Что такое прогнозная аналитика и как она работает

В быстро меняющемся мире бизнесу важно смотреть вперёд и планировать будущее. Это нужно, чтобы сохранять стабильность, планировать использование ресурсов и строить стратегии развития. Сегодня компании обращаются к технологиям для «предсказания будущего», точнее, к инструментам прогнозной аналитики.

В основе метода — использование больших данных и сложных IT-систем. Предиктивная аналитика важна для принятия решений, которые ведут к повышению эффективности работы, продаж и другим улучшениям в бизнесе.

В 2023 году рынок прогнозной аналитики достигал 14,71 миллиард долларов, а к 2032 году эта цифра вырастет до 95 миллиардов. Программное обеспечение для предсказания будущих событий на основе данных внедряется в сферы бизнеса и становится частью нашей жизни.

В статье расскажем, что такое прогнозная аналитика, какие у неё выгоды и как работает это направление анализа информации.

Что такое прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика— это создание прогнозов будущих событий в бизнесе через работу с существующими (историческими) данными с помощью методов статистики, математики и машинного обучения. В результате компания получает оценку вероятностей, которые могут произойти и повлиять на бизнес.

Прогнозирование — это направление аналитики данных. Также существует описательный, диагностический и предписывающий тип работы с информацией.

Предиктивная аналитика начала формироваться в 40-х годах прошлого века со Второй мировой войны. Британец Алан Тьюринг с командой пытался взломать немецкую шифровальную машину «Энигма». Алгоритм менялся каждые сутки, что осложняло процесс, и нужно было «предвидеть», по какому принципу происходят эти изменения. В итоге Тьюрингу удалось угадать, что общего в новых комбинациях. Это оказалась одна повторяющаяся фраза, через которую получилось разгадать принцип действия.

Позже в работу прогнозной аналитики включились IT-технологии. В начале сфера, где использовались такие алгоритмы, ограничивалась финансовыми отделами. Но с развитием инструментов и изменений потребностей компаний Bod Data аналитика стала доступной другим направлениям бизнеса и категориям сотрудников. Она стала играть роль в принятии решений линейными менеджерами и высшими руководителями. Сейчас используются не только исторические данные, но и информация в реальном времени. Это повышает эффективность и скорость прогнозов.

Методы прогнозной аналитики

Популярные методы предиктивной аналитики:

Регрессия — оценка взаимосвязи между переменным и влияния одной на другую. Используется, когда нужно обработать большие массивы данных. К примеру, этот метод определяет, как изменение цены отразится на продажах.

Деревья решений— классификация данных в зависимости от заданных переменных. Применяется, чтобы предугадать, какое решение примет человек.

Название объясняется видом модели, которая похожа на дерево. Ветка — это возможный выбор, а листья означают результаты.

Нейронные сети — модель на основе машинного обучения, которую используют для задач, когда моделируются сложные взаимодействия. Нейронки полезны в ситуациях, где нет конкретных формул для обработки данных.

Преимущества прогнозной аналитики для бизнеса

Принятие объективных и точных решений на основе данных вместо опоры на опыт руководителей и угадывание. Это снижение рисков и возможность избежать излишних трат ресурсов на неправильные действия. Например, предсказательная аналитика нужна для актуального ценообразования.

Сохранение конкурентоспособности на рынке. Чем больше информации вы получите о будущих событиях, тем лучше подготовитесь к переменам. Тогда ваши предложения станут точнее, чем у конкурентов.

Повышение прибыли. Прогнозирование указывает на изменение спроса, сроков доставки товаров, даже умеет предсказать, когда выйдет из строя оборудование, нужное для работы бизнеса. Знание «будущего» поможет компании подстроиться под ситуацию, перестраховаться и продолжить эффективно работать. Тогда бизнес сохранит и даже приумножит свой доход за счёт увеличения LTV (пожизненной ценности клиента), потому что прогнозирование способствует удержанию клиентов дольше за счёт правильных предложений через маркетинговые коммуникации.

В каких сферах используют прогнозную аналитику

Риски в работе с прогнозной аналитикой

Несмотря на значимые преимущества, предиктивная аналитика — не панацея.

• Во-первых, всегда есть риск, что даже самый продвинутый алгоритм сделает ошибку. Поэтому не стоит полностью доверяться прогнозам.
• Во-вторых, предсказательная аналитика может не учитывать все факторы, если данных для анализа недостаточно или они оказались неточными.
• В-третьих, не исключено появление в будущем «чёрного лебедя», который сделает все прогнозы несостоятельными. Это неожиданный и ранее неизвестный фактор. К примеру, такой для многих сфер бизнеса оказалась пандемия COVID-19 в 2020 году, из-за которой экстренно перестраивали все процессы.

Прогнозная аналитика упрощает работу бизнеса, но сейчас этот способ не способен полностью отвечать за бизнес-решения.

Как работает прогнозная аналитика

В основе предиктивного анализа большие объёмы данных. Для обработки информации применяют алгоритмы машинного обучения и сложные алгоритмы.

В этапы анализа данных для прогнозирования входят:

1. Определение целей. Ставится бизнес-задача, которую нужно решить с предсказанием на основе данных. Задание должно быть конкретным. К примеру, «определить спрос на товар N в будущем году».
2. Выбор методов прогнозирования, которые приведут к цели. Это важно, чтобы выявить правильные источники и тип данных.
3. Сбор информации. Сведения из разных ресурсов интегрируются в одной системе (например, в CDP). Какие именно данные собирать, зависит от сферы анализа и целей проекта. К примеру, каналы маркетинга дают информацию о действиях пользователей на сайте, совершённых конверсиях, гендерных данных и так далее. Важно, что для правильного прогноза нужны большие объёмы данных.
4. Обработка информации, которая включает очистку сведений. На этом этапе убирают недостоверные и неполные данные. Это обычно долгий, но очень важный процесс, от которого зависит точность прогнозов.
5. Построение и проверка модели. Задаются параметры анализа, на основе которых искусственный интеллект выдаёт прогнозы. При необходимости параметры моделирования меняются и корректируются.
6. Получение и внедрение результата. На основе прогнозов заказчики (которыми могут быть менеджеры) принимают стратегические и другие решения.

Резюме

Прогнозная (предиктивная или предсказательная) аналитика — направление работы с данными, в котором на основе прошлых сведений предсказывают события будущего. Такой способ улучшает показатели бизнеса, потому что менеджеры принимают правильные решения. Также увеличивается прибыль, повышается конкурентоспособность на рынке.

В прогнозной аналитике используют машинное обучение и методы регрессии, дерево принятия решений, нейронные сети. Предиктивный подход применяют в сферах продаж, маркетинге, финансах, производстве, здравоохранении, управлении персоналом и логистике.

Для прогнозов ставится цель, собираются и обрабатываются данные, на основе которых строятся предсказательные модели. В итоге заказчик получает варианты развития событий и принимает бизнес-решения.

Подписывайтесь на наш Telegram-канал. Там вы найдёте актуальные новости в области digital-маркетинга, полезные статьи и интересные исследования. Будьте в теме вместе с нами:)