تجزیه و تحلیل پیش بینی به سازمان ها کمک می کند تا تصمیمات بهتری برای کسب و کار خود بگیرند. اصل راهنمای تجزیه و تحلیل پیش بینی، استفاده از روندهای گذشته برای پیش بینی رویدادهای تجاری آینده است.
تجزیه و تحلیل پیش بینی چیست؟
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از تکنیک های تحلیلی برای ارزیابی داده های گذشته و فعلی برای پیش بینی روندها و رفتارها، شناسایی فرصت ها و پیش بینی خطرات استفاده می کند. روش های پیچیده تحلیل پیش بینی شامل یادگیری ماشینی، داده کاوی، مدل سازی آماری و هوش مصنوعی است.
تجزیه و تحلیل پیش بینی چگونه کار می کند؟
هنگامی که تحلیلگران یک سازمان الگویی را در داده ها پیدا کردند، می توانند مدل هایی برای کشف روابط بین عوامل مختلف طراحی کنند. این مدل‌ها به تحلیلگران اجازه می‌دهند ارزیابی کنند که آیا مجموعه‌ای از شرایط در کنار هم می‌تواند منجر به منفعت یا خطر شود. اینگونه است که تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند تصمیم‌گیری آگاهانه را در دسته‌های مختلف زنجیره تامین و رویدادهای تدارکات هدایت کند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده کاری است که هر کسب‌وکاری می‌تواند انجام دهد تا زمانی که متعهد به سرمایه‌گذاری زمان و بودجه لازم در پروژه باشد. هنگامی که یک مدل ایجاد شد، سازمان شما باید آن را با تجزیه و تحلیل مداوم حفظ کند.
نحوه اعمال فرآیند تحلیل پیش‌بینی
شما می توانید این مراحل را برای اجرای فرآیند تحلیل پیش بینی دنبال کنید:
۱. هدف را تعریف کنید
آنچه را که می خواهید از طریق فرآیند تحلیل پیش بینی به دست آورید، مشخص کنید. نتیجه پروژه و منابع داده موجود را تعریف کنید. اطمینان حاصل کنید که همه منابع داده ای که قصد استفاده از آنها را دارید به روز هستند. برای مثال، ممکن است بخواهید فروش خود را بهتر برنامه ریزی کنید. در حال حاضر، هزینه های استخدام شما برای فروشندگان بالا است و مقدار زیادی از محصول شما فروخته نشده باقی می ماند. شما باید بدانید چه زمانی کالا را سفارش دهید، چه مقداری را سفارش دهید و آیا استخدام نیروی فروش تکمیلی ضروری است یا خیر.
۲. جمع آوری داده ها
جمع آوری مقادیر زیادی از داده های تاریخی مرحله مهمی از فرآیند است. از آنجایی که اطلاعات جمع‌آوری‌شده شما از منابع متعددی می‌آید و می‌تواند در قالب‌های مختلف باشد، به یک رویکرد واحد برای آن نیاز دارید. به عنوان مثال، می توانید داده ها را از نظرات رسانه های اجتماعی در قالب XML و اعداد فروش در یک جدول صفحه گسترده ساختاریافته استخراج کنید.
۳. داده ها را تجزیه و تحلیل کنید
برای کشف اطلاعات مفید، داده ها را بررسی و پاک کنید. برای آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل می توانید از روش داده کاوی استفاده کنید. داده کاوی فرآیند مشاهده داده ها و تشخیص الگوها است. به عنوان مثال، می توانید به اعداد فروش خود نگاه کنید و به طور بالقوه اوج را در طول فصل تعطیلات مشاهده کنید.
۴. از ابزارهای آماری استفاده کنید
ابزارهای آماری به شما این امکان را می‌دهند که فرضیه‌ای را که اخیراً تشکیل داده‌اید آزمایش و تأیید کنید. ابزارهای آماری شامل آمار چند متغیره، تحلیل رگرسیون و پیش بینی است. به عنوان مثال، می توانید بررسی کنید که آیا این اوج فروش تکرار می شود تا تأیید کنید که مشتریان محصول شما را در طول تعطیلات خریداری می کنند.
۵. یک مدل ایجاد کنید
هدف مدل‌سازی پیش‌بینی، خودکارسازی فرآیند تصمیم‌گیری روزانه شماست. بسیاری از سازمان ها از یک زبان برنامه نویسی متن باز مانند پایتون استفاده می کنند. ضروری است که خود را در مورد ابزارهای موجود آگاه کنید و ابزاری را انتخاب کنید که با نیازهای شما مطابقت دارد. هنگامی که ابزار خود را در جای خود قرار دادید، می توانید گزارش ایجاد کنید. به عنوان مثال، می توانید گزارشی ایجاد کنید که نشان می دهد چه مقدار برای سهام خود خریداری کنید.
