در تجارت، تجزیه و تحلیل به شرکت‌ها کمک میکند تا فرآیندهای داخلی و خارجی را بهینه کنند. برخی از انواع داده های تحلیلی بر بهبود فرایندهای موجود تمرکز دارند، در حالی که داده های دیگر به ارائه بینش در پیش بینی رفتار آینده کمک می‌کنند. پس در واقع این مفهومی برای تجزیه و تحلیل پیش بینی است، چیزی که امروز مهم است این است که Predictive analytics tools ابزارهای داده کاوی هستند که شرکت ها برای افزایش bottom line خود، شناسایی خطرات و فرصت‌ها و هدایت تصمیم گیری از آنها استفاده می‌کنند.
براساس موسسه سیستم تجزیه و تحلیل آماری (SAS)، ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی با استفاده از داده های بزرگ، الگوریتم‌های آماری و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پیش بینی احتمال نتایج و روندهای آینده بر اساس داده های تاریخی استفاده می‌کنند.
گزارش‌ها نشان داده است که مشاغل در حدود 36 میلیارد دلار برای ذخیره سازی و زیرساخت داده ها هزینه می‌کنند. بر اساس گزارش سال 2016 SNS Telecom پیش بینی شد که سرمایه گذاری‌های کلان داده تا پایان سال 2020 دو برابر شود و در نهایت بیش از 72 میلیارد دلار بالغ شود. در نتیجه، بسیاری از شرکت‌ها تحلیلگران داده و دانشمندان داده را برای کمک به جمع آوری مقدار زیادی از داده های ساختاریافته و غیرساختاری، جمع آوری و سپس ارائه تجزیه و تحلیل براساس آن داده ها استخدام کرده‌اند.
چرا تجزیه و تحلیل پیش بینی مهم است؟
قبل از این که با Predictive analytics tools آشنا شویم باید بدانیم که اهمیت تجزیه و تحلیل پیش بینی در چیست! به طور سنتی، داده های بزرگ برای درک عادات مشتری یا شناسایی روند کسب و کار جمع آوری می‌شود. از طرف دیگر، تجزیه و تحلیل پیش بینی این احتمال را می‌دهد که فلان مشتری در شرایط آینده چگونه رفتار خواهد کرد و چگونه ممکن است در مقابل تعاملات مختلف بین آنها و تجارت واکنش نشان دهد. تجزیه و تحلیل پیش بینی می‌تواند به مشاغل کمک کند تا الگوهایی را در داده ها کشف کنند که می‌تواند به افشای مشکلات و شناسایی فرصت‌های رشد کمک کند.
طبق موسسه SAS، برخی از متداول‌ترین کاربردهای استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی در تجارت عبارتند از:
- کشف نقاط ضعف
- بهینه سازی کمپین‌های بازاریابی
- بهبود عملیات
- کاهش ریسک
نحوه عملکرد تجزیه و تحلیل پیش بینی
از آنجایی که تقاضای داده های بزرگ همچنان در حال افزایش است، یادگیری اصول فنآوری و استفاده از Predictive analytics tools و نحوه کار اونها برای متخصصان، به ویژه افرادی که درک درستی از دانش داده یا تجزیه و تحلیل تجارت ندارند، مهم است.
طبق هاروارد تجارت ریویو، استراتژی‌های تجزیه و تحلیل پیش بینی موفق به سه تا چیز نیاز دارند:
- داده ها؛ متداول‌ترین مانعی که سازمان‌هایی که سعی در اجرای تجزیه و تحلیل پیش بینی دارند با آن روبرو هستند، فقدان داده های قابل اعتماد است.
- آمار؛ تجزیه و تحلیل رگرسیون که روابط بین متغیرهای مختلف را تخمین می‌زند، این ابزار اصلی است که توسط سازمان‌ها برای تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می‌شود.
