/ We know how

Zastosowanie analizy predykcyjnej w biznesie

Analiza predykcyjna to rozwiązanie coraz chętniej wykorzystywane przez przedsiębiorców w celu bardziej efektywnego podejmowania decyzji biznesowych. Według raportu Facts&Factors globalny rynek analiz predykcyjnych notuje około 24.5% wzrostu w skali roku, a w 2026 r. jego wartość osiągnie nawet ponad 22 milionów dolarów.

 

Sprawdź, na czym polega fenomen stosowania analizy predykcyjnej w biznesie i przekonaj się, czy jest to rozwiązanie dla Ciebie.

 

 

Czym jest analiza predykcyjna?

 

Analiza predykcyjna (ang. predictive analytics) to umiejętne wykorzystanie danych historycznych, jakie posiada dana organizacja, które – w połączeniu z technikami analitycznymi – są w stanie przewidzieć, co może wydarzyć się w najbliższej przyszłości. Dotyczyć to może m.in. zachowań konsumentów, wyników sprzedaży, popytu na dane produkty i wielu innych kwestii kluczowych z perspektywy biznesu.

 

 

Analiza predykcyjna, a decyzje biznesowe

 

Prowadzenie biznesu opiera się nie tylko na wiedzy, ale przede wszystkim na jej umiejętnym wykorzystaniu. A to – jak się okazuje – dla większości firm wciąż jest problematyczne. Według raportu Workforce 2020: The Looming Talent Crisis tylko 42% przedsiębiorstw potrafi wykorzystać gromadzone przez siebie dane w celu zwiększenia efektywności swoich działań biznesowych. To duży błąd, ponieważ ta praktyka niesie za sobą wiele korzyści, a przede wszystkim – pozwala uniknąć ryzyka związanego z nietrafionymi inwestycjami.

 

 

Jak działa analiza predykcyjna?

 

Analiza predykcyjna to technika, która wykorzystuje uczenie maszynowe w celu prognozowania tego, co może wydarzyć się w przyszłości. Opiera się na dokładnej selekcji istniejących już danych i wydobywania z nich prawidłowości, które pozwalają na określenie prawdopodobieństwa wystąpienia określonego czynnika w przyszłości.

 

Analiza predykcyjna zazwyczaj składa się z pięciu podstawowych etapów:

  1. Określenie celu — czyli tego, co nasz model ma weryfikować;
  2. Przygotowanie danych — polegające na gromadzeniu, eksporcie oraz czyszczeniu danych, co pozwala na stworzenie jak najdokładniejszej bazy czynników pozytywnych i negatywnych dla analizowanego zagadnienia;
  3. Manipulowanie otrzymaną bazą danych — w celu uzyskania jak największej liczby podobieństw i różnic;
  4. Stworzenie i szkolenie modelu – którego zadaniem jest klasyfikacja i rozpoznanie zapamiętanych schematów w przyszłości;
  5. Testowanie modelu – polegające na sprawdzaniu, czy analiza danych przebiega poprawnie i daje pożądane efekty;
  6. Predykcja – czyli efekty działań przeszkolonego modelu na określonej bazie danych.

 

Warto podkreślić, że im dokładniejsze  lepiej przygotowane dane dostarczymy modelowi, tym efektywność jego działania będzie większa. Tak więc efekty wyników dostarczanych przez analizę predykcyjną będą adekwatne do czasu i energii włożonej w przygotowanie tego procesu.

 

 

Jak analiza predykcyjna może pomóc Twojej firmie?

 

Analiza predykcyjna przede wszystkim pomoże Ci określić dalszy kierunek rozwoju Twojego biznesu. Zastosowanie tego rozwiązania pomoże Ci wychwycić czynniki potencjalnego ryzyka i zagrożenia dla rozwoju Twojej firmy, a zarazem wskazać silne punkty, które warto odpowiednio wykorzystać, aby wzmocnić pozycję na rynku.

 

Co więcej, analiza predykcyjna jest też bardzo ważna, jeśli chcesz wypuścić nowy produkt na rynku. Pozwoli Ci oszacować, czy Twój pomysł ma sens i czy nie wyrzucisz pieniędzy w błoto.

 

Ale analiza predykcyjna to nie tylko kwestie biznesowe, ale też bezpieczeństwo. Pomaga zapobiegać wielu niebezpieczeństwom, m.in. może zidentyfikować wzorce świadczące o zagrożeniu ze strony cyberprzestępców.

Tak naprawdę, technika ta pozwala nam otrzymać analizę na dowolny temat – wszystko zależy od specyfiki przedsiębiorstwa, jego potrzeb oraz danych, jakimi dysponuje. Sprawdź, w jaki sposób z analizy predykcyjnej zdecydowali się skorzystać nasi klienci – Danone Polska i Credit Agricole.

