Choć termin „analityka predykcyjna” narodził się w 2003 roku, sam proces jest dużo starszy niż zdajemy sobie z tego sprawę. Korzystamy z możliwości analityki predykcyjnej od dawna.
Jednak w dzisiejszym konkurencyjnym krajobrazie umiejętność przewidywania zdarzeń i trendów jest niemal niezbędna do przetrwania. Przy tak wielu firmach walczących o miejsce na szczycie, analityka predykcyjna jest dzisiaj ważniejsza niż kiedykolwiek.
Analiza predykcyjna to proces wykorzystywania danych historycznych do prognozowania przyszłych wyników. Robimy to każdego dnia.
Jeśli Twoja firma dostarcza energię i zauważysz, że Twoi klienci zużywają więcej energii w zimie, będziesz o tym pamiętać w kolejnym sezonie zimowym i odpowiednio zarządzisz zasobami. To jest właśnie analityka predykcyjna.
Analityka predykcyjna w dzisiejszych czasach jest równie często używana w kontekście technologicznym. Za pomocą modeli statystycznych, technik eksploracji danych i uczenia maszynowego można znaleźć wzorce i trendy w posiadanych danych, a następnie wykorzystać je do identyfikacji zagrożeń i możliwości.
Aby firma mogła wyprzedzić konkurencję, musi podejmować trafne decyzje. Muszą one być nie tylko świadome, ale także podejmowane w odpowiednim czasie. Zwlekając, tracisz swoją przewagę konkurencyjną.
Obecnie AI i uczenie maszynowe są głównym źródłem informacji wspierających te decyzje. Radzenie sobie nawet z małymi ilościami wielowymiarowych danych jest trudne, jeśli robisz to bez arkusza kalkulacyjnego lub oprogramowania BI, a gdy rozmiar danych rośnie, staje się to prawie niemożliwe.
Bez analityki predykcyjnej nie można uzyskać głębszego spojrzenia na obecne trendy.
Analityka predykcyjna nie jest w rzeczywistości taka prosta. W przeszłości arkusze Excela i relacyjne bazy danych wystarczały do przechowywania wszystkich potrzebnych nam danych, ale wraz z rosnącą złożonością technologii, rosła również ilość generowanych danych.
W 2023 roku sam Facebook wygenerował 4 petabajty danych dziennie i nie ma żadnych ograniczeń co do ich rodzaju. Od tekstu po obrazy i wideo – wszystkie są równie ważne, jeśli chodzi o tworzenie prognoz i podejmowanie decyzji biznesowych.
Wyróżniamy różne formy wykorzystywanych danych.
Dane ustrukturyzowane są tym, o czym często myślimy, gdy wyobrażamy sobie „dane”. Rzędy i kolumny liczb. Historyczna sprzedaż, wyniki finansowe, rejestr zapasów – wszystko to są ustrukturyzowane formy danych. Często są one przechowywane w relacyjnych bazach danych (czyli w tabelach), a ich struktura ułatwia analizę.
Dane nieustrukturyzowane mają dowolny kształt i zazwyczaj są różnego rodzaju. Praca z nimi jest znacznie trudniejsza, ale są one również najczęściej generowanym typem danych. W rzeczywistości szacuje się, że około 80% wszystkich generowanych danych to dane nieustrukturyzowane.
Nieustrukturyzowane dane obejmują dane tekstowe, takie jak recenzje, posty w mediach społecznościowych, e-maile firmowe itp. Aby wykorzystać je do analityki predykcyjnej, trzeba je najpierw przygotować przy użyciu modeli NLP i Text Analytics.
Obrazy, pliki audio i wideo również zaliczają się do danych nieustrukturyzowanych. Wymagają one przetworzenia przez modele Deep Learning, zanim będzie można wykorzystać je do analityki. Zajmuje to sporo czasu, ale dane audio-wizualne mogą zawierać całą masę spostrzeżeń, które inaczej można byłoby przegapić.
Dark data to nazwa nadana danym zbieranym przez przedsiębiorstwa, które nie mają przypisanego żadnego znaczenia ani wartości. W rzeczywistości około 50% danych posiadanych przez firmy to ciemne dane, ale nie oznacza to, że nie można z nich wyciągnąć żadnych wniosków – po prostu proces ten nie został jeszcze przeprowadzony.
