تجزیه و تحلیل پیش بینی

همه چیز درباره تجزیه و تحلیل پیش بینی

کسب و کارها اطلاعات بیشتری از منابع مختلفی که تصور میکنند در اختیار دارند. با تجزیه و تحلیل پیش بینی، شما می توانید از اطلاعات گذشته برای پیش بینی نتایج آینده کسب و کار خود استفاده کنید.

تجزیه و تحلیل به شما کمک می کند فرصت های آینده را شناسایی کنید، به مشتریان خدمات بهتری ارائه دهید و در طول زمان تصمیمات تجاری آگاهانه تری بگیرید.

هر کسب و کاری دارای گنجینه ای از داده ها است، از اطلاعات مشتری و معاملات گرفته تا آمار تولید و حمل و نقل. نکته کلیدی این است که بفهمید چگونه از آن برای بهبود آینده کسب و کار خود استفاده کنید.

استراتژی

یک استراتژی مهم این است که شرکت ها از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده کنند. این بحث شامل بررسی اطلاعات گذشته برای استخراج مدل ها و تحلیل هایی است که به پروژه های آینده شما کمک به سزایی می کند. هدف این است که از اشتباهات و موفقیت های گذشته درس بگیریم تا بدانیم چه چیزی را باید تغییر دهیم و چه چیزی را تکرار کنیم.

تجزیه و تحلیل پیش بینی را می توان در تمام جنبه های یک سازمان اعمال کرد. این موضوع می تواند تعیین کند که مشتریان چه می خواهند و چه چیزی نمی خواهند. همچنین به کسب و کار کمک می کند تا کارایی را به حداکثر برساند. به یک شرکت کمک می کند تا مشکلات را در زمان وقوع آنها شناسایی کرده و با آنها مقابله کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی چیست؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از هوش مصنوعی (AI) برای پیش بینی های دقیق بر اساس اطلاعات دیجیتال استفاده می کند. الگوریتم‌های پیشرفته ارتباط بین نقاط داده را بسیار سریع‌ تر و دقیق‌ تر از یک انسان برقرار می‌کنند که منجر به بینش‌ های قابل اعتماد و عملی می‌شود.

تحلیل پیش‌ بینی‌ کننده فناوری است که از داده‌ ها یاد می‌گیرد تا درباره کارهایی که هر فرد انجام خواهد داد پیش‌بینی کند . برای تجارت، ریسک و هزینه ها را کاهش می‌دهد، خدمات مشتری را بهبود می‌بخشد و نامه‌ های پستی و هرزنامه‌ های ناخواسته را کاهش می‌دهد.

ابزارها و نرم افزارهای تحلیل پیشگو

استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای یک کسب و کار یا سازمان نیاز به نرم افزار تخصصی دارد. این نرم افزارها توسط چندین فروشنده، از جمله IBM، SAP و SAS ارائه شده است. داده‌های جمع‌ آوری‌ شده را خرد می‌ کند تا پاسخ‌ های خاصی را که یک کسب‌ و کار به دنبال آن است، مشخص کند.

در حالی که هر نرم افزار ارائه شده دارای قابلیت ها و رابط های کاربری متفاوتی است، فرض یکسان است. همه آنها ابتدا با تجزیه و تحلیل تمام اطلاعات جمع آوری شده یک شرکت کار می کنند. که شامل آمار فروش و مشتری، بهره وری کارکنان و داده های رسانه های اجتماعی است.

سپس آن داده ها را به مدل های پیش بینی متصل می کنند. آنها می توانند روندها و مشکلات آینده را بر اساس آن رفتار گذشته با استفاده از الگوریتم های ایجاد شده ویژه برنامه ریزی کنند.

نکته

حتما از داده های مرتبط و دقیق با حجم نمونه قابل توجهی استفاده کنید. در غیر این صورت، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ممکن است خروجی قابل اعتمادی ایجاد نکند.

