Рубрики

Прогностическая или предписывающая аналитика? Бизнесу нужно и то и другое

Аналитика данных может дать вам глубокое и полезное представление о бизнесе и его клиентах, но чтобы извлечь из этого пользу, необходимо знать, как интерпретировать данные и применять их в своей бизнес-стратегии. Есть три основных компонента аналитики в бизнесе: описательный, прогнозный и предписывающий.

Описательная аналитика - это необработанные данные в обобщенной форме. Она включает в себя количество социальных взаимодействий, продаж, статистику клиентов и другие показатели, которые в простой для понимания форме показывают, что происходит в бизнесе. Два других типа берут эти данные и превращают их в полезную информацию.

Предиктивная и предписывающая аналитика

Они информируют бизнес-стратегии на основе собранных данных. Но основное различие между прогнозной и предписывающей аналитикой заключается в том, что первая позволяет прогнозировать потенциальные будущие результаты, а вторая помогает составить конкретные рекомендации.

Они помогают превратить описательные показатели в аналитические данные и решения. Но не стоит полагаться только на одно или другое, при совместном использовании оба типа аналитики могут помочь создать наиболее сильную и эффективную бизнес-стратегию.

Что такое предиктивная аналитика?

Она помогает компаниям понять потенциальные результаты или будущие последствия решений. Используя добытые данные, исторические цифры и статистику, прогнозная аналитика в бизнесе использует необработанные и актуальные данные для анализа будущего сценария.

Что такое предписывающая аналитика?

Она также рассматривает сценарии будущего, но использует более технологичный подход. Используя сложные математические алгоритмы, искусственный интеллект и машинное обучение, предписывающая аналитика позволяет глубже изучить «что» и «почему» потенциального будущего результата.

Помимо более глубокого взгляда в будущее, она может помочь компании увидеть несколько потенциальных вариантов в будущем и их соответствующие результаты. По мере поступления большего количества данных предписывающая аналитика может изменять свои прогнозы и предложения.

Несколько примеров

Автомобилисты во всем мире полагаются на навигационные приложения с поддержкой GPS, чтобы добраться из пункта А в пункт Б, если поездка незнакома. Это не менее важно для малых предприятий, которые полагаются на службы доставки, как сторонние, так и внутренние, для своевременной доставки товаров. В этом случае прогнозная аналитика может взять существующие данные о поездках и наметить потенциально более быстрый маршрут.

Небольшому розничному торговцу часто бывает необходимо знать, сколько запасов нужно, чтобы заполнить свои полки. Хотя всегда можно было полагаться на обоснованные предположения, аналитика может помочь спланировать более точную стратегию складирования.

Прогнозирование погоды может быть рискованным делом, но со сменой времен года происходит переход от занятий в помещении к развлечениям на солнце. Один из секторов малого бизнеса, который выигрывает от более хорошей погоды и повышенной физической активности, - это магазины спортивных товаров.

Если прогнозы магазина указывают на то, что продажи кроссовок будут расти по мере приближения более теплой погоды весной, может показаться логичным увеличить запасы обуви в каждом магазине. Однако в действительности всплеск продаж, скорее всего, произойдет не во всех магазинах по всей стране сразу. Вместо этого он будет постепенно продвигаться с юга на север в зависимости от погодных условий.

Есть много применений прогнозной и предписывающей аналитики, некоторые из которых связаны с навигацией, прогнозированием и инвентаризацией. От потребностей малого бизнеса будет зависеть, как лучше всего использовать оба типа аналитики.

Как заставить работать

Эксперты предложили несколько советов, которые помогут максимально эффективно использовать аналитические программы.

Начните с малого. Аналитика данных - сложный предмет, который может быть ошеломляющим, и вы не хотите, чтобы лучшие идеи были потеряны. Специалисты советуют мыслить масштабно с помощью всеобъемлющей аналитической стратегии, а тактически начинать с малого.

Из-за сложности больших данных и систем, которые управляют и обрабатывают данные, можно легко упустить из виду тот факт, что иногда решение есть в простейшей вещи. Небольшие победы помогут заработать поддержку для долгосрочных аналитических проектов.

Создавайте обширные наборы данных. Когда вы запускаете и продаете бизнес, существует множество сценариев «что, если», а прогнозная аналитика не всегда учитывает альтернативные возможности. Внимательное изучение вашей прогнозной аналитики для создания более богатых наборов информации, например, с учетом демографических данных, таких как пол и возраст, даст лучшие результаты на основе предписывающих рекомендаций.

Например, маркетологи в социальных сетях заботятся о максимальном вовлечении и охвате своих постов в социальных сетях. Предписывающая аналитика может давать рекомендации на основе данных, такие как использование определенного хэштега или эмодзи, чтобы максимизировать социальное взаимодействие с определенным сегментом аудитории.

Разберитесь в причинах предписывающих рекомендаций. Специалисты подчеркивают важность полного понимания логики, нюансов и обстоятельств, лежащих в основе результатов предписывающего анализа, прежде чем принимать меры. Вы должны быть в состоянии доказать, что результаты статистически достоверны.

Красивые графики могут быть очень привлекательными, но в конце концов - это всего лишь программное обеспечение, и его аналитическая сила настолько точна, насколько точен человек, который разработал его, и данные, которые мы ему "скармливаем". Очень важно, чтобы бизнес-пользователи понимали «историю» результатов и предлагаемых предписывающих действий.

Держите свои системы в актуальном состоянии. По мере роста и развития бизнеса ваши алгоритмы тоже меняются. Как прогнозная, так и предписывающая аналитика должны постоянно обновляться последними данными, чтобы улучшать прогнозируемые и предписанные действия на основе успехов и неудач в реальном времени.

Подведение итогов

Прогнозная и предписывающая аналитика зависят от надежной базы данных. Она хороша ровно настолько, насколько хороши данные, которые ее питают.

Возможности глубокой аналитики не требуют специальной команды. Если вы с самого начала знаете свои ограничения, вы можете создать подход к аналитике, соответствующий вашим потребностям.

Нашли нарушение? Пожаловаться на содержание