Na przykład, nagrania z kamer przemysłowych są zazwyczaj wykorzystywane do celów bezpieczeństwa, ale pomyśl, ile informacji możesz uzyskać o zachowaniu konsumentów, obserwując ich podczas robienia zakupów.
Głównym wyzwaniem związanym z ciemnymi danymi jest wiedza o tym, jak wykorzystać je w analityce. Istnieje wiele sposobów, aby się w nie zagłębić i nadać im sens, ale aby to zrobić, trzeba wiedzieć jak i dlaczego.
Wraz ze wzrostem znaczenia analityki predykcyjnej, narzędzia AI do przewidywania zdarzeń również stają się bardziej powszechne.
AI jest dość niejasno zdefiniowane. Wykorzystujemy je do tworzenia systemów, które wykonują działania wymagające ludzkiej inteligencji. W przeważającej części modele predykcyjne wykorzystują uczenie maszynowe lub uczenie głębokie.
Modele klasyfikacyjne są stosunkowo proste i mogą być stworzone za pomocą technik uczenia maszynowego. Umieszczają dane w kategoriach na podstawie tego, czego uczą się z danych historycznych. Na przykład, „Czy to jest transakcja z nadużyciem?” jest problemem klasyfikacyjnym. Model „klasyfikuje” dany przypadek do jednej z dwóch klas – tak lub nie.
Tego typu modele obliczają prawdopodobieństwa dla każdej klasy i dokonują odpowiednich przewidywań. Problemy klasyfikacyjne mogą być binarne (z dwoma klasami) lub wieloklasowe.
Modele klastrowania sortują dane w grupy na podstawie podobnych atrybutów. Jest to powszechnie stosowane w segmentacji klientów, dzięki czemu firmy mogą dostosować swoją strategię do każdej grupy.
Podczas gdy klastrowanie nie jest samo w sobie modelem predykcyjnym, jest ważnym etapem przetwarzania wstępnego, na którym modele predykcyjne mogą być zastosowane. Kiedy mamy podobne typy danych połączone w grupy, dużo łatwiej jest przewidzieć, jak każda z nich będzie się zachowywać.
Modele regresyjne są najczęściej stosowane w analityce predykcyjnej. Zapewniają one przewidywanie wartości metrycznej – czyli szacowanie wartości dla każdego nowego przypadku na podstawie jego charakterystyki.
W biznesie, prognozowanie wykorzystuje dane historyczne – to znaczy, że przyszłe zachowanie jest przewidywane na podstawie tego, jak coś zachowywało się w przeszłości. Na przykład, jeśli firma chce przewidzieć sprzedaż produktu A, sensowne będzie spojrzenie na poprzednie wartości sprzedaży dla tego samego produktu.
Jeśli sprzedaż ma tendencję do wzrostu w określonym sezonie każdego roku, rozsądnie byłoby założyć, że wzrośnie ona również w tym samym sezonie w przyszłym roku.
Modele te koncentrują się na wyłapywaniu anomalii w danych. Są one niezbędne do określenia nietypowych przypadków, które mogą być potencjalnie szkodliwe, takich jak oszustwa w transakcjach kartami kredytowymi lub przypadki chorób serca w grupie pacjentów.
Modele te pomagają, ponieważ uczą się rozpoznawania cech świadczących o anomalii, i wykorzystują tę wiedzę, gdy pojawiają się nowe takie przypadki.
Analityka predykcyjna nie jest ograniczona do jednej branży – jej zastosowanie jest powszechne w wielu różnych sektorach. Od handlu elektronicznego po telekomunikację – dla większości firm korzystne będzie uwzględnienie analityki predykcyjnej w swojej strategii.
Zastosowanie analityki predykcyjnej w E-commerce pozwoliło na nowo zdefiniować sposób działania tego sektora. W rzeczywistości, dzięki COVID-19, sprzedaż online wystrzeliła w górę, prowadząc do wzrostu sprzedaży o 76% rok do roku. Przy takim wzroście używanie narzędzi do poprawy tych usług staje się jeszcze ważniejsze.