این مدل‌ ها می‌توانند به کسب‌ و کارها کمک کنند تا روند های مختلف مصرف‌ کننده و همچنین تغییرات بهره‌وری کارکنان را پیش‌بینی کنند تا به تصمیمات عرضه و بازاریابی و بهبود کارایی کسب و کار کمک کنند.

درحالی ‌که در گذشته نرم‌افزار تحلیل پیش‌بینی‌ تنها برای سازمان‌ های بزرگ‌ تر گزینه‌ای بود، پیشرفت‌ های اخیر آن را برای کسب‌ و کارهای کوچک نیز قابل دسترس کرده است.

نمونه هایی از تجزیه و تحلیل پیش بینی

تجزیه و تحلیل پیش بینی در ابتدا توسط خرده فروشان بزرگ و موسسات مالی استفاده می شد. امروزه، کسب‌وکارها در هر صنعتی و در هر اندازه‌ای از آن برای جهش در رقابت استفاده می‌کنند.

 کسب و کارها می توانند از تجزیه و تحلیل پیش بینی به روش های مختلف استفاده کنند، مانند موارد زیر:

• کشف الگوها و تداعی های پنهان
• افزایش حفظ مشتری
• بهبود فرصت های فروش متقابل از طریق پیشنهادات و تجربیات شخصی
• به حداکثر رساندن بهره‌وری و سودآوری با همسو کردن افراد، فرآیندها و دارایی‌ ها
• کاهش خطر برای به حداقل رساندن قرار گرفتن در معرض و ضرر
• افزایش عمر مفید تجهیزات
• کاهش تعداد خرابی تجهیزات و هزینه های نگهداری
• تمرکز فعالیت های تعمیر و نگهداری بر مشکلات با ارزش بالا
• افزایش رضایت مشتری

به عنوان مثال

Sephora  تاریخچه خرید و ترجیحات مشتریان را تجزیه و تحلیل می کند تا پیش بینی کند که کدام محصول بیشتر مورد توجه آنها قرار می گیرد. این توصیه های متناسب باعث شده است که 80 درصد از مشتریان آن کاملاً به شرکت وفادار باشند. به طور مشابه، هارلی دیویدسون از تجزیه و تحلیل های پیش بینی برای برجسته کردن مشتریان با ارزش بالقوه استفاده می کند که عوامل بازاریابی و فروشندگان می توانند آنها را هدف قرار دهند.

محبوبیت تجزیه و تحلیل پیش بینی در بین مشاغل منجر به استفاده از انواع دیگر سازمان ها از این نرم افزار شده است. به عنوان مثال، شرکت‌ های مراقبت‌ های بهداشتی از آن برای پیش‌بینی نحوه دریافت داروها و درمان‌ های خاص توسط بیماران استفاده می‌کنند و به پزشکان کمک می‌کنند تا علائم هشدار دهنده اولیه بیماری‌ های لاعلاج را تشخیص دهند.

نهادهای دولتی برای کمک به پیشگیری از جرم، ارائه خدمات اجتماعی و ارائه خدمات بهتر به ساکنان، از نرم افزارهای تحلیلی پیش بینی کننده استفاده می کنند. به عنوان مثال، شهری در ایالات متحده از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای تعیین محل وقوع جنایات مختلف استفاده می کند. آنها سپس از این داده ها برای تخصیص مناسب منابع، مبارزه با جرم و جنایت و در عین حال کاهش هزینه ها استفاده می کنند.

با پیشرفت و حرکت رو به جلو، کسب‌وکارهایی که از نرم‌ افزار تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌ کننده برای هدایت تصمیم‌ های خود استفاده نمی‌کنند، شانس خود را نسبت به رقبا برای پیشرفت از دست می دهند.