۶. نتایج خود را مستقر کنید
هنگامی که اعداد خود را با آمار آزمایش کردید و آنها را با مدل سازی کالیبره کردید، می توانید نتایج را تفسیر کرده و مراحل عملی ایجاد کنید. به عنوان مثال، می دانید که مشتریان محصول شما را در تعطیلات خریداری می کنند. شما از موجودی کافی برای این دوره اطمینان حاصل می کنید و یک نیروی فروش تکمیلی را در ماه های نوامبر، دسامبر و ژانویه استخدام می کنید.
۷. بر پیشرفت خود نظارت کنید
مدل را به طور منظم مرور کنید. اگر برای مدت معینی معتبر باشد، می تواند با شرایط خارجی تغییر کند. بنابراین، باید دوباره مدل خود را آزمایش کنید تا مطمئن شوید که هنوز کار می کند. به عنوان مثال، اگر ترجیحات مشتریان تغییر کند، مدل شما می تواند تحت تأثیر قرار گیرد.
چرا تحلیل پیش بینی مهم است؟
تجزیه و تحلیل پیش بینی به سازمان ها اجازه می دهد تا پیش بینی های قابل اعتمادتر و دقیق تری انجام دهند. بنابراین، آنها را قادر می سازد تا در پول خود صرفه جویی کنند یا سود بیشتری تولید کنند.
در اینجا برخی از مزایای دیگر تجزیه و تحلیل پیش بینی وجود دارد:
- این به متخصصان کمک می کند تا نیازهای آینده خود را پیش بینی کنند: به عنوان مثال، خرده فروشان از آن برای پیش بینی موجودی خود استفاده می کنند، یا هتل ها از آن برای پیش بینی تعداد اتاق هایی که مشتریان در یک فصل خاص رزرو می کنند استفاده می کنند. به این ترتیب، آنها می توانند ضمن کنترل هزینه های خود، فروش خود را آماده کرده و به حداکثر برسانند. پس از اعمال تجزیه و تحلیل پیش بینی، آنها کالاهای زیادی نمی خرند یا کارکنان زیادی استخدام نمی کنند.
- این تجربه مشتری را بهبود می بخشد: به لطف تجزیه و تحلیل پیش بینی، سازمان ها می توانند کمپین های بازاریابی خود را بهینه کنند. با پیشنهاد محصولی که مشتری به آن علاقه نشان داده است، نرخ خرید را افزایش داده، مشتریان فعلی را حفظ کرده و مشتریان جدید را جذب می کند.
- این به شناسایی رفتارهای مجرمانه کمک می کند: شناسایی رفتارهای غیرعادی می تواند کشف تقلب، حملات سایبری یا جاسوسی شرکتی را کشف کند.
چگونه سازمان ها از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده می کنند؟
در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده بخش های مختلف از تجزیه و تحلیل پیش بینی وجود دارد.
- خودرو: این صنعت سوابق استحکام و خرابی قطعات را در برنامه های تولید خودروی آتی ادغام می کند. آنها همچنین رفتار راننده را برای توسعه فناوری های کمک راننده موثرتر و در نهایت وسایل نقلیه خودمختار مطالعه می کنند.
- ساخت: این قسمت نیاز به پیش بینی مکان و میزان خرابی ماشین دارد. متخصصان در این صنعت از پیش بینی تقاضاهای آینده برای بهینه سازی تحویل مواد خام خود استفاده می کنند.
- خدمات مالی: متخصصان خدمات مالی مدل های ریسک اعتباری را با تجزیه و تحلیل توسعه می دهند. تحلیلگران روند بازارهای اقتصادی را پیش بینی کردند. آنها می توانند تأثیر قوانین و مقررات جدید را بر مشاغل و بازارها پیش بینی کنند.
- هوافضا: در بخش هوافضا، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند مصرف سوخت و قابلیت اطمینان هواپیما را برای عملیات تعمیر و نگهداری خاص پیش‌بینی کند.
- آب و هوا: پیش بینی آب و هوا در چند دهه اخیر به لطف مدل های تحلیلی پیش بینی به شدت بهبود یافته است. به عنوان مثال، پیش‌بینی‌کنندگان آب و هوا می‌توانند پیش‌بینی دقیق مسیر طوفان ۷۲ ساعته را ارائه دهند.