 

 

Jak analiza predykcyjna może zwiększyć efektywność Twojego biznesu?

 

Tworzenie spersonalizowanych kampanii marketingowych – analiza predykcyjna pozwala na określenie grupy odbiorców zainteresowanych Twoim produktem, oczekiwań, jakie chcieliby zaspokoić i treści, które wzbudzają ich zainteresowanie. Co więcej, może także stworzyć grupy o odmiennych zainteresowaniach i potrzebach, które nie są potencjalnymi odbiorcami i warto wykluczyć je z działań marketingowych.

 

Zmniejszenie ryzyka utraty klientów – predykcja biznesowa pozwala nam również obliczyć tzw. ryzyko odejścia, wskazując naszych obecnych klientów, którzy prawdopodobnie niebawem stracą zainteresowanie aktualną ofertą. To ważna informacja, która może pomóc nam zapobiec tej sytuacji, chociażby przez wysłanie specjalnych rabatów czy innych bonusów.

 

Pomoc we wprowadzaniu nowych produktów na rynek – możesz poddać analizie choćby najczęściej wybierane przez kupujących produkty i —  bazując na wyborach dotychczasowych klientów — ocenić, czy chcesz wprowadzić do swojej oferty nowe rozwiązania. Może to być także informacja o tym, z jakich produktów czy usług zrezygnować, ponieważ wkrótce przestaną Ci się opłacać.

 

Lepsze zarządzanie zasobami – przy zastosowaniu analizy danych łatwo dostrzec, jakie jest rzeczywiste zapotrzebowanie na produkty i usługi w poszczególnych działach. Następnie, można wykorzystać te informacje w planowaniu przyszłych wydatków, chociażby na materiały produkcyjne.

 

 

Jak analiza predykcyjna może zwiększyć sprzedaż w Twoim biznesie?

 

Podejmując codzienne decyzje biznesowe, musimy brać pod uwagę wiele czynników, takich jak chociażby:

  • zmiany cen rynkowych,
  • popyt na nasze produkty,
  • trendy na rynku,
  • ceny surowców,
  • preferencje klientów i ich reakcje na nasze kampanie reklamowe.

 

Wszystkie z tych elementów mogą pośrednio lub bezpośrednio wpłynąć na efektywność sprzedaży. Bardzo łatwo niektóre z nich przeoczyć albo zinterpretować błędnie. Dzięki analizie predykcyjnej możesz łatwo przeanalizować wszystkie z tych czynników oraz otrzymać cenne wskazówki na przyszłość.

 

Najważniejsze jest jednak to, że – bazując na danych – możesz dowiedzieć się, które produkty czy usługi będą cieszyć się największą popularnością wśród klientów w najbliższej przyszłości. Co więcej, możesz też otrzymać cenne wskazówki na temat tego, co warto wprowadzić na rynek, aby zaspokoić ich potrzeby. Następnie, możesz skupić swoje działania marketingowe właśnie na tych rozwiązaniach, które – według prognoz – będą się najlepiej sprzedawać.

 

 

Jak analiza predykcyjna może zmniejszyć koszty w Twoim biznesie?

 

Analiza predykcyjna przede wszystkim pozwala wskazać, gdzie warto inwestować pieniądze, a gdzie będzie to po prostu nieopłacalne. Dzięki temu rozwiązaniu, nie będziesz przepalać budżetu na działania marketingowe, które są niedopasowane do Twoich odbiorców, a także nie będziesz inwestować w produkty, na które nie będzie odpowiedniego popytu.

 

Warto podkreślić, że analiza predykcyjna jest bardzo ważna m.in. w branży detalicznej, spożywczej czy farmaceutycznej. Sklepy czy apteki mogą lepiej zarządzać dostawami produktów i zamawiać tylko tyle towarów, ile będą w stanie sprzedać. Jest to nie tylko oszczędność pieniędzy, ale też ograniczenie ryzyka marnowania jedzenia i innych produktów z ograniczonym terminem ważności.

 

 

Jakie narzędzia analizy predykcyjnej są dostępne dla biznesów?

 

Na rynku znajdziesz masę gotowych rozwiązań służących do analizy predykcyjnej, które różnią się od siebie swoją złożonością i funkcjonalnością. Do najpopularniejszych z nich należą m.in.:

  • IBM Watson Studio
  • Adobe Analytics
  • Microsoft Azure Machine Learning
  • SAP Predictive Analytics
  • SAS
  • SAP Analytics Cloud
  • Alteryx
  • Qlik Sense

 

Warto jednak podkreślić, że takie gotowe rozwiązania mają wiele ograniczeń i nie są w pełni dopasowane do potrzeb danej organizacji. Jeśli zależy Ci na jak najdokładniejszym prognozowaniu oraz na zachowaniu jak największego bezpieczeństwa swoich danych, warto rozważyć zlecenie stworzenia własnego narzędzia do analizy predykcyjnej.