- فرضیات؛ هر مدل پیش بینی یک فرضیه در پشت خود دارد، و مهم است که بدانید این فرض چیست. فرض کلی در تجزیه و تحلیل پیش بینی این است که آینده به تقلید از گذشته ادامه خواهد داد.
مشاغلی که قادر به جمع آوری اطلاعات کافی مربوطه، تهیه نوع درست مدل آماری و نظارت بر مفروضات خود باشند، معمولاً پیش بینی های دقیق‌تری از آینده را تولید می‌کنند.
چه صنایعی از ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می‌کنند؟
اجرای و استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل های پیش بینی شده می‌تواند به شرکت‌ها در افزایش درآمد، بهبود فرایندهای تجاری، کاهش ریسک و پیش بینی رفتارها و روندهای آینده در صنعت کمک کند. در اینجا چند نمونه از چگونگی اعمال اصول تجزیه و تحلیل پیش بینی برای یک صنعت وجود دارد:
- خرده فروشی؛ طبق مقاله‌ای از Business2Community، شرکت‌های خرده فروشی می‌توانند از ابزارهای تجزیه و تحلیل یش بینی شده برای جستجوی پیش بینی در وب سایت های خود استفاده کنند و به مشتریان خود توصیه‌هایی ارائه دهند. یک مزیت اصلی استفاده از Predictive analytics tools برای شرکت‌های خرده فروشی پردازش به موقع داده های گذشته است که به شما امکان می‌دهد مشتری را بر اساس سابقه مرور آنها ارائه دهید.
- بهداشت و درمان؛ با توجه به مقدار زیادی از داده های پزشکی و سوابق الکترونیکی بهداشت، تجزیه و تحلیل پیش بینی در مراقبت‌های بهداشتی معمولاً شامل مقدار بسیار بیشتری از معیارها و نقاط داده است. با این حال، با داده های بیشتر فرصت‌های بیشتری برای یادگیری از این داده ها فراهم می‌شود. متخصصان بهداشت می‌توانند از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای تجزیه و تحلیل داده های بیمار استفاده کنند، که این امر به پزشکان کمک میکند احتمال بیماری را تشخیص دهند و به تشخیص زودرس نیز کمک میکند. اقدامات پیش بینی کننده‌ای از این قبیل می‌تواند بستری مجدد در بیمارستان، کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی، شناسایی بیماران پرخطر، کاهش زمان انتظار در بیمارستان و ایجاد اقدامات سالم را به همراه داشته باشد.
- بانک و امور مالی؛ وقتی صحبت از صنعت مالی می‌شود، مقدار زیادی داده و پول روزانه در معرض خطر قرار می‌گیرد. با این حال، این صنعت با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده غریبه نیست. موسسات مالی معمولاً از مدل‌های پیش بینی کننده برای سنجش هزینه کارت اعتباری یک نامزد، بهینه سازی مدیریت ریسک، کشف و کاهش تقلب، افزایش نگهداری مشتری و به حداکثر رساندن فرصت‌های فروش استفاده می‌کنند. به طور کلی، تجزیه و تحلیل های پیش بینی شده به صنعت بانکداری و مالی کمک میکند تا به تصمیمات متمرکز بر مشتری، پیش بینی احتمال فعالیت‌های ضعیف و درک و اصلاح رضایت مشتری و شکایت آنها برسد.
Predictive analytics tools
ابزارهای آنالیز پیش بینی کننده از داده های موجود برای شناسایی روندها و بهترین روش‌ها برای هر صنعت استفاده می‌کنند. بخش‌های بازاریابی می‌توانند از این نرم افزار برای شناسایی پایگاه‌های مشتری در حال ظهور استفاده کنند. شرکت‌های مالی و بیمه نیز می‌توانند ارزیابی ریسک و تقلب برای حفاظت از سودآوری خود ایجاد کنند. شرکت‌های تولیدی و خرده فروشی می‌توانند از آن برای پیش بینی نوسانات تقاضا یا این که چگونه تغییرات فرآیند خاص ممکن است بر زنجیره تأمین آنها تأثیر بگذارد، استفاده کنند.
