Предсказательная (прогнозная) аналитика – это мощный инструмент, улучшающий работу персонала в различных отделах, особенно в отделах продаж и маркетинга. Прогнозная аналитика раскрывает потенциал сбора данных в организациях – без анализа данных, невозможно получить качественную информацию. Но с предсказательной аналитикой вы можете использовать данные, которые вам нужны, чтобы делать точные прогнозы относительно моделей и поведения в будущем. ИНДАСОФТ-УКРАИНА дистрибьютор компании OSIsoft в Украине представляет PI System — гибкий программный инструмент, способный компоновать разрозненные данные и применять их для прогнозной аналитики.

В этой статье вы узнаете о том, как увеличить доход с помощью предсказательной аналитики.

Что такое предсказательная аналитика?

Прогнозная аналитика сочетает в себе передовую аналитику, прогнозное моделирование, интеллектуальный анализ данных, оценку в реальном времени и машинное обучение, чтобы помочь компаниям идентифицировать шаблоны в данных. Предсказательная аналитика относится к использованию исторических данных для прогнозирования того, что произойдет в будущем. Исторические данные подаются в модель, которая анализирует их для выявления закономерностей. Модель учится на данных из прошлого и затем применяется к текущим данным, чтобы предсказать будущие результаты. Прогнозная аналитика уже широко используется во многих отношениях: показатели жизненного цикла клиента (CLV) предсказывают, сколько клиент будет покупать у компании, а система рекомендаций по продукту – то, что понравится покупателям. Есть также прогнозы продаж, кредитные рейтинги, выявление мошенничества, оптимизация маркетинговых кампаний и прогнозное обслуживание. Некоторые из них кажутся обыденными и не заставляют нас думать об ИИ, некоторые более «впечатляющи» – и все они являются примерами предсказательной аналитики на практике.

Зачем использовать прогнозную аналитику?

Прогнозная аналитика может использоваться для принятия решений, а также для выявления новых рыночных возможностей, повышения качества обслуживания клиентов, оптимизации процессов, снижения эксплуатационных расходов и снижения рисков путем прогнозирования возможных проблем.

С помощью прогнозной аналитики компании могут анализировать и управлять ценовыми тенденциями, что позволяет предлагать оптимальные цены в нужное время. Компании также могут прогнозировать поведение клиентов, позволяя ориентироваться на нужную аудиторию и выявлять пользователей, которые могут отказаться от покупок в интернете. Более того, правильно проанализированные данные позволяют компаниям лучше понять группы своих клиентов, а выявление шаблонов помогает создавать лучшие, более персонализированные предложения.