 

Choć z pozoru może się to wydawać bardzo kosztowne, warto zwrócić uwagę, że stworzenie takiej technologii wiąże się z jedną, przewidywalną opłatą. Jeśli natomiast zdecydujesz się na korzystanie z gotowych rozwiązań, musisz stale opłacać licencję za korzystanie z danych narzędzi, a do tego – nie masz wpływu na ewentualny wzrost cen.

 

 

Jakich danych potrzebujesz do analizy predykcyjnej?

 

Tak naprawdę, wszystko zależy od tego, jakie są Twoje potrzeby biznesowe i jaki jest cel modelu do analizy predykcyjnej. Przykładowo, w przypadku analizy działań marketingowych, będą to dane dotyczące wszelkich dotychczasowych aktywności Twoich klientów, działań na stronie, tendencji zakupowych czy akcji marketingowych, jakie miały miejsce w przeszłości. W przypadku prognozowania popytu, będą potrzebne m.in. wszelkie dane o produktach, cenach surowców i materiałów, kosztach produkcji, sprzedaży z poprzednich okresów, dostawach i wiele więcej.

 

Ważna jest więc przede wszystkich odpowiednia selekcja danych, które chcemy poddać analizie. Na początku należy te dane wybrać, oczyścić i zmapować – czyli stworzyć na podstawie zachodzących dotychczas procesów jak najbardziej kompletny model, na podstawie którego poprzez analizę predykcyjną będziemy testować przyszłe możliwości i rozwiązania. Im więcej dobrej jakości danych z konkretnej dziedziny, tym dokładniejszą analizę otrzymasz.

 

 

Automatyzacja procesów decyzyjnych

 

Ciekawym rozwiązaniem dostępnym dla klientów biznesowych jest tak zwana cRPA – Kognitywna Robotyzacja Procesów Biznesowych, czyli bardziej zaawansowana wersja technologii RPA. Korzystanie z niej pozwala na analizę wszelkiego rodzaju źródeł, które nie muszą już, jak w przypadku klasycznej RPA, stanowić danych ustrukturyzowanych.

 

A jaki ma to związek z analizą predykcyjną? Dzięki dodaniu technik predykcyjnych, możemy otrzymać rozwiązania będące w stanie zautomatyzować typowe procesy decyzyjne. Analizy przygotowywane z pomocą tego narzędzia są wielopoziomowe i dokonują się praktycznie bez pomocy czynnika ludzkiego – robot sam klasyfikuje dane i wyciąga z nich potrzebne wnioski.

 

 

Jakie są najczęstsze błędy przy analizie predykcyjnej danych?

 

Błędy w tym procesie mogą się pojawić zarówno ze strony dostawcy oferującego stworzenie modelu predykcyjnego, jak i Twojego zespołu, który z niego korzysta. Wśród najczęstszych problemów występujących przy analizie predykcyjnej danych można wymienić:

 

  • Brak odpowiednio przygotowanych danych – przez co wyniki analizy są nietrafne;
  • Brak jasno sprecyzowanego celu – przez co dostawca nie wie, jakie są oczekiwania klienta;
  • Błędy komunikacyjne między dostawcą a klientem – czyli niezrozumienie potrzeb klienta, przez co model nie działa tak, jak wyobrażał to sobie klient
  • Zbyt skomplikowany system – co może sprawić, że Twój wewnętrzny zespół nie będzie wiedział, jak poprawnie z niego korzystać;
  • Brak uwzględnienia zmieniających się warunków – analiza predykcyjna może działać dobrze tylko wtedy, kiedy uwzględniasz wszelkie możliwe okoliczności. Przykładowo, wiele modeli do analizy predykcyjnej straciło swoją moc przewidywania w momencie wybuchu pandemii COVID19. Choć była to sytuacja nadzwyczajna, modele powinny być stworzone w taki sposób, aby były w stanie dopasować się do zmieniających się warunków nie tylko wewnątrz firmy, ale i na świecie.

 

 

Podejmuj lepsze decyzje biznesowe dzięki analizie predykcyjnej

 

Jak widzisz, analiza predykcyjna ma wiele korzyści, takich jak lepsze planowanie czy zwiększenie wyników sprzedaży. Jeśli uważasz, że jest to rozwiązanie dla Twojej firmy – napisz do nas. Chętnie porozmawiamy o Twoich potrzebach i stworzymy rozwiązanie dopasowane do specyfiki Twojego biznesu.