Предиктивная аналитика: что это такое, методы и инструменты прогностического анализа

Предиктивная аналитика — это комплекс, состоящий из методов анализа данных и способов их интерпретации, позволяющий принимать успешные решения в будущем на основе результатов прошлых событий. Для того чтобы справиться с реализацией аналитической работы такого порядка, специалисту следует выявить набор важных, значимых параметров, каждый из которых действительно приводит к тому или иному итогу. В современном мире подобные инструменты прогнозирования получили самое активное, максимально значимое распространение. Они применяются, например, в бизнесе, торговле и маркетинге. Даже обыкновенный процесс оформления кредита определенным образом касается прогнозов такого формата. Банковская система создает портрет неплатежеспособного клиента, а затем отсеивает заявки от людей, обладающих схожими характеристиками.

Что такое предикативная (предиктивная) аналитика

Под термином Predictive Analytics сегодня принято понимать совокупность операций, позволяющих предсказывать результаты событий в будущем исключительно на основании прошлого опыта аналогичных дел. В данной структуре, если принимать во внимание ее обозначение в самом широком смысле, присутствуют элементы классической статистики, теории игр и функционального математического анализа. Как уже говорилось ранее, перечень сфер, в рамках которых используются выкладки подобного порядка, чрезвычайно широк. С соответствующей терминологией приходится сталкиваться банковским работникам, бизнесменам, специалистам по рекламе и даже программистам.

Области применения предикативного моделирования и систем предиктивной аналитики

Современный раздел академических знаний, получивших целочисленное название Predictive Analytics, включает в себя разные направления. Те или иные блоки методики задействуются в следующих отраслях:

• директ-маркетинг;
• сетевое продвижение;
• потребительское и юридическое страхование;
• традиционное банковское дело;
• классическая педагогика (создание эффективных порядков преподавания);
• медицина и фармакология;
• выдача страховых сертификатов по суммам, вкладам и займам.

На самом деле проще перечислить сферы, в рамках которых модули PA не оказались бы чрезвычайно полезными.

Польза предиктивной аналитики в торговле

В 2022 году почти любая более или менее крупная дистрибьюторская или ритейлерская корпорация тем или иным образом взаимодействует со структурами Predictive Analytics. Соответствующие операции проводятся для:

• составления прогнозов ежедневного спроса на конкретные товары;
• учета товарного замещения для позиций во время акций и скидок;
• формирования карт вариации цены в зависимости от сезонности и спроса;
• принятия во внимание климатических факторов, локаций и размеров точек;
• уточнения статистических показателей конкурирующих фирм и так далее.

Все перечисленные мероприятия самым непосредственным образом влияют на параметры доходности сопутствующих бизнес-процессов.

Предиктивная аналитика на производстве

Нетрудно догадаться, что разнообразные методы, системы и структуры данной области академических знаний подходят и для оптимизации и автоматизации труда на фабриках всевозможных типов. В таких условиях они задействуются:

• для предсказания факторов, влияющих на характеристики выпускаемых изделий;
• прогнозирования состояния оборудования и шансов его выхода из строя;
• учета, касающегося потребления ресурсов и состояния основных активов;
• предварительного оповещения администрации и персонала о случаях ЧП.

Особое значение PA-методики получают в рамках предприятий, нуждающихся во всесторонней минимизации рисков.

Этапы модулей Predictive Analytics

Как уже говорилось ранее, предиктивная (или предикативная) модель анализа — это комплекс операций, состоящий из самых разных процессов и процедур. Основными исследуемыми единицами, на основании которых впоследствии и строятся предсказания, являются, конечно же, массивы всяческих данных. В качестве таковых могут выступать:

• выкладки, собранные благодаря интернету;
• сведения из CRM-пакетов;
• показания счетчиков, в том числе и телеметрических;
• разнообразные бизнес-параметры и так далее.

Причем многие виды современного программного обеспечения уже включают в себя разделы, позволяющие проводить тот или иной предиктивный анализ. Такой софт поставляется российской компанией «Клеверенс». Брендовое ПО формата «Склад-15» и «Магазин-15» позволяет заняться повсеместной оптимизацией и автоматизацией всевозможных рутинных коммерческих процессов.

