Prediktiv Analytics kan hjælpe din virksomhed Gør bedre beslutninger

{h1}

Forestil dig, hvad evnen til at se i fremtiden ville betyde for din virksomheds vækst. Med hjælp af predictive analytics, som i stigende grad er tilgængelig for virksomheder af alle størrelser, kan du få beføjelse til at træffe mere velinformerede forretningsbeslutninger.

Hvis du kun kunne have en supermagt, hvad ville det være? Nogle mennesker kan vælge overmenneskelig styrke, hastighed eller agility. Måske vil du måske have evnen til at manipulere magnetfelter eller at strække dine lemmer på ekstreme måder. Disse kan alle være store, men uden tvivl en af ​​de mest nyttig super magter du kunne have er evnen til at se ind i fremtiden.

Forestil dig, om du havde mulighed for nøjagtigt at forudse de vindende tal til morgendagens lotto tegning - og ugen efter det og ugen efter det. Selvom sådanne evner sandsynligvis kun er indeholdt i tegneserier, har vi hidtil uset adgang til mere avancerede forudsigende analyser, som virkelig kan "se" ind i fremtiden og give os mulighed for at træffe mere velinformerede forretningsbeslutninger.

Hvad er predictive analytics?

Enkelt sagt beskriver predictive analytics et helt sæt statistiske teknikker og analyser, som kan give forudsigelser om fremtiden. Forudsigelser er baseret på både aktuelle tendenser og historiske fakta; Data analyseres med maskinindlæring og dataudvinding for at gøre de mest nøjagtige forudsigelser mulige.

Traditionelt har predictive analytics været jobbet af menneskelige analytikere, som manuelt går gennem databergene. Du har sandsynligvis enten læst eller hørt nyhedshistorier, der indeholder citater fra analytikere, som de vedrører en række brancher. Eksempelvis kan analytikere i teknologifeltet frigive forudsigelser af den næste iPhone - hvordan den kan se ud, eller når Apple formelt vil annoncere det.

Stort potentiale

Den største udfordring er, at vi stadig stoler på mennesker, der er forståeligt nok meget dyre og forholdsvis meget langsomme. Ved at udnytte kraften i maskinindlæring til prædiktiv analyse kan forudsigelser også foretages meget hurtigere og mere præcist. Også forståeligt nok er der nogle meget store spillere i dette rum med meget dybe lommer til at investere i denne teknologi.

IBM tilbyder tjenester, der kan "analysere store data for at få prædiktive indsigter og opbygge effektive forretningsstrategier." Dette er delvis drevet gennem modelbygning, som igen er baseret på information indsamlet gennem data mining. En anden vigtig aktør er SAS, et firma, der specialiserer sig i analytics og business intelligence. Det er udviklet stadig mere komplekse algoritmer, der kan "identificere sandsynligheden for fremtidige resultater baseret på historiske data."

Ifølge SAS er nogle af de mest almindelige anvendelser til prædiktiv analyse blandt andet bedrageri-opdagelse (det kan bruges til at lokalisere abnormiteter, som f.eks. Kan tyde på bedrageri), optimering af marketingkampagner, forbedring af driften og risikoreduktion. En anden brug er at identificere og afprøve mulighederne for opsving eller cross-selling til kunder. Hvis kunden A f.eks. Kigger på siden for produkt X, kan predictive analytics og maskinindlæring bidrage til at bestemme, om det er mere fordelagtigt at promovere produkt Y eller produkt Z til det bedste skud ved konvertering.

Dette er ikke helt det samme som at peering ind i fremtiden, i sig selv. Snarere kan predictive analytics bruges til at bestemme, hvilke data der er mest relevante for dine nuværende mål og mål, og crunching gennem disse data for at nå frem til forskellige sandsynligheder. Det kan ikke ske for en menneskelig analytiker, der interesserer sig for en bestemt genre af underholdning, kunne forudsige, om en person er mere tilbøjelig til at være på en iPhone eller Android, men maskinindlæring og prædiktiv analyse kan afsløre det forhold til et visst tillid.