Analityka predykcyjna pomaga firmom spersonalizować ich podejście do klientów.
Modele analityczne mogą pomóc np. w przewidywaniu zachowań zakupowych klientów. Modele analizują dane o tym, jakie produkty są dodawane do koszyka, jakie są popularne hasła wyszukiwania itp.
W rezultacie określają, czego możesz oczekiwać od tych klientów, gdy już trafią do Twojego sklepu, co pozwala trafniej dopasowywać ofertę do ich potrzeb. Dostarczając wartość swoim klientom, zanim sami zorientują się, że jej potrzebują, możesz sprawić, że zostaną z Twoją firmą, poprawi się ich satysfkacja z zakupów i w efekcie będą kupować u Ciebie więcej.
Możesz również obliczać wskaźniki zadowolenia klientów, patrząc na recenzje, powtórne zakupy, itp. Dzięki danym o satysfakcji możesz określić prawdopodobieństwo rezygnacji z zakupu i podjąć kroki w kierunku zatrzymania klienta
Przewidywanie zachowań klientów jest również kluczowe z punktu widzenia marketingu. Podobnie jak w przypadku E-commerce, metody klastrowania mogą pomóc w segmentacji klientów.
Korzystając z powstałych segmentów można określić, czy nowy lead ma szansę stać się klientem czy nie – nazywa się to lead scoringiem, a badanie Forrester z 2015 roku określiło to jako jedno z trzech najlepszych zastosowań predykcji w marketingu.
Idąc o krok dalej, można wykorzystać analitykę predykcyjną do określenia, jakie rodzaje reklam pokazać konkretnym typom klientów, aby zwiększyć prawdopodobieństwo konwersji i jeszcze bardziej spersonalizować doświadczenie klienta.
Z punktu widzenia logistyki, analityka predykcyjna pomaga w takich wyzwaniach, jak określenie optymalnego poziomu zapasów z uwzględnieniem oczekiwanego popytu i kosztów magazynowania. Przewidując przyszłą sprzedaż, można zminimalizować koszty łańcucha dostaw i zapasów, jak również przestrzeń zajmowaną przez zapasy, przy jednoczesnym utrzymaniu zadowolenia klientów.
Idąc dalej, można również określić informacje dotyczące wysyłki – od prawdopodobieństwa konieczności transportu produktów do określonej lokalizacji, po predykcyjne planowanie trasy w celu określenia najlepszego możliwego sposobu wysyłki produktu przy jednoczesnej minimalizacji kosztów transportu.
Dla branży Fintech najbardziej przydatne są modele identyfikujące obserwacje odstające. Identyfikacja oszustw pomaga firmom i ich klientom uchronić się przed stratami.
Analityka predykcyjna jest również wykorzystywana w fintechach do określania zdolności kredytowej klientów oraz tego, czy warto udzielić pożyczki danemu wnioskodawcy.
Pomaga również w zarządzaniu ryzykiem w przypadku inwestycji oraz usprawnia przestrzeganie przepisów poprzez wykrywanie wzorców, które prowadzą do niezgodności z przepisami.
Branża telekomunikacyjna jest jedną z najintesywniej wykorzystujących dane, więc analityka predykcyjna jest w niej niezbędna.
Od planowania pojemności sieci i wykorzystywania danych w czasie rzeczywistym do optymalizacji sieci – analityka predykcyjna jest dość kluczowym aspektem w tej branży. Prędkość i jakość połączenia jest niezwykle istotna w tej branży.
Są jeszcze inne zastosowania, jeśli weźmiemy pod uwagę funkcje wspierające, takie jak marketing, poprawa doświadczenia klienta, scoring kredytowy i wykrywanie oszustw.
Duże korporacje wykorzystują analitykę predykcyjną niemal na każdym kroku.
