Bagaimana Predictive Analytics Menambahkan Nilai Bisnis - dummies

Dalam sebuah Semakin kompetitif lingkungan, organisasi selalu membutuhkan cara untuk menjadi lebih kompetitif. Analisis prediktif menemukan jalannya ke dalam organisasi sebagai salah satu alat tersebut. Dengan menggunakan teknologi dalam bentuk algoritma pembelajaran mesin, statistik, dan teknik penambangan data, organisasi dapat menemukan pola dan tren tersembunyi dalam data mereka yang dapat membantu dalam operasi dan strategi dan membantu memenuhi kebutuhan bisnis penting.

Menanamkan analisis prediktif dalam keputusan operasional meningkatkan laba atas investasi karena organisasi menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menangani keputusan operasional berisiko rendah dan berisiko rendah. Karyawan dapat lebih fokus pada keputusan berdampak tinggi dan beresiko tinggi.

Misalnya, sebagian besar klaim asuransi standar dapat dibayarkan secara otomatis. Namun, jika model prediktif menemukan klaim yang tidak biasa (outlier), atau jika klaim tersebut menunjukkan pola yang sama dengan klaim palsu, sistem dapat menandai klaim secara otomatis dan mengirimkannya kepada orang yang tepat untuk mengambil tindakan.

Dengan menggunakan analisis prediktif untuk memprediksi kejadian atau tren masa depan, perusahaan dapat membuat strategi untuk memposisikan dirinya untuk memanfaatkan wawasan tersebut. Jika model prediksi Anda memberi tahu Anda (misalnya) bahwa tren mode mengarah ke kemalasan hitam, Anda dapat melakukan tindakan yang tepat untuk merancang lebih banyak turtleneck berwarna hitam atau merancang lebih banyak aksesori untuk disesuaikan dengan barang modis.

Peluang tanpa akhir

Organisasi di seluruh dunia berusaha untuk memperbaiki, bersaing, dan menjadi kurus. Mereka ingin membuat proses perencanaan mereka lebih gesit. Mereka sedang menyelidiki bagaimana mengelola persediaan dan mengoptimalkan alokasi sumber daya manusianya untuk keuntungan terbaik. Mereka ingin bertindak berdasarkan peluang saat mereka muncul secara real time.

Analisis prediktif dapat membuat semua tujuan lebih terjangkau. Domain dimana analisis prediktif dapat diterapkan tidak terbatas; arena terbuka lebar dan segala sesuatu adalah permainan yang adil. Biarkan pertambangan dimulai. Biarkan analisis dimulai.

Pergilah ke tim analisis Anda dan mintalah mereka menambang data yang telah Anda kumpulkan atau dapatkan, dengan maksud untuk menemukan ceruk pasar yang menguntungkan untuk produk Anda; berinovasi dengan data Mintalah tim untuk membantu Anda mendapatkan kepercayaan diri dalam pengambilan keputusan dan manajemen risiko Anda.

Albert Einstein pernah berkata, "Ketahuilah untuk mencari informasi dan bagaimana menggunakannya; Itulah rahasia kesuksesan. "Jika itu rahasia kesuksesan, maka Anda akan berhasil dengan menggunakan analisis prediktif: Informasi yang ada dalam data dan data mining Anda akan menemukannya.Sisa persamaan bergantung pada pengetahuan bisnis Anda tentang bagaimana menafsirkan informasi itu - dan akhirnya menggunakannya untuk menciptakan kesuksesan.

Menemukan nilai dalam data sama dengan kesuksesan. Oleh karena itu, Anda dapat menulis ulang persamaan analisis prediktif Anda sebagai <

Analisa data prediktif memberdayakan organisasi Anda

Analisis prediktif memberdayakan organisasi Anda dengan memberikan tiga keuntungan:

Visi < Keputusan

Presisi
Visi
Analisis prediktif akan membawa Anda untuk melihat apa yang tidak terlihat oleh orang lain - khususnya, pola yang berguna dalam data Anda.

Analisis prediktif dapat memberi Anda petunjuk kuat untuk memberi petunjuk mengenai keputusan yang akan Anda buat dalam usaha perusahaan Anda untuk mempertahankan pelanggan, menarik lebih banyak pelanggan, dan memaksimalkan keuntungan. Analisis prediktif dapat melewati banyak data pelanggan terakhir, mengaitkannya dengan data lain, dan mengumpulkan semua potongan dalam urutan yang benar untuk menyelesaikan teka-teki itu dalam berbagai cara, termasuk

Mengkategorikan pelanggan Anda dan berspekulasi tentang kebutuhan mereka.

Mengetahui daftar keinginan pelanggan Anda.

Menebak tindakan selanjutnya dari pelanggan Anda.
Kategorikan pelanggan Anda sebagai loyal, musiman, atau berkelana.
Mengetahui jenis informasi ini sebelumnya membentuk perencanaan strategis Anda dan membantu mengoptimalkan alokasi sumber daya, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memaksimalkan keuntungan Anda.
Keputusan

Model analisis prediktif yang dibuat dengan baik memberikan hasil analitis yang bebas dari emosi dan bias. Model ini menggunakan fungsi matematika untuk mendapatkan wawasan ke depan dari angka dan teks yang menggambarkan fakta masa lalu dan informasi terkini. Model ini memberi Anda wawasan yang konsisten dan tidak bias untuk mendukung keputusan Anda.

Pertimbangkan skenario aplikasi khas untuk kartu kredit: Prosesnya memakan waktu beberapa menit; bank atau agensi membuat keputusan berbasis fakta yang cepat mengenai apakah akan memberikan kredit, dan yakin dengan keputusan mereka. Kecepatan transaksi itu dimungkinkan berkat analisis prediktif, yang memprediksi kelayakan kredit pemohon.

Presentasi

Bayangkan harus membaca banyak laporan, dapatkan wawasan dari fakta masa lalu yang terkubur di dalamnya, melalui deretan spreadsheet Excel untuk membandingkan hasilnya, atau ekstrak informasi dari sejumlah besar bilangan. Anda membutuhkan staf untuk melakukan tugas yang memakan waktu ini. Dengan analisis prediktif, Anda dapat menggunakan alat otomatis untuk melakukan pekerjaan itu untuk menghemat waktu dan sumber daya, mengurangi kesalahan manusia, dan meningkatkan ketepatan.