شرکتهای بسیاری در صنایع گوناگون و با اندازههای مختلف از تحلیل پیشگویانه برای درک برخی دادههای تجاری ذخیرهشده درباره اقدامات مشتریان یا روندهای تجاری استفاده میکنند. تحلیل پیشگویانه چیست و چه کاربردی دارد؟
آمازون، غول خردهفروشی، از تحلیل پیشگویانه برای مطالعه رفتارهای بیش از 200 میلیون مشتری خود استفاده میکند که سالانه یک میلیارد گیگابایت داده دیجیتال بر روی وبسایت این شرکت تولید میکنند. از نتایج این تحلیلها در ارایه پیشنهادهایی متناسب با هر مشتری استفاده می شود که به فروش 2 میلیارد دلار در سال میانجامد.
لازم نیست شما هم یک غول خردهفروشی باشید تا از تحلیل پیشگویانه استفاده کنید. ما فقط به مقداری داده، اهدافی کاملا تعریف شده و یک پروسه تکرار شونده در تعامل کسب و کار با محیط، نیاز داریم تا بتوانیم از فناوریهای تحلیل پیشگویانه برای خلق ارزش در مدیریت کسب و کار استفاده کنیم.
شرکتهای بسیاری در صنایع گوناگون و با اندازههای مختلف از تحلیل پیشگویانه برای درک برخی دادههای تجاری ذخیره شده درباره اقدامات مشتریان یا روندهای تجاری استفاده میکنند. شاید یک شرکت B2B باشید که از امتیازدهی پیشگویانه برای تولید مزایای گستردهتر استفاده میکنید و یا یک شرکت تولیدی باشید که از تحلیل پیشگویانه در نرمافزار تحلیل زنجیره تامین خودتان استفاده میکنید.
وقتی شرکتها دادههای مشتریان و روندهای خود را وارد مدلهای پیشگویانه میکنند، درک بهتری از رفتارهای آینده پیدا کرده و تصمیماتی مبتنی بر دادههای مستند، و نه صرفا مبتنی بر برداشت شخصی، میگیرند.
خلاصهای بر تحلیل پیشگویانه
تحلیل پیشگویانه زیرمجموعهای از هوش تجاری است که به صورت خاص بر یادگیری رفتارهای قبلی با هدف پیشگویی رفتارهای آینده تمرکز دارد. اغلب مردم هنگام درخواست وام یا کارت اعتباری با مدلهای پیشگویانه تعامل داشتهاند. نهادهای مالی از تحلیل پیشگویانه برای تعیین امتیاز اعتباری استفاده میکنند. این سیستمهای امتیازدهی اعتباری، دادههای تعاملات مالی قبلی را گرفته و از آنها برای پیشبینی رفتار مالی در آینده استفاده میکنند: اگر شما وامی گرفته باشید و در هیچ کدام از اقساط آن تاخیر نداشته باشید، امتیازتان بالاتر خواهد بود زیرا مدل پیشگویانه نشان میدهد که شما وامهای بعدی را هم بهموقع پرداخت خواهید کرد.
این نوع مدلسازی را میتوان تقریبا در هر روند تجاری استفاده کرد. خردهفروشان، از رفتارهای خریداران برای پاسخ به این مسئله استفاده میکنند که کدام مشتریان احتمالا دوباره برای خرید به فروشگاه برگشته یا خرید آنلاین خواهند داشت، در حالیکه تولیدکنندگان میتوانند از مدلسازی برای درک این مشکل استفاده کنند که ماشینها چه زمانی به تعمیر نیاز دارند. نسخههای متفاوت نرمافزارهای اتوماسیون بازاریابی از دادههای جمعآوری شده تعاملات شما با یک وبسایت برای پیشبینی این مسئله استفاده میکنند که احتمال خرید یک محصول توسط شما چقدر است. با اضافه کردن دادههای متمایز و قابل اندازهگیری از کل کسبوکارتان در یک مدل پیشگویانه، میتوانید درک بهتری از رفتارهای آینده مشتریان داشته باشید. بهترین نمونههای تحلیل پیشگویانه
بسیاری از تیمها از «رویههای استاندارد عمومی صنایع برای داده کاوی» (CRISP-DM) جهت هدایت سیستمهای تحلیل پیشگویانه خود استفاده میکنند. این چارچوب به تیم شما کمک خواهد کرد تا مدلهای پیشگویانهای را بر اساس دادههای موجود خود ایجاد کنید و مدلهای مبتنی بر بازخورد عملکرد مورد استفاده در این استاندارد هم به شما کمک میکند تا با تکرار استفاده از این تکنیکها در رویههای روزمره تجاری خود، به سطوح بالاتری از دقت و کارایی در استفاده از این سیستمها برسید. همچنین پیشنهاد میشود موارد زیر را در مقام بهترین اقدامات ممکن در مدیریت سیستم تحلیل پیشگویانه خود اعمال کنید:
- اهداف خود را تشریح کنید
وقتی نتایجی را که به دنبال پیشگویی آنها هستید، تعریف کنید، چه در حوزه فروش و چه در حوزه تعمیر تجهیزات، بهتر میتوانید معیارهایی را درک کنید که در رسیدن شما به آن نقطه موثر هستند.