Инструменты предиктивной аналитики

В основной инструментарий специалиста, работающего в сфере PA, входят в первую очередь профильные языки программирования. К числу самых популярных решений, при помощи которых сегодня выполняется учет разных параметров, относятся:

• Python.
• RapidMiner.
• Knime HR.
• IBM SPSS Modeler.
• Watson Analytics.
• SAS Enterprise Miner.
• Oracle Big Data Preparation.

Все перечисленные программные среды тем или иным образом подходят для составления функциональных и достоверных прогнозов.

Почему эти сервисы не работают в маркетинге

Основные сферы активного и повсеместного применения PA-систем — это здравоохранение, банковское дело, страхование и финансы. Конечно, выкладки из представленной области знаний находят место своего использования и в классических маркетинговых исследованиях.

Однако специалисты редко полагаются на такую методику прогнозирования, предпочитая задействовать ее в качестве дополнительного, вторичного элемента, помогающего в составлении каких-либо планов, например, по продвижению бренда или конкретного товара. Дело в том, что для увеличения точности предсказаний мастерам приходится искать многочисленные параметры, каждый из которых должен действительно влиять на исход какого-либо события. Традиционный marketing-сектор же предлагает исследователям слишком много неизвестных и переменных величин, со свойствами, меняющимися от самых разных факторов.

Реальные возможности PA-систем в маркетинге

Предсказательные модели и предиктивные алгоритмы находят свое место в рыночной деятельности в рамках следующих задач:

• персонализация рекламных рассылок;
• создание портрета целевой аудитории;
• оформление концепции для новых товарно-материальных ценностей;
• поиск перспективных каналов для продвижения;
• выявление действительно качественных лид-заявок и так далее.

Правда, во всех перечисленных случаях рассматриваемые знания задействуются исключительно в комплексе с другими, не менее эффективными и признанными инструментами. Для грамотного обращения с такими областями академических программ специалисту понадобится обширный багаж, состоящий из всевозможных умений, навыков и опыта.

Зачем бизнесу нужна связка из прогностической аналитики и предикативных данных

Как уже говорилось ранее, первая отрасль, нуждающаяся в системах Predictive Analytics — это, конечно же, классическая коммерческая деятельность. Грамотное использование разнообразных, но в то же время достоверных предсказаний, позволяет получить преимущество перед конкурентами практически в любых делах.

1. Оптимизация в ритейле и FMCG

Здесь PA-структуры задействуются для выдачи ответов на такие вопросы как:

• какие товарно-материальные ценности должны находиться на территории магазина постоянно;
• какую продукцию следует предлагать потребителю, который приобретает конкретное изделие;
• как именно следует выбирать оптимальную стоимость для тех или иных номенклатурных позиций.

Причем все перечисленные моменты уточняются исключительно на основании определенных статистических выкладок, собранных заранее.

Пример

Человек, являющийся владельцем сетевого маркетплейса, знает, что мужчины, покупающие себе пиджаки, в 80% случаев берут еще как минимум одну рубашку. Этот фактор с легкостью используется для увеличения объема суточных продаж.

2. Оптимизация производства

В соответствии с основными методиками предиктивной работы с оттоками, хозяин (администратор, руководитель, менеджер высшего звена) на какой-либо фабрике обязан собирать данные, касающиеся функциональных характеристик оборудования. В качестве таковых выступает, например, срок службы до частичной поломки или полного отказа.

Пример

Зная, что обыкновенные конвейеры ломаются при повышении температурного режима, пользователь может заранее приостановить операционный процесс, приняв во внимание банальный прогноз погоды. Небольшой простой не нанесет серьезного удара по благосостоянию организации, в то время как череда крупных неисправностей производственных средств может стать причиной финансового краха.

3. Обнаружение мошенничества

Конечно, навешивание ярлыков — это максимально неправильная задача, однако, как известно, в бизнесе все средства хороши. Владельцы крупных проектов собирают данные по половозрастным, а также иным характеристикам клиентов, чтобы затем выполнить простое отсеивание потенциально неблагонадежных людей.