اگر در بازار تجزیه و تحلیل پیش بینی تازه وارد هستید، می‌توانید از لیست زیر استفاده کنید تا با برترین Predictive analytics tools آشنا شوید:
1. EverString
داشبورد بازاریابی پیش بینی EverstringEverString برای میلیون‌ها حساب B2B داده و نقشه برداری را ارائه می‌دهد. تمام این داده ها با اطلاعات استفاده از سایت شما و پروفایل‌های مشتری در حال حاضر برای ایجاد یک پایگاه داده عملی همراه است. اساساً، شما به EverString می‌گویید که به دنبال چه چیزی هستید و این Predictive analytics tools بخش‌های مشتری منطبق با حساب‌ها و مخاطبین را ایجاد میکند که به احتمال زیاد تبدیل هم می‌شوند. هنگامی که EverString بخش‌های خود را ایجاد کرد، می‌توانید پیام رسانی را برای هر مرحله از چرخه مشتری قبل از شروع یک کارزار شخصی سازی کنید، که همین امر، این ابزار را به ابزاری عالی برای ابتکارات بازاریابی مبتنی بر حساب (ABM) تبدیل میکند.
2. Infer
مدل سازی پیش بینی Infer تمام منابع داده شما را گرد هم می‌آورد تا تصویری کامل از موقعیت پیشرو در قیف فروش ارائه دهد. این شرکت نرخ متوسط تبدیل را سه برابر بیشتر از حد معمول برای حساب‌های خود گزارش میکند. این Predictive analytics tools سیگنال‌های منابع آنلاین و داده های عمومی را رصد میکند، سپس مدل‌های پیش بینی را براساس حساب‌های کلیدی قبلی و قوانینی که شما تعیین می‌کنید، ایجاد میکند. بازاریابان مبتنی بر حساب و تیم‌های جستجوی فروش، همه این داده ها را برای یافتن مشتریانی که نزدیک به تبدیل هستند و همچنین برای کوتاه کردن چرخه فروش مفید، مناسب می‌دانند.
3. Radius
Radius چندین سرویس تجزیه و تحلیل داده را با تمرکز بر بازاریابی پیش بینی B2B ارائه می‌دهد. چند ویژگی اصلی و برجسته این ابزار آنالیز پیش بینی کننده عبارتند از:
- Radius Customer Exchange (RCX): مشخصات شرکت شما را با مشاغل دیگری که مخاطبان مشابهی دارند مطابقت می‌دهد تا بتوانید برای ساختن لیست‌های بازاریابی خود با هم کار کنید.
- Radius Connect: داده های پیش بینی شده خاصی را به Salesforce هدایت میکند تا بینش شما در جایی که تیم فروش شما بیشترین کار را انجام می‌دهد، وجود داشته باشد.
این پلتفرم همچنین به بازاریابان کمک میکند تا داده ها را در بخش‌های مختلف به اشتراک بگذارند و حساب‌های جدید را از پایگاه‌های داده داخلی پیدا کنند. مانند Infer و EverString این ابزار هم یک سیستم مبتنی بر ابر است.
Predictive analytics tools برای صنایع
1. Halo
Halo به طور خاص برای مدیریت زنجیره تامین طراحی شده است ، یک ابزار تجزیه و تحلیل داده و پیش بینی است که در داخل یک سیستم عامل هوش تجاری ساخته شده است. ویژگی‌های پیش بینی Halo از تجزیه و تحلیل تطبیقی داده های موجود برای ایجاد مدل سازی «چه می‌شود اگر» برای بهینه سازی دقیق زنجیره تامین استفاده میکند. نمره دهی فرآیند داخلی به شما کمک میکند تا ارزیابی کاملی از ریسک را انجام دهید و اختلالات یا مشکلات احتمالی را پیش بینی کنید. Halo یک پلتفرم کاربرپسند و کاملاً مبتنی بر ابر است، بنابراین می‌توانید از هر مکانی به داده های خود دسترسی پیدا کرده و زنجیره تأمین خود را در زمان واقعی زیر نظر داشته باشید.
