Predictive Analytics – co oznacza i do czego służy analiza predykcyjna?

Czy wiesz, jak duże znaczenie mają dane, którymi dysponuje Wasza firma? Na pewno słyszałeś/aś już o automatyzacji i machine learning, ale to nie wszystko, co można osiągnąć dzięki odpowiedniemu wykorzystaniu posiadanych informacji. Jeśli chcesz zapewnić swojej organizacji najlepsze wyniki biznesowe — ten artykuł jest dla Ciebie. Sprawdź, czym jest analiza predykcyjna i jak ją wykorzystać, aby osiągnąć pożądane rezultaty.

Czym jest analiza predykcyjna?

W skrócie, analiza predykcyjna (ang. predictive analytics) to nic innego jak wykorzystanie danych historycznych i technik analitycznych w celu przewidzenia tego, co się wydarzy w przyszłości.

Jest to dziedzina analityki danych wykorzystująca uczenie maszynowe, techniki eksploracji danych oraz modelowanie statystyczne.

Głównym celem wykorzystania tej metody w biznesie jest przewidywanie przyszłych trendów i zachowań na rynku, dzięki którym przedsiębiorcy mogą podejmować bardziej świadome i oparte na danych decyzje biznesowe.

Predictive analytics — jak to działa?

Dokładny przebieg procesu analityki predykcyjnej zależy od celu biznesowego, jaki chcemy osiągnąć. Zazwyczaj można podzielić go na etapy, takie jak:

1. Określenie celu analizy i założeń, które nasz model będzie weryfikować
2. Eksport i zebranie danych w jednym miejscu
3. Przygotowanie danych do dalszej analizy, m.in. poprzez oczyszczenie od błędnych wartości
4. Stworzenie modelu predykcyjnego na podstawie zagregowanych danych
5. Integracja modelu z odpowiednim systemem do prognozowania określonych wyników
6. Monitorowanie wyników i ewentualne ulepszenia modelu

Dlaczego warto korzystać z oprogramowania do analizy predykcyjnej?

Według raportu The 2020 Global State of Enterprise Analytics aż 59% organizacji korzysta z narzędzi do analityki predykcyjnej, a liczba ta z roku na rok jest dynamicznie się powiększa. Skąd tak duże zainteresowanie tym rozwiązaniem? Poniżej znajdziesz najważniejsze korzyści, jakie niesie wykorzystanie predictive analytics.

1. Zwiększenie efektywności kampanii marketingowych

Wykorzystując analitykę predykcyjną, możesz zidentyfikować zachowania klientów i ich zwyczaje zakupowe. W ten sposób będziesz wiedział/a, czy Twoje strategie marketingowe przynoszą właściwe rezultaty. To pozwoli Ci tworzyć bardziej świadome i efektywne kampanie reklamowe, które pozwolą zaspokoić zróżnicowane wymagania klientów.

2. Budowanie przewagi konkurencyjnej

W dzisiejszych czasach wzorce zakupowe klientów i trendy na rynku dynamicznie się zmieniają. Jeśli chcesz uzyskać przewagę konkurencyjną, powinieneś korzystać z narzędzi, które pozwolą Ci zidentyfikować te trendy i wyprzedzić swoich rywali.

Analityka predykcyjna nie tylko pomoże Ci wygenerować więcej wartościowych leadów, ale także analizować istotne informacje o klientach, dzięki którym będziesz w stanie ich utrzymać. 

3. Zdobycie cennych informacji o klientach

Analiza predykcyjna pozwala lepiej poznać swoich klientów. Dzięki temu jesteś w stanie przewidzieć ich preferencje, zachowania zakupowe i reakcje. W oparciu o te informacje, możesz podejmować odpowiednie działania, które pozwolą Ci nie tylko pozyskać nowych klientów, ale także utrzymać lojalność względem Twojej marki.

4. Podejmowanie lepszych decyzji dzięki analizie błędów z przeszłości

Dzięki analizie predykcyjnej możesz uczyć się na błędach, a dokładniej analizować nietrafione decyzje z przeszłości w celu uniknięcia podobnych błędów w przyszłości. Dzięki temu możesz uniknąć wielu niepowodzeń i tworzyć bardziej skuteczne plany biznesowe.

5. Poprawa wydajności produkcji

Analityka predykcyjna to zdecydowanie więcej niż korzyści z zakresu marketingu. Przykładowo, w branży produkcyjnej, metoda ta pozwala prognozować zapotrzebowanie na dane produkty i odpowiednio zarządzać zasobami, aby firmy były jak najbardziej wydajne.

To pozwala nie tylko zwiększyć przychody, ale także zmniejszyć ryzyko ewentualnych złych inwestycji biznesowych.

6. Wykrywanie i zapobieganie oszustwom

Analityka predykcyjna jest w stanie zidentyfikować wzorce, które pozwalają wykryć niepożądane działania, takie jak cyberprzestępstwa. Dzięki temu organizacje są w stanie w odpowiednim czasie wdrożyć procedury, które pozwolą zabezpieczyć dane i ochronić firmę przed hakerami i innymi cyberprzestępcami.