Пример

Понимание того, что Predictive Analytics & Analysis — это чрезвычайно эффективный инструмент, приходит, в том числе и после обозрения одной простой ситуации. Специалисты, работающие в банковском секторе, знают, что граждане, пребывающие в возрасте от 18 до 21 года, а также обладающие судимостью, как правило, по кредитам не платят. Так почему бы не отказать таким заказчикам еще на стадии подачи заявки?

4. Управление рисками

Как уже говорилось ранее, PA-системы особенно хорошо проявляют себя в рамках бизнеса, нуждающегося в тщательной и всесторонней минимизации всяческих рисковых ситуаций и процессов. Предотвращение неприятностей в будущем, с использованием прошлого опыта — это ключ к долгосрочному коммерческому успеху.

Пример

Сотрудники страховых агентств знают, что у граждан, трудящихся на промышленных специальностях, травмы случаются намного чаще. Нетрудно догадаться, что для таких клиентов стоимость страховки будет подниматься, что, в свою очередь, позволит фирме компенсировать возможные убытки.

5. Маркетинговый и клиентский анализ

Разнообразные данные о поведенческих факторах целевой аудитории проекта или спектра услуг становятся отличным поводом для увеличения продаж или улучшения объема среднего чека.

Пример

Человек, владеющий кинотеатром, будет представлять приблизительную маршрутную карту людей внутри локации. Он точно знает, что после просмотра фильма зрители пойдут в гардеробную комнату или, скажем, заглянут в уборную. Разместив рекламные объявления о показе новых фильмов в таких местах, предприниматель поднимет конверсию.

6. Продажи

При помощи предпродажной аналитики специалист уточняет перечень показателей, каждый из которых с высочайшей вероятностью влияет на параметры выручки, прибыли и доходности. Такие цифры, несомненно, играют огромную роль в процессах становления компании в целом.

Пример

Просматривая торговую статистику предыдущего квартала, мастер поймет, какие факторы становились причиной положительной динамики для конверсии. Представленные выкладки помогут ему сформировать планы на следующие годы.

7. Работа с персоналом

PA-системы заставляют выгодоприобретателей, в том числе и вести учет добровольных и принудительных увольнений. Грамотная обработка указанных статистических таблиц позволит снизить текучку кадров, а также заранее избавиться от проблем, связанных с неблагонадежными работниками.

Пример

Человек замечает, что специалисты, проработавшие, например, пять лет на одной позиции, после сопутствующего срока, как правило, увольняются. Он, конечно же, будет использовать все себе на пользу, и наладит структуру кадровой ротации.

Три кита предиктивной аналитики

Стоит понимать, что сама по себе сфера знаний под названием Predictive Analytics взаимодействует исключительно с точными выборками и величинами. Если сведений нет, то у мастера вряд ли получится оформить хоть сколько-нибудь точный прогноз. На понимании представленного факта строятся абсолютно все центральные системы соответствующей работы.

1. Сбор данных

Как уже говорилось ранее, собирать стоит самые разные информационные выкладки, тем или иным образом касающиеся основного исследуемого процесса. К числу таковых относятся:

• количественные параметры;
• экономические характеристики;
• внешние и внутренние факторы;
• временные свойства;
• цифры конверсии;
• блоки карты клиентского пути;
• портреты целевой аудитории и так далее.

Искать и обрабатывать такие массивы нужно в профессиональном программном обеспечении. С процедурами по сбору сведений отличным образом справляются разнообразные виды профильного софта. Приобрести его можно, например, на официальном сайте российской компании «Клеверенс». Брендовые модули «Склад-15» и «Магазин-15» уже настроены на повсеместную автоматизацию и оптимизацию всяческих рутинных бизнес-процессов.

2. Исследовательский анализ

Понимание того, что методы предиктивной аналитики и управления — это еще один, чрезвычайно важный и знаковый инструмент, ведущий к увеличению прибыли, становится ключом к грамотному и высокодоходному предприятию. Однако для получения эффекта от сервисов из такой области знаний как Predictive Analytics мало одних информационных выкладок. Собранные данные нужно еще и обработать, и сделать это можно благодаря классификации, регрессии, кластеризации, ассоциации и отклонениям. Каждая из перечисленных схем дает собственный, уникальный результат, с легкостью интерпретируемый на коммерческую деятельность.