مزایا و معایب تجزیه و تحلیل پیش بینی

در حالی که تجزیه و تحلیل پیشگو پتانسیل بسیار زیادی دارد، تنها 19 درصد از شرکت های متوسط ​​به طور فعال در حال برنامه ریزی ابتکارات تحلیلی هستند . بخشی از آن به این دلیل است که این فناوری دارای برخی نقاط منفی بالقوه است. در اینجا نگاهی به مزایا و معایب تجزیه و تحلیل پیش بینی امروزی داریم.

مزایا

• این موضوع بینش عملی را ارائه می دهد تا به شما کمک کند از رقبا پیشی بگیرید.
• باعث صرفه جویی در زمان می شود که در غیر این صورت برای تحقیق و آزمایش دستی استفاده می شود.
• می تواند هزینه های جاری را از طریق بهینه سازی گردش کار کاهش دهد.
• ممکن است سرمایه هدر رفته در کمپین های بازاریابی ناکارآمد را کاهش دهد.
• با گذشت زمان قابل اعتمادتر می شود.

منفی

• رسیدن به نتایج معنادار به زمان نیاز دارد.
• نیاز به تلاش های قابل توجهی برای جمع آوری داده ها و آماده سازی از قبل دارد.
• ممکن است با هزینه های اولیه بالا و اختلالات اولیه همراه باشد.
• حداکثر استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی

با توجه به معایب احتمالی، باید تجزیه و تحلیل پیش بینی را به درستی اعمال کنید تا مزایای آن را تجربه کنید. یکی از مهم ترین ملاحظات استفاده از داده های قابل اعتماد و تمیز است.

اگر این الگوریتم ها داده های باکیفیت نداشته باشند، طبیعی است که نتایج دقیقی تولید نخواهند کرد. در نتیجه، طبق تحقیقات، سازمان‌ها بر این باورند که اطلاعات بد سالانه میلیون ها تومان ضرر به آنها وارد می‌کند. شما می‌توانید با جمع‌ آوری داده‌ها از منابع معتبر و فیلتر کردن آن‌ها قبل از وارد کردن آن به مدل‌ های پیش‌بینی، از این امر جلوگیری کنید. این شامل تأیید آن در برابر سایر منابع، حذف موارد اضافی و استاندارد کردن قالب آن است.

مانند هر فناوری جدید، بهتر است از کم شروع کنید. می‌توانید با اعمال تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌ کننده در یک حوزه ابتدا هزینه‌ ها و اختلالات اولیه را به حداقل برسانید، سپس به آرامی آن را گسترش دهید زیرا شرکت شما مدیریت آن را یاد می‌گیرد. این همچنین به کارمندان شما کمک می کند تا درک کنند که چگونه با این فناوری ها کار کنند.

در نهایت

باید به طور منظم داده های تحلیلی پیش بینی خود را بررسی کنید تا مطمئن شوید که قابل اعتماد باقی می مانند. همانطور که شرایط تغییر می کند، الگوریتم ها احتمالا نیاز به ترفندها و تنظیمات خواهند داشت. نظارت بر عملکرد آنها می تواند به کسب و کار شما کمک کند تا بدون در نظر گرفتن ریسک زیاد، از مزایای آن بهره مند شوند.

تجزیه و تحلیل پیشگویانه تجارت را متحول کرد

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده نحوه عملکرد بسیاری از کسب‌وکارها را تغییر داده است. شرکت‌ ها در تقریباً هر صنعتی پیشرفت‌های قابل‌ توجهی را پس از اجرای این فناوری مشاهده کرده‌اند. این امر می تواند به یک هنجار تبدیل شود زیرا به زودی افراد بیشتری متوجه این مزایا می شوند.

مانند هر فناوری دیگری، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده درمان همه چیز نیست. هر مشکلی که یک شرکت با آن مواجه است را حل نمی کند، به خصوص بدون برنامه ریزی و اجرای دقیق، اما می تواند کمک قابل توجهی ارائه دهد. بدون شک روش کار تجارت را تغییر خواهد داد.

موسسه مسیر کمال