2. BOARD
مدل پیش بینی مبتنی بر قانون BOARD در اطراف یک رابط پاسخگو و داشبوردهای زنده ساخته می‌شود که بلافاصله به روز می‌شوند تا تغییرات داده های شما را منعکس کنند. این بدان معنی است که می‌توانید سناریوهای مختلف را متصل کرده و نتایج احتمالی این سناریوها را تجزیه و تحلیل کنید بدون این که هر بار نیاز به ایجاد یک مدل جدید داشته باشید. این ابزار از Predictive analytics tools با تعدادی کانکتور از پیش ساخته شده ارائه می‌شود، بنابراین می‌توانید اطلاعات را از هر منبع یا سیستم ERP، پایگاه داده ابری، مکعب OLAP و حتی پرونده‌های مسطح خود بگیرید. همچنین می‌توانید با استفاده از جعبه ابزار BOARD پیش بینی های خود را به برنامه‌های سفارشی تبدیل کنید. BOARD یک انتخاب عالی برای امور بانکی و بیمه، خرده فروشی، تولید و تدارکات است.
3. Statistica Decisioning Platform
Statistica چندین ابزار هوش تجاری را ارائه می‌دهد که به موازات هم و به طور همزمان کار می‌کنند. بستر تصمیم گیری آنها از تجزیه و تحلیل پیش بینی شده برای کمک به شما در تصمیم گیری دقیق و هوشمندانه در زمینه تجارت استفاده میکند. با استفاده از تجارت سفارشی و قوانین زمینه‌ای (مانند قوانین محلی) و الگوهای ردیابی در داده های کسب و کار شما، این برنامه می‌تواند رفتار مشتری و بازار را پیش بینی کند و به شما کمک کند فرصت‌های تجاری را دقیقاً مشخص کنید. سایر محصولات Statisitica خود را به برق وصل کنید تا مدل‌های کامل پیش بینی را ایجاد کنید. در حالی که هر صنعتی می‌تواند از این نرم افزار استفاده کند، Statistica دارای سابقه ساخت ابزارهایی برای پیش بینی تقلب کارکنان در حسابداری و مدل‌های ریسک برای صنایع مالی و بیمه است.
Predictive analytics tools برای دانشمند داده
1. SAS Advanced Analytics
این شرکت 33 درصد از بازار تحلیلی پیش بینی را در اختیار دارد و دارای 40 سال تجربه است. این شرکت از تجزیه و تحلیل مبتنی بر کد که در بخش‌های مختلف ارسال شده بود، به ویرایشگرهای سلف سرویس بصری که تجزیه و تحلیل پیشرفته داده را برای مبتدیان به ارمغان می‌آورد، تکامل یافت. ویژگی‌های اصلی آن عبارتند از:
- گرافیک تصویری
- نقشه فرآیند خودکار
- کد قابل جاسازی
- قوانین خودکار و مبتنی بر زمان
طبق بررسی‌ها، SAS در پیش بینی ها و تجزیه و تحلیل کلی حرکت عالی عمل میکند و می‌تواند مجموعه داده های بزرگ را در مدت زمان کوتاهی پردازش کند. SAS نسخه‌های نمایشی رایگان و یک پایگاه دانش برای کمک به شما در شروع کار ارائه می‌دهد.