- زیرساخت خود را ایجاد کنید
تحلیل پیشگویانه دادههای زیادی را مصرف میکند، پس اطمینان حاصل کنید که تیمتان این مقدار داده را آماده کرده باشد. این میتواند به معنی برقرار کردن اتصالات API یا وارد کردن داده از دیگر بخشها و ابزارهایی باشد که صرفا دادهها را انبار میکردهاند. ارتباطات میان تیمها و ابزارها در این مرحله و در کل روند، بالاترین درجه اهمیت را دارد.
- موفقیت را برای خودتان تعریف کنید
معیار موفقیت قابلقبول برای شرکت شما کجا است؟ حاشیه خطا و چالشهای مبهم و ناشناخته را برای تیم خود تعیین کنید.
- بر اساس شواهد عمل کنید
پیشگوییهای خود را بر اساس دادههایی که هم اکنون دارید، پایهگذاری کنید. اگر مدل شما نتایجی را پیشبینی کند که قبلا آنها را ثابت کردهاید، میتوانید به همگان نشان دهید که فناوری قبل از ورود به ناشناختهها بهخوبی عمل میکند.
- دادههای خود را حفظ کنید
آماده و فعال نگه داشتن روندها، یک شروع خوب است اما «اگر آشغال تحویل دهید، آشغال تحویل میگیرید» پس اهمیت کیفیت دادهها را دست کم نگیرید و پیشرفت مدلهای خود را همواره حفظ کنید.
- از آنچه میدانید استفاده کنید
تحلیل پیشگویانه بدون اقدام، بیفایده است. اجازه دهید مدلها پیشگویی را انجام دهند و بعد برنامههای تجاریتان را متناسب با آنها تغییر دهید.
چند ترفند
تحلیل پیشگویانه میتواند به شما کمک کند تا روندها و کمپینهای شرکت خود را کمی دقیقتر تنظیم کنید؛ اما هر چه از دادههای بیشتری استفاده کنید، احساس میکنید باید خوراک بیشتری برای سیستم تهیه کنید. این یک چرخه است؛ اما از آنجا که تحلیل پیشگویانه از اطلاعات جدید میآموزد، با هر چرخه، باید بهتر و بهتر شوید.
همواره به دنبال دادههای جدید باشید تا در جریان هر چرخه، آنها را به مدلهای پیشگویانه خود اضافه کنید.
همچنین خوب است به یاد داشته باشید که هم شما و هم تیم تحلیلگر در زمان ایجاد و اجرای مدلها، باید به عنوان کارشناس عمل کنید. کامپیوترها میتوانند تصویری از رفتار مشتریان به دست دهند اما برخی عوامل، کارکرد آنها را محدود میکند. شما مشتریان خود را بهتر از کامپیوترها میشناسید اما مدلهای کامپیوتری بخشی از نیاز به حدسیات را از دوش شما بر میدارند. مدلهای خود را با دانش موجود در آن صنعت مقایسه کرده و قبل از آنکه تغییرات مهمی را انجام دهید، ابتدا آنها را آزمایش کنید.
نتیجهگیری
تحلیل پیشگویانه را به عنوان گمانههایی قابل اتکاتر بر اساس دادههای موجود به حساب آورید. این یعنی پیشگویی شما در مدلهای آماری جای خواهد داشت و تنها به این دلیل که همه دادهها به یک نتیجه معین اشاره دارد، قطعیتی برای رخ دادن آن نتیجه در واقعیت وجود نخواهد داشت.
بر اساس ضرورت، مدلهای شما با تعداد متغیرهای محدودی ساخته میشوند. هیچ مدلی نمیتواند به صورت دقیق همه رفتارها را پیشبینی کند اما هرچه دادههای مورد استفاده شما بیشتر باشد، پیشگوییهای مدلتان هم بهتر خواهد شد.