Ved at tage "store data" i betragtning og veje gennem utallige variabler, der kan relateres til dit ønskede resultat, kan predictive analytics indtaste disse oplysninger i en algoritme eller ligning for at ekstrapolere den bedste markedsføringsstrategi for din virksomhed for at optimere abonnementer eller konverteringer.

Andre artikler fra howtomintmoney.com:

  • 25 Ofte stillede spørgsmål om start af en virksomhed
  • 50 spørgsmål Angel investorer vil spørge iværksættere
  • Sådan oprettes en stor investor pitch pitch for opstart Søger finansiering
  • 17 Nøgleundervisning for iværksættere, der starter en virksomhed

Men hvad med resten af ​​os?

Du har sikkert set eksempler på prædiktiv analyse på arbejdspladsen i dine daglige aktiviteter på internettet; du kunne bare ikke have vidst, at de skete, fordi de typisk er sømløse og bag kulisserne. Dette gælder især for store virksomheder og organisationer, som kan investere store summer i prædiktive analyser, men ikke alle har den slags budget.

Men ligesom fremskridt inden for teknologi udjævner spilleområdet på andre måder, kan Endor, et israelsk prædiktivt analyseselskab, hjælpe med at levere prædiktiv analyse til masserne også. Visionen for Endor er at "gøre kunstige intelligens forudsigelser tilgængelige og nyttige for alle", og ikke kun til et udvalg af få med dybe lommer. Husk hvad det var som at forsøge at finde information på internettet, før søgemaskinerne ankom på scenen? Selv tidlige søgemaskiner var ikke så store, men Google var en samlet spilskifter for de fleste af os.

Pludselig blev det nemmere at finde næsten alt, hvad vi havde brug for at kende på nettet. Endor sigter mod at have den samme forandringsmæssige indflydelse på verden, da den stræber efter at være "Google for predictive analytics." Det fungerer grundlæggende på samme måde som andre systemer, men det er i stand til at levere "automatiske præcise forudsigelser hurtigt, uden at kræve datavidenskabskompetencer. "Kort sagt gør den denne form for teknologi tilgængelig for alle ved at genopfinde, hvad prædiktiv analyse og maskinindlæring er og kan være.

Få svarene du har brug for

Som Endor forklarer, på trods af utrolige fremskridt inden for predictive analytics, tager den nuværende proces meget tid og penge, med begrænset adgang til data. En model skal oprettes for hver forudsigelse, og det kan tage et par måneder. Herudover er skalaen begrænset og dyr.

Endor, derimod, drives af social fysik teknologi fra MIT. Kombineret med massiv databehandlingskraft kan den give virksomhedsbrugere - selv små virksomhedsejere - mulighed for at stille prædiktive spørgsmål i almindeligt sprog og modtage svar på bare en dag. Faktisk kan det modtage op til 20 forudsigelser om dagen for endnu bedre skalerbarhed.

Hvem vil sandsynligvis købe produkt X, når de sendes en marketing besked via SMS? Hvilken demografik skal målrettes, hvis vi vil øge vores gennemsnitlige indtjening pr. Bruger? Hvilken salgsfremmende gave ville være mest effektiv til at konvertere browsere til abonnenter?

Gennem en kombination af private proprietære data og offentlige fælles data kan din virksomhed indskyde på den "lange hale" af markedet på kraftige (og rentable) nye måder. Og som data management og tracking virksomheder vokse, alle sine brugere kan drage fordel af den akkumulerede rigdom af data og opleve udviklingen af ​​motoren. I sidste ende betyder dette mere effektive og mere effektive beslutninger for alle, der udnytter kraften i prædiktiv analyse for deres forretningsstrategi.

RELATEREDE: SMB'er: Det er på tide at omfavne AI Technologies eller Risk Falling Behind


Video: Words at War: Combined Operations / They Call It Pacific / The Last Days of Sevastopol


Da.HowToMintMoney.com
All Rights Reserved!
Genoptryk Af Materialer Er Mulig Med Henvisning Til Kilden - Hjemmeside: Da.HowToMintMoney.com

© 2012–2019 Da.HowToMintMoney.com