- انرژی: متخصصان انرژی نسبت قیمت و تقاضای بلندمدت را پیش‌بینی می‌کنند. آنها همچنین از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای تعیین تأثیر رویدادهای آب و هوایی، خرابی تجهیزات، مقررات و سایر متغیرها بر هزینه های خدمات استفاده می کنند.
- خرده فروشی: خرده فروشی از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای بهبود موقعیت فروش خود و ایجاد روابط بهتر با مشتریان استفاده می کند.
- اجرای قانون: این صنعت ممکن است از داده های روند جرم و جنایت برای تعیین محله هایی استفاده کند که ممکن است در دوره های خاصی از سال نیاز به حفاظت بیشتری داشته باشند.
کاربردهای تجزیه و تحلیل پیش بینی چیست؟
در اینجا برخی از کاربردهای تجزیه و تحلیل پیشگویانه آورده شده است:
بهینه سازی کمپین بازاریابی و مدیریت ارتباط با مشتری
بازاریابان تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را برای داده های مشتری اعمال می کنند و به اهداف مدیریت ارتباط با مشتری دست می یابند. آنها می توانند چرخه زندگی مشتری را تجزیه و تحلیل کنند و روابط را در هر مرحله مدیریت کنند – کسب محصول یا خدمات، رابطه، حفظ یا برنده شدن. با نتایج، آنها می توانند کمپین های بازاریابی کارآمد ایجاد کنند. همچنین به بازاریابی مستقیم کمک می کند – شناسایی نسخه ای از محصول و نوع کانال تجاری و ارتباطی که به نوع خاصی از مشتری می رسد.
حمایت از تصمیم گیری در بخش مراقبت های بهداشتی
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی اجازه می‌دهد تا خطرات بیماری را برای ایجاد یک بیماری خاص پیش‌بینی کنند. این تصمیم پزشکی را هدایت می کند. پلتفرم های تجزیه و تحلیل پزشکی از ژنتیک، اطلاعات بالینی، تصویربرداری چند منبعی و داده های جمعیتی برای ایجاد یک سیستم پشتیبانی تصمیم برای پزشکان استفاده می کنند.
مدیریت ریسک
بخش مالی از تحلیل پیش بینی برای مدیریت ریسک در بازارهای مالی استفاده می کند. متخصصان این صنعت روندها را مطالعه می کنند تا بهترین محصولات سرمایه گذاری را بر اساس عملکرد گذشته و زمان مناسب برای خرید یا فروش محصولات مالی خود انتخاب کنند.
مدیریت پروژه
مدیران پروژه سناریوهای احتمالی را پیش بینی می کنند و بر اساس نتایج گزارش های تحلیلی تصمیم می گیرند.
کاهش خطر
ارائه دهندگان بیمه سلامت از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای بررسی داده های ادعاهای پزشکی گذشته و سوابق آزمایشگاهی یا داروخانه استفاده می کنند. نتایج تجزیه و تحلیل آنها به آنها اجازه می دهد تا شانس بیماری و هزینه احتمالی آینده مشتری را پیش بینی کنند. بازرگانان یا شرکت های مالی نیز قبل از اعطای وام از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده می کنند. آنها از تحلیل پیش بینی برای ارزیابی پتانسیل و توانایی وام گیرنده برای بازپرداخت آن استفاده خواهند کرد. آنها می توانند ورشکستگی را پیش بینی کنند و خطر عدم بازپرداخت را کاهش دهند.
چه مشاغلی از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده می کنند؟
در اینجا چند موقعیت وجود دارد که از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده می کنند:
- مدیر پروژه : مدیران پروژه از ابزارهای تحلیلی برای پیگیری کارایی خود، مدیریت و پیگیری پیشرفت تیم و افزایش بهره وری با تغییر فرآیندها استفاده می کنند.
- تحلیلگر داده های مراقبت های بهداشتی: تحلیلگران داده های مراقبت های بهداشتی به پزشکان و دانشمندان کمک می کنند تا پاسخ ها را بیابند و از تشخیص یا فرضیه خود حمایت کنند.
- تحلیلگر سیستم های فناوری اطلاعات: تحلیلگران سیستم، سیستم های حل مسئله در فناوری اطلاعات را با استفاده از تحلیل های پیش بینی طراحی می کنند.
- تحلیلگر عملیات: تحلیلگران عملیات بر فرآیندهای داخلی یک کسب و کار تمرکز می کنند. اینها می توانند شامل سیستم های گزارش دهی داخلی، بازسازی کلی عملیات تجاری، تولید و توزیع محصول باشند.
