W świecie dynamicznych zmian i wysokiej konkurencji każdy biznes musi śledzić zmiany na rynku i momentalnie na nie reagować. Każdy biznes powinien uzbroić się w narzędzia kontroli i przewidywania zmian (trendów czy zachowań klientów) . A także dostosować model decyzyjny do szybkich reakcji. Jednym z takich narzędzi jest analiza predykcyjna w Business Intelligence. Przyjrzyjmy się, jak analiza predykcyjna wspiera proces podejmowania decyzji biznesowych i jakie konkretne korzyści może przynieść.
Co to jest analiza predykcyjna w Business Intelligence?
Analiza predykcyjna w Business Intelligence to proces wykorzystywania danych historycznych i bieżących do prognozowania przyszłych trendów, zachowań i wydarzeń. Wykorzystuje różnorodne techniki statystyczne, uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, aby generować modele predykcyjne. Modele, dzięki którym można podejmować bardziej świadome i trafniejsze decyzje biznesowe.
Prognozowanie trendów i zachowań klientów
Jednym z głównych zastosowań analizy predykcyjnej w Business Intelligence jest prognozowanie trendów i zachowań klientów. Poprzez analizę danych dotyczących wcześniejszych zakupów, preferencji, interakcji z marką i szeregu innych czynników firma może czynić pewne prognozy. Na przykład: jakie produkty lub usługi będą najbardziej atrakcyjne dla klientów w przyszłości.
Przykładem może być sytuacja sieci handlowych, które wykorzystują analizę predykcyjną do przewidywania, jakie produkty będą najbardziej popularne w określonym sezonie. To natomiast umożliwia odpowiednie zarządzanie zapasami i marketingiem. Firmy z branży e-commerce mogą natomiast wykorzystać analizę predykcyjną do personalizowania rekomendacji produktów dla klientów na podstawie ich wcześniejszych zakupów i przeglądanych produktów.
Korzyści z analizy predykcyjnej w Business Intelligence
Pośród szeregu szeregu korzyści, jakie wiążą się z analizą predykcyjną, można wyszczególnić kilka szczególnie istotnych.
Lepsze zrozumienie klientów – analiza predykcyjna pozwala firmom na lepsze zrozumienie preferencji, potrzeb i zachowań klientów. To umożliwia skuteczniejsze dostosowanie oferty do ich oczekiwań.
Zwiększenie sprzedaży i dochodów – poprzez przewidywanie trendów i preferencji klientów firmy mogą skuteczniej targetować swoje działania marketingowe i sprzedażowe. To z kolei przekłada się na zwiększoną sprzedaż i dochody.
Optymalizacja zaopatrzenia i produkcji – analiza predykcyjna umożliwia firmom optymalizację zarządzania zapasami, produkcją i zaopatrzeniem. Pozwala to uniknąć nadmiaru lub niedoboru produktów.
Zwiększenie lojalności klientów – dostarczanie klientom spersonalizowanych ofert i doświadczeń opartych na ich preferencjach może przyczynić się do zwiększenia lojalności i zaangażowania klientów wobec marki.
Więcej o zastosowaniu narzędzi BI w zakresie efektywniejszej obsługi klienta przeczytasz TUTAJ.
Optymalizacja cen i strategii cenowych – wykorzystując analizę do prognozowania reakcji klientów na zmiany cen można trafniej kreować politykę cenową: maksymalizować zyski i redukować ryzyko utraty klienta.
Analiza predykcyjna może także pomóc firmom w identyfikowaniu podejrzanych wzorców i zachowań w danych transakcyjnych, co może wskazywać na potencjalne oszustwa lub nadużycia. Dzięki szybkiej reakcji na takie sygnały firma może minimalizować ryzyko strat finansowych i utraty reputacji.
Analiza predykcyjna w BI: narzędzia
Do najpopularniejszych narzędzi analizy predykcyjnej można zaliczyć:
Microsoft Power BI
Power BI oferuje funkcje analizy predykcyjnej poprzez wbudowane algorytmy uczenia maszynowego, takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne czy klasyfikacja.
Dla bardziej zaawansowanych użytkowników, Power BI może być zintegrowane z platformą Azure Machine Learning, umożliwiając korzystanie z bardziej zaawansowanych technik predykcyjnych.
Tableau
Tableau oferuje możliwość wykorzystania zaawansowanych analiz predykcyjnych dzięki integracji z różnymi narzędziami, takimi jak R lub Python.
Użytkownicy mogą tworzyć własne modele predykcyjne przy użyciu skryptów R lub Python bezpośrednio w interfejsie Tableau.
IBM Cognos Analytics
IBM Cognos Analytics oferuje narzędzia do budowy zaawansowanych modeli predykcyjnych, umożliwiając firmom przewidywanie trendów i zachowań klientów.
Platforma ta wykorzystuje różnorodne techniki, w tym uczenie maszynowe, aby generować modele predykcyjne oparte na danych.
SAP BusinessObjects
SAP BusinessObjects oferuje moduł Predictive Analytics, który umożliwia tworzenie i wdrażanie modeli predykcyjnych w środowisku BI.
Moduł ten oferuje szeroki zakres algorytmów predykcyjnych, w tym regresję, klasyfikację, analizę skupień i wiele innych.
Google Data Studio
Google Data Studio oferuje możliwość integracji z narzędziami do analizy predykcyjnej, takimi jak BigQuery ML, co pozwala na tworzenie i wizualizację modeli predykcyjnych.
Firmy mogą wykorzystać te możliwości do przewidywania trendów i zachowań klientów na podstawie danych zgromadzonych w Google Cloud.
RapidMiner
RapidMiner to platforma analityczna, która oferuje zaawansowane funkcje analizy danych, w tym budowę modeli predykcyjnych. Narzędzie to jest łatwe w użyciu i dostępne w różnych wersjach, co sprawia, że jest atrakcyjne zarówno dla małych, jak i dużych firm.
Podsumowując, analiza predykcyjna w Business Intelligence jest niezwykle cennym narzędziem, które pozwala zwiększyć efektywność biznesową na wielu poziomach. Inwestycja w analizę predykcyjną staje się powoli nie tylko rodzajem zabezpieczenia funkcjonowania na rynku, ale wręcz koniecznością.