Предиктивная аналитика относится к алгоритмам машинного обучения и статистике для прогнозирования будущих результатов и производительности. Такие методы, как интеллектуальный анализ данных и прогнозное моделирование, оценивают вероятность будущих результатов и предупреждают вас о предстоящих событиях, чтобы помочь вам принять решение.
Сегодня предприятия регулярно используют прогнозную аналитику для анализа целевого клиента и получения операционных результатов. Список приложений предиктивной аналитики в различных отраслях бесконечен. Поэтому ниже приведены некоторые примеры повседневного использования прогнозного анализа в нескольких областях:
1. Предотвращение оттока
Когда бизнес теряет клиента, он должен компенсировать потерю дохода, привлекая нового клиента. Это оказывается дорогостоящим, поскольку стоимость привлечения нового клиента намного выше, чем удержание существующего клиента.
Модели прогнозной аналитики помогают предотвратить отток вашей клиентской базы, анализируя неудовлетворенность ваших текущих клиентов и определяя сегменты клиентов, которые рискуют уйти с наибольшей вероятностью. Предприятия могут вносить необходимые изменения, используя прогностические данные, чтобы клиенты оставались довольными и довольными, в конечном итоге защищая свои доходы.
Ключевые отрасли: банковское дело, телекоммуникации, розничная торговля, автомобилестроение, страхование.
2. Пожизненная ценность клиента
Довольно сложно определить клиента на рынке, который, скорее всего, будет постоянно тратить большие суммы денег в течение длительного периода времени.
Этот вид данных с помощью предиктивной аналитики позволяет бизнесу оптимизировать свои маркетинговые стратегии, чтобы привлечь клиентов с наиболее значительной ценностью для вашей компании и продукта.
Ключевые отрасли: страхование, телекоммуникации, банковское дело, розничная торговля.
3. Сегментация клиентов
Сегментация клиентов позволяет группировать клиентов по общим признакам. Различные предприятия определяют свой рынок по-разному в зависимости от аспектов, которые представляют наибольшую ценность для их компании, продуктов и услуг.
Глубокое использование методов предиктивной аналитики помогает ориентироваться на рынки на основе точных данных и показателей и анализировать сегменты тех, кто больше всего заинтересован в том, что предлагает ваша компания. Используя эти приложения прогнозной аналитики, вы можете принимать решения на основе данных для каждой части вашего бизнеса. Те же данные также позволяют вам потенциально идентифицировать целые рынки, о существовании которых вы даже не подозревали.
Ключевые отрасли: банковское дело, фармацевтика, автомобилестроение, розничная торговля, страхование, телекоммуникации, коммунальные услуги.
4. Следующее лучшее действие
Определение ваших основных маркетинговых целей и клиентов является важным вариантом использования прогнозной аналитики. Это только дает неполную картину того, каким должен быть ваш маркетинговый подход.
Прогнозная аналитика данных — это лучший способ обратиться к таким отдельным клиентам в заданных сегментах и проанализировать все, от моделей покупок до поведения и взаимодействия клиентов, что дает вам представление о наилучшем времени и способах подключения этих клиентов.
Ключевые отрасли: банковское дело, телекоммуникации, страхование, образование.
5. Профилактическое обслуживание
В бизнесе поддержание затрат играет важную роль в увеличении доходов. Организации со значительными инвестициями в оборудование и инфраструктуру трудно управлять капитальными затратами. Вот тут-то и появляются методы машинного обучения с прогнозным обслуживанием.
Анализируя данные и показатели цикла технического обслуживания технического оборудования, компании могут устанавливать сроки проведения мероприятий по техническому обслуживанию и предстоящих расходов за счет оптимизации затрат на техническое обслуживание и времени простоя. Вы можете сократить расходы на техническое обслуживание, выполняя действия, которые могут увеличить срок службы вашего оборудования.
Как правило, большинство систем выходят из строя во время технического обслуживания. Сценарии использования предиктивной аналитики помогут вам выбрать лучшее время для обслуживания, чтобы избежать потери доходов и неудовлетворенных клиентов.
Ключевые отрасли: автомобилестроение, логистика и транспорт, нефть и газ, производство, коммунальные услуги.
6. Склонность к продукту
Склонность к продукту объединяет данные о покупательской активности и поведении с показателями онлайн-поведения из социальных сетей и электронной коммерции. Это позволяет вам определить заинтересованность клиента в покупке вашего продукта и услуг и средства для достижения этих клиентов.
Это помогает сопоставить данные, чтобы получить представление о различных кампаниях и каналах социальных сетей для ваших бизнес-услуг и продуктов. Приложения прогнозной аналитики никогда не перестанут максимизировать те каналы, которые имеют наилучшие шансы на получение значительного дохода.
Ключевые отрасли: банковское дело, страхование, розничная торговля.
7. Обеспечение качества
Обеспечение качества является ключом к удовлетворению ваших потребностей клиентов и итоговой сумме всех ваших операционных расходов.
Неэффективный контроль качества повлияет на уровень удовлетворенности ваших клиентов и, в конечном итоге, повлияет на доход и долю рынка. Кроме того, это приводит к увеличению затрат на поддержку клиентов, проблемам с гарантией и ремонту неэффективного производства. Отрасли, использующие варианты использования прогнозной аналитики, могут предоставить информацию о потенциальных проблемах и тенденциях качества до того, как они станут критическими проблемами.
Сценарии использования предиктивной аналитики могут помочь определить модули высокого риска в вашем приложении, расставить приоритеты в критических областях и сократить время выхода на рынок за счет тестирования сдвига влево. Благодаря предиктивной аналитике ваш подход к обеспечению качества меняется с реактивного на упреждающий.
Ключевые отрасли: фармацевтика, производство, автомобилестроение, логистика и транспорт, коммунальные услуги.
8. Моделирование рисков
Предупреждение и прогнозирование — две стороны одной медали. Риск проявляется в различных формах и исходит из различных источников. Предиктивная аналитика может выявить области потенциального риска на основе важных данных, полученных от большинства организаций.
Он сортирует их для анализа потенциальных рисков и предлагает развитие ситуаций, которые могут повлиять на бизнес. Комбинируя результаты приложений прогнозной аналитики с подходом к управлению рисками, компании могут оценивать проблемы риска и решать, как уменьшить эти факторы риска.
Например, организации здравоохранения создают оценки риска для выявления пациентов, которым могут быть полезны расширенные услуги, профилактическое лечение и консультации по вопросам здоровья.
Ключевые отрасли: банковское дело, производство, автомобилестроение, логистика и транспорт, коммунальное хозяйство, нефтегазовое хозяйство, фармацевтика.
Прочитайте обо всех вариантах использования — 17 лучших вариантов использования предиктивной аналитики.