3. Предиктивное моделирование

Вся работа в PA-секторе проводится в соответствии с шагами двух основных этапов. Итак, специалисты:

1. Ставят конкретные перечни задач.
2. Выбирают математическую или статистическую модель.
3. Подбирают цифры и параметры.
4. Проводят изучение и выдают прогноз.

Именно так функционируют все более или менее правильные системы.

Внешние данные

Таких формаций в сфере Predictive Analytics существует множество. Их роль могут принимать курсы валют, графики запуска ракет Илона Маска, обыкновенные новости и так далее. Проще говоря, здесь коммутируется все, что никак не зависит от деятельности сотрудников какой-либо корпорации.

Внутренние сведения

Классические бизнес-показатели. Ассортимент, товарооборот, статистика площади точек продаж, конверсия, зависимость числа покупок от конкретных номенклатур. Нетрудно догадаться, что все перечисленные цифры собираются и аккумулируются, например, с задействованием CRM-пакетов.

Как получить внешние данные

Естественно, что первым и главнейшим источником ценных выкладок является интернет. Скажем, официальный сайт проекта OpenStreetMap включает в себя внушительное число блоков, рассказывающих о географических характеристиках тех или иных объектов. В сети существуют тысячи сайтов, подходящих для сбора нужных и важных информационных массивов.

Прогнозная и предсказательная аналитика: как проверить точность модели

Классическая система PA-проверки предсказаний выглядит так:

1. Специалист делит все наличествующие сведения в пропорции 80/20.
2. Первую часть базы вновь разделяется в пропорции 70/30.
3. На основании 70% проводится обучение.
4. Благодаря оставшимся 30%, структура исследуется на корректность.
5. Когда чувствительность устраивает, второй блок первоначального набора задействуется для выполнения окончательных тестов.

Двигаясь в представленном направлении, мастер с легкостью доведет прогноз до нужных параметров четкости. Правда, для этого понадобится целый свод разнообразных, максимально достоверных и корректных цифр.

MVP и промышленное решение

Гипотеза Manual Viable Product позволяет реализовать дешевую проверку для практически любых предсказательных гипотез. Выгодоприобретатель должен обучить модель на наличествующих данных, без сбора дополнительных массивов. Как только точность достигает 75%, можно задействовать структуру для решения реальной задачи.

Коротко о главном

Итак, предиктивная аналитика — это область знаний, позволяющая принимать взвешенные решения, готовиться к непредвиденным ситуациям и предусматривать всевозможные чрезвычайные происшествия. Для того чтобы оформить какой-либо более или менее качественный прогноз для событий в будущем, понадобится позаботиться об аккумуляции разнообразных информационных баз. Обработка показателей прошлых ситуаций — инструмент, при помощи которого бизнес начинает действовать с большей эффективностью.

История появления структур формата Predictive Modeling

Вообще, PA-системы развиваются с сороковых годов прошлого столетия. Их родоначальником считается тот самый Алан Тьюринг, трудившийся над задачей по взлому немецко-фашистской шифровальной машины под названием «Энигма». Все представленные исторические выкладки хорошо описаны, например, в книге Эрика Сигеля «Просчитать будущее». Автор самым достоверным образом приводит доказательства, а также на тренировочных пособиях и образцах объясняет, почему такие прогностические модели действительно оказываются крайне полезными в условиях современной коммерции.

Мировой рынок

Нетрудно догадаться, что схемы формата Predictive Analytics получили самое широкое распространение на международном торговом рынке. С задействованием такой области знаний функционируют практически все крупнейшие банковские, страховые, фармакологические, медицинские и ритейлерские корпорации. Кроме того, применять науку, сочетающую в себе аспекты теории игр, высшей математики и классической теории вероятностей, предпочитают и разнообразные промышленные предприятия.

Что получаем на выходе

Предсказательный или предикативный (предиктивный) анализ данных — это прежде всего инструмент, сильно облегчающий процесс принятия важных решений в рамках целых отраслей традиционного и современного бизнеса. Правда, каждый специалист понимает, что точность всяческих прогнозов напрямую зависит от качества взятых во внимание показателей. Чем больше сведений и достовернее цифры — тем выше шанс на получение достойной и по-настоящему работающей модели.

Количество показов: 31093