W jakich branżach szczególnie ważne jest korzystanie z rozwiązań opartych na analizie predykcyjnej?

Analityka predykcyjna bez wątpienia znajdzie zastosowanie w niemal każdej firmie bez względu na jej wielkość, rodzaj i specjalizację. W tym artykule wymienimy branże, dla których narzędzie to jest w dzisiejszych czasach wręcz niezbędne.

Analiza predykcyjna w marketingu

Dzięki oprogramowaniu do analizy predykcyjnej, możesz zwiększyć efektywność niemal każdej aktywności marketingowej. Tego typu narzędzia pozwolą Ci w pełni wykorzystać dane o klientach do zdobywania nowych, jak i utrzymania stałych klientów. 

Narzędzia tego typu pozwalają m.in. na lead scoring, czyli klasyfikowanie leadów na podstawie tego, w którym miejscu lejka sprzedażowego się znajdują. Dzięki temu działy marketingu i sprzedaży mogą określić, jakie działania należy podjąć w oparciu o przewidywania dotyczące przyszłych nawyków zakupowych określonych osób. 

Co więcej, dzięki analityce predykcyjnej jesteś w stanie sprawdzić jakie rodzaje treści działają lepiej na określone grupy osób, a także jakim kanałem najlepiej do nich dotrzeć. Kiedy leady otrzymują od organizacji komunikację wyższej jakości, zwiększa to prawdopodobieństwo konwersji sprzedaży.

Nie zapominajmy także o satysfakcji klienta. Dysponując historycznymi danymi o zakupach, zachowaniach i klientach, firmy mogą lepiej zrozumieć, jakie dokładnie potrzeby i oczekiwania mają klienci. Takie informacje mogą pomóc w stworzeniu nowych produktów lub udoskonalenie tych już istniejących.

Analiza predykcyjna w sektorze finansowy

Instytucje finansowe, takie jak banki wykorzystują analitykę predykcyjną m.in. do wykrywania i zapobiegania oszustwom finansowym. Narzędzia tego typu rejestrują i analizują komunikację między bankiem a klientem 24 godziny na dobę, dzięki czemu mogą wykryć wszelkie nielegalne działania we wszystkich strefach czasowych. 

Co więcej, banki wykorzystują także analizę predykcyjną do przewidywania ryzyka kredytowego. Zaawansowane narzędzia predykcyjne pomagają im stworzyć pełny portret klienta, biorąc pod uwagę więcej szczegółów niż kiedykolwiek wcześniej i wieloaspektowo analizując możliwe ryzyko straty.

Analiza predykcyjna w branży ubezpieczeń

Analityka predykcyjna pozwala analizować ogromne zbiory danych i zmiennych, tworząc kompleksowe raporty, które pomagają w ocenie ryzyka, kształtowaniu odpowiednich strategii i dostarczania klientom bardziej spersonalizowanych rozwiązań.

Podczas gdy w przeszłości ubezpieczyciele byli w stanie uwzględnić zaledwie kilka zmiennych, które wpływały na wysokość składki przy wycenie polisy, dziś analityka predykcyjna pozwala im przeanalizować znacznie większą liczbę danych, dzięki czemu ich oferty są bardziej precyzyjne.

Co więcej, analityka predykcyjna może być także wykorzystywana w zarządzaniu roszczeniami. Gdy roszczenie jest zgłaszane, narzędzia predykcyjne mogą zasygnalizować potencjalne wątpliwości i zapytania, a nawet ocenić ich zasadność, co znacznie ułatwia proces rozpatrywania.

Analiza predykcyjna w medycynie

Analiza predykcyjna może mieć realny wpływ nie tylko na rentowność Twojej firmy, ale także na ludzkie życie. Przykładem jest właśnie zastosowanie oprogramowania opartego na predictive analytics w branży medycznej. Tego typu rozwiązania pomagają mierzyć, agregować i analizować nawet najbardziej złożone dane na temat pacjentów w celu zapewnienia odpowiedniej opieki zdrowotnej.

Co więcej, dzięki modelom prognozowania dotyczących długości pobytu w szpitalu i liczby ponownych przyjęć, placówki medyczne są w stanie znacznie obniżyć koszty operacyjne. 

Ciekawym rozwiązaniem w tym sektorze są także elektroniczne systemy dokumentacji medycznej (EHR), które wykorzystują analizę predykcyjną do identyfikacji pacjentów, którzy prawdopodobnie nie pojawią się na wizycie. W takim przypadku, system może wysłać pacjentowi odpowiednie przypomnienie o nadchodzącym terminie spotkania z lekarzem.

Podsumowanie

Przedstawione w artykule korzyści oraz przykłady użycia analityki predykcyjnej to tylko kropla w morzu możliwości tej innowacyjnej technologii. Dane, którymi dysponuje Twoja organizacja mogą przynieść wiele wartościowych wskazówek dotyczących przyszłości i kierunku rozwoju całego Twojego biznesu. 

Jeśli chcesz dowiedzieć się, więcej jak analiza predykcyjna może pomóc Twojej firmie, skontaktuj się z nami. Chętnie doradzimy Ci, od jakiego rozwiązania zacząć, aby osiągnąć jak najlepsze efekty biznesowe.