2. RapidMiner Studio
RapidMiner Studio ترکیبی از تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با استقرار تجارت سفارشی است. این نرم افزار کد اختیاری به شما امکان می‌دهد گزارش‌ها را براساس فواصل زمانی خودکار کنید یا رویدادها باعث ایجاد تغییراتی در تصویر سازی شما می‌شوند. به لطف ادغام‌های بومی 60+ پلتفرم، مجموعه داده های خود را وارد کرده و به آنها را برنامه‌های دیگر صادر کنید. افزونه‌ها انعطاف پذیری بیشتری به شما می‌دهند (مانند تشخیص ناهنجاری، پردازش متن و وب کاوی)، اما ممکن است از قیمت اولیه اشتراک خارج باشد. اگرچه RapidMiner برای دانشمندان داده ساخته شده است، اما نصب و شروع آن آسان است. حتی می‌توانید نسخه اصلی و رایگان محصول را مستقیماً از سایت بارگیری کنید.
3. IBM SPSS
IBM SPSS (در اصل بسته آماری علوم اجتماعی نامیده می‌شود) از مدل سازی داده ها و تجزیه و تحلیل مبتنی بر آمار استفاده میکند. دسترسی نرم افزار شامل داده های ساخت یافته و غیر ساختاری است. این نرم افزار نیز مانند اکثر Predictive analytics tools در فضای ابری، با پیش فرض یا از طریق استقرار ترکیبی در دسترس است تا متناسب با هرگونه نیاز به امنیت و تحرک باشد.
از داده های موجود خود برای ساخت مدل های پیش بینی در داشبورد گردش کار و مدل سازی SPSS استفاده کنید. پشتیبانی از داده های غیر ساختاری ممتاز شامل فناوری زبانی و پردازش زبان طبیعی است، بنابراین می‌توانید رسانه‌های اجتماعی و سایر منابع مبتنی بر متن را در مدل‌های خود قرار دهید. این نرم افزار همچنین (تا حدی) خودآگاه است، با تجزیه و تحلیل موجودیت که اطلاعات شما را کپی میکند و روابطی را که می‌تواند برای برنامه ریزی های امنیتی و مدیریت ارتباط با مشتری اعمال شود، کشف میکند.
4. SAP HANA
SAP HANA خدمات پایگاه داده و برنامه را در حافظه یا در ابر ارائه می‌دهد. از آنجا که می‌توانید از طریق هر برنامه متصل به داده‌های خود دسترسی پیدا کنید، SAP براساس هر آنچه که به آن وارد می‌کنید، مدل‌های پیش بینی کننده‌ای را برای شما ایجاد میکند. این نرم افزار مدت زمان ساخت مدل‌های شما را با اتصال دهنده‌های اضافی برای مجموعه‌های خارجی «Big Data» و گردش کار بصری کاهش می‌دهد.
همچنین می‌توانید کتابخانه‌های تجزیه و تحلیل پیش بینی (PAL) را که به شما کمک میکند از مجموعه‌های بزرگی، داده به دست آورید، متصل کنید. برای صنایع متمرکز بر مشتری، این نرم افزار تجزیه و تحلیل داده های شبکه متنی را برای پیش بینی روند مشتری و توصیه محصولات براساس رفتار گذشته ارائه می‌دهد. این نرم افزار با کد R سازگار است، بنابراین برای تنظیم درخواست‌های خود نیازی به یادگیری زبان جدیدی ندارید. وقتی سیستم شما به اندازه کافی داده های داخلی را جمع کند، مدل‌های پیش بینی شده بصورت خودکار بینش جدیدی را ارائه می‌دهند.
تصمیم نهایی با شماست…
به یاد داشته باشید که استراتژی تجزیه و تحلیل پیش بینی خود را در متن سیستم‌های موجود خود ایجاد کنید، خواه این سیستم‌ها مدیریت زنجیره تامین، CRM ،ERP، بازاریابی یا منابع انسانی باشند. چندین محصول در این لیست برای کاربران متوسط خط مشاغل خوب به کار می‌رود، اما ممکن است برخی دیگر از تحلیلگران باتجربه را که احساس می‌کنند برای اتصال منابع و شخصی سازی قوانین گزارش باید منتظر مدیرهای پایگاه داده باشند، ناامید کنند.