Na przykład Netflix wykorzystuje modele analityki predykcyjnej do personalizacji rekomendacji, z automatycznie generowanymi miniaturami i znajdowaniem treści podobnych do tego, co użytkownik oglądał w przeszłości. W rezultacie wskaźnik retencji jest ponadprzeciętnie wysoki w porównaniu z innymi usługami strumieniowymi, a kapitalizacja rynkowa firmy osiągnęła 83,27 miliarda dolarów w maju 2022 roku.
Podobnie Amazon analizuje historię przeglądania i zakupów użytkownika, aby przewidzieć przyszłe zachowania. Dlatego produkty, które Ci się wyświetlają są tymi, które z wyższym prawdopodobieństwem kupisz. Nie jest zaskoczeniem, że firma jest największą platformą e-commerce na świecie.
Wyróżniamy sześć kroków do skutecznej analityki predykcyjnej.
Pierwszą rzeczą, którą musisz zrobić, to zdefiniować swój cel. Co próbujesz zrobić? Co próbujesz przewidzieć i dlaczego? Jeśli nie wiesz, dlaczego robisz to, co robisz, prawdopodobnie nie dojdziesz zbyt daleko.
Musisz mieć jasność co do swoich celów, zanim podejmiesz kroki.
Teraz, po zidentyfikowaniu swoich celów, musisz zebrać odpowiednie dane. Jeśli próbujesz przewidzieć sprzedaż produktu A, nie potrzebujesz danych dotyczących produktu B. Jeśli jednak sprzedaż produktu A jest proporcjonalna do sprzedaży produktu B, dane dotyczące produktu B mogą być bardzo przydatne! Ważne jest, aby zrozumieć, jaki typ danych jest potrzebny i jak inne rodzaje mogą na niego wpływać.
Pamiętaj, że w analityce predykcyjnej, tak długo jak Twoje dane są istotne, więcej = lepiej. Im więcej danych posiadasz, tym większa jest Twoja dokładność Twoich predykcji.
Teraz musisz przygotować swoje dane – wyczyścić je i wstępnie przetworzyć, usunąć zduplikowane i odstające wartości, przeskalować. Wszystko po to, aby można było przejść do budowy modelu.
Teraz, biorąc pod uwagę swój cel i typ danych, budujesz model. Jeśli np. szukasz odpowiedzi „tak” lub „nie”, powinieneś skorzystać z modeli klasyfikacyjnych. Po utworzeniu modelu należy podzielić dane na treningowe i walidacyjne, aby móc upewnić się, że model jest poprawny.
W oparciu o wyniki walidacji, podejmowana jest decyzja odnośnie potencjalnych zmian.
Teraz nadszedł czas, aby zaimplementować swój model i wpuścić do niego nowe dane. Są to wyniki, których będziesz używać do podejmowania decyzji biznesowych, dlatego tak ważne jest upewnienie się, że model ma wysoki wskaźnik dokładności.
Twój model predykcyjny prawdopodobnie nie będzie miał jednorazowego zastosowania. W miarę pozyskiwania kolejnych danych, należy wprowadzać je do modelu, aby jeszcze bardziej zwiększyć jego dokładność. Monitoruj swój model i wprowadzaj poprawki, gdy pojawi się taka potrzeba.
Podsumowując, analityka predykcyjna to wykorzystanie różnych typów danych do tworzenia przewidywań dotyczących przyszłości, na podstawie których możesz podejmować decyzje biznesowe, które pomogą Twojemu biznesowi w osiąganiu przewagi konkurenyjnej.
Eksperci Algolytics stworzyli Automatic Business Modeler – narzędzie wspierające Cię w podejmowaniu decyzji biznesowych w oparciu o analitykę predykcyjną.
Od przewidywania churnu, do maksymalizacji ROI i minimalizacji strat – ABM pozwala budować dokładne modele predykcyjne bez konieczności posiadania umiejętności programistycznych.
Przy mnogości czynników wpływających na zachowania Twoich klientów, trudno jest określić, które z nich odgrywają najważniejszą rolę. ABM wspiera Cię w identyfikacji najistotniejszych parametrów i wykorzystuje je, aby zapewnić wysoką skuteczność Twoich prognoz.
Umów się na demo lub zapisz się na darmowy trial i sprawdź jak nasze rozwiązanie może pomóc w rozwoju Twojego biznesu.
