Предиктивная аналитика для улучшения бизнеса

Что такое предиктивная аналитика и зачем она нужна?

В современном мире «тот, кто владеет информацией, владеет Миром». Информация становится самым ценным ресурсом. Судя по всё возрастающему интересу к криптовалютам, информация в ближайшем будущем станет дороже обычных денег.

Сейчас мы располагаем огромными объемами данных, так как появились технические возможности для хранения этих данных. В связи с этим появилось новое направление в обработке данных – Big Data и даже новая профессия – Data Scientist. Это направление связано с возможностью обработки и анализа огромных объемов «сырых» данных, с поиском в них сложных закономерностей. Это возможно благодаря гибким, сложным запросам к данным. Big Data активно используют крупные компании, в том числе и для предиктивной аналитики.

Прогнозная (предиктивная) аналитика – технология, опирающаяся именно на большие объемы данных (но не обязательно Big Data, просто данных должно быть достаточно для репрезентативности выборок) для прогнозирования на «будущее». Звучит фантастично? Но нет, это уже давно реальность!

В целом, предиктивная аналитика это про поиск закономерностей в накопленных ранее данных для использования в будущем.

Прогнозирование нужно нам для принятия оптимальных управленческих решений в любой сфере. Примеры направлений для применения предиктивной аналитики:

• Рекомендации. Благодаря анализу уже накопленных данных о пользователях мы можем четче понимать их ожидания от продукта и предлагать им то, чего они хотят.
• Безопасность. Мы можем отслеживать поведение, похожее на мошеннические операции, на основе уже накопленных данных о злоумышленниках и их действиях.
• Оптимизация маркетинговых каналов. На основе накопленных данных можно строить предположения о том, в какие каналы стоит вкладывать средства, а в какие нет.
• Персонализированный подход к каждому клиенту. На основе данных о клиенте мы можем не только рекомендовать ему что-то из того, что у нас уже есть, но и разрабатывать для каждого что-то индивидуальное (учитывая все-все данные об отдельном клиенте).
• Прогнозирование спроса и предложения, чтобы подстроиться под рынок. Прогнозирование рисков на основе накопленного «опыта».
• ...многое другое.

Сейчас предиктивная аналитика набирает популярность и в e-commerce, так как у владельцев сайтов имеется очень много накопленных данных о посетителях веб-сайтов.

Применение предиктивной аналитики

Предиктивная аналитика «пришлась ко двору» в e-commerce. С ее помощью можно:

• предсказать поведение будущих клиентов;
• спрогнозировать спрос на товары;
• понять, что влияет на принятие решения пользователями.

Получается, что предиктивная аналитика помогает повысить будущую конверсию сайта, а значит и прибыль компании.

Но ее очень сложно построить и использовать нужно с умом. Для работы с предиктивной аналитикой нужна платформа – приложение, в котором можно вести учет данных и строить на их основе модели прогнозирования. В таблице собрали платформы вместе:

Платформа	Примеры сервисов
Готовые инструменты прогнозирования	То, с чего лучше начать. Наиболее доступные по цене. Предиктивная аналитика для каналов трафика: http://www.springbot.com/, https://magento.com/ Предиктивная аналитика для рекомендаций пользователям: https://canopylabs.com/, https://ru.shopify.com/
Платформы с открытым кодом	Требуется нанимать разработчиков для внедрения. www.revolutionanalytics.com
Полнофункциональный пакет	Самый дорогой вариант, но есть готовые модели прогнозирования для разных сфер и консалтинговые услуги: http://www.sas.com/

Подробная статья про платформы для прогнозной аналитики

Хотите быть для своих клиентов «лучше всех»?

Если вы хотите обогнать конкурентов и угодить клиентам, то внедрение предиктивной аналитики – лучший способ. Подумайте, какой информации вам часто не хватает для принятия бизнес-решений и чем вам могла бы быть полезна предиктивная аналитика. Задумались о возможностях внедрения, нужна консультация? Пишите, поможем.

---