Prediktivna (napovedna) analitika

Učenje iz preteklosti za boljši pogled v prihodnost

Preglej vsebino Poglejte seznam tem v dokumentu

Kaj prediktivna analitika sploh je?

Definicija pravi, da gre za tehnologijo, ki se uči iz izkušenj, da bi predvidela prihodnje vedenje posameznikov in s tem pripomogla k pravim, zanesljivejšim odločitvam. V osnovi to pomeni, da potrebujemo informacije iz preteklosti, iz katerih se bomo naučili, kaj se bo zgodilo v prihodnosti.

Razlika med klasično in napovedno analitiko

Mnoga podjetja že imajo implementirana podatkovna skladišča in ustrezne poročilne sisteme (OLAP). Seveda je to pohvalno, kajti kar naenkrat se mnogim uporabnikom sprosti dostop do informacij, preko katerih lahko pridejo do boljšega vpogleda v poslovanje in delovanje podjetja. A to še ni prediktivna analitika, čeprav nas na sestankih mnogi prepričujejo, da imajo tudi na tem področju že vse urejeno.

Poslovna analitika ali business intelligence po angleško se ukvarja predvsem s preteklimi podatki, ki so zbrani in razumljivo urejeni, tako da nudijo dober vpogled v poslovanje družbe. Analize se delajo za preteklost. Pregledujejo se pretekli rezultati in prihodnje odločitve so odvisne od znanja in izkušenj odločevalca.

Prediktivna analitika vzame podatke iz preteklosti in poskuša najti različne vzorce ter povezave med njimi. S pomočjo raznoterih razpoložljivih metod in algoritmov nato oblikuje napovedi in nam poda nivo verjetnosti, da se bo poslovni dogodek v prihodnosti resnično zgodil. Prediktivna analitika se učinkovito uporablja na različnih področjih, od finančnih storitev do javne uprave, zdravstva, medijev in maloprodaje. Pri poslovanju pomaga pri analizi obstoječih podatkov in preteklega dogajanja, s čimer dosežemo boljše razumevanje potrošnikov in njihovih navad. S pomočjo prediktivne analitike lahko določimo tako tveganja kot priložnosti za podjetje.

Pravzaprav je lahko vsaka poslovna aktivnost, ki jo dovolj pogosto ponavljamo, predmet napovedovanja. Pri prodajnih aktivnostih lahko zbiramo različne podatke o stranki, ponudbi in samem prodajnem postopku. Na osnovi teh podatkov lahko za odprte ponudbe vnaprej ocenimo, ali gre za uspešen proces ali ne, pa tudi, kateri vidik prodajne zgodbe, ki se ji obeta žalostni konec, moramo spremeniti, da dobimo rezultat.

Če imamo na razpolago kakovostne podatje iz preteklosti, je možno izračunati, recimo, življenjsko vrednost vsake stranke (life time value) in dobiček, ki ga s stranko lahko potencialno še naredimo. To pomeni, da strank ne segmentiramo le po verjetnosti odhoda, pač pa tudi glede na njihov tržni potencial in možno dobičkonosnost. Ti rezultati nam pomagajo pri določanju strategije, kako se lotiti neprijetnih in nevarnih odhodov strank

Že večkrat smo omenili podatke – brez dobrih podatkov iz preteklosti ni prediktivne analitike. Ravno tako je pomembna količina podatkov. Podjetja z nekaj deset strankami lahko verjetno problem odhodov rešijo tudi drugače. Kadar imate nekaj tisoč in več strank, pa je zgodba seveda drugačna, in če poleg transakcij poznate tudi dodatne lastnosti vaših strank, boste dobili še natančnejše napovedi.

Pri prediktivni analitiki ne gre za modno muho, ampak za uveljavljen proces, t. i. forward looking BI. Velika IT podjetja vlagajo ogromne vsote denarja v to področje. IBM ponuja strankam celoten spekter analitičnih produktov. Na enem koncu najdemo programski paket Customer Intelligence, ki zajema celotno področje poslovne inteligence z neomejeno količino licenc in vnaprej pripravljenimi rešitvami, na drugi strani pa lahko uporabniki kupijo eno samo namizno licenco IBM SPSS Modelerja za analitiko v manjših podjetjih. Možnosti je dovolj, uporabniki pa se morajo odločiti, da bodo naredili naslednji korak!

Želim več informacij

Ime in priimek
Email*
Podjetje
Telefon

Povzetek rešitve

SteberMarketing Analytics & Automation > Vse rešitve
SekcijaNapovedna analitika > Vse sekcije
IndustrijeTelco, Finance, Energy, Retail, Durables, FMCG, Healthcare & Pharmaceutical, Tourism, Media, Advertising & Agencies, Digital, Public opinions and politics, Mobility & Transport
Trgb2c, b2b