Предиктивная аналитика: задачи, этапы, инструменты

О чем речь? Предиктивная аналитика – это автоматический анализ данных, на основе которого планируется деятельность компании. Данную технологию применяют для создания маркетинговой и продуктовой стратегии, сегментации клиентов, тестирования изменений в компании.

На что обратить внимание? В предиктивной аналитике используются кластеризация, временные ряды, классификация, регрессивный анализ, а также языки программирования R и Python и различные SAP-системы. Справиться с этими инструментами под силу маркетинговому аналитику.

Суть и задачи предиктивной аналитики

Предиктивная аналитика – это метод автоматизированной обработки данных, которая позволяет точно предвидеть результат и планировать события, заранее адаптироваться к возможным изменениям и минимизировать риски.

Системы прогнозирования работают с ретроспективными данными, опираясь на прошлый опыт, что позволяет формировать выводы на основе фактов, а не предположений. Для получения наиболее объективной картины следует учитывать наибольшее количество данных.

Предиктивная аналитика способствует принятию значимых решений на всех этапах бизнес-процессов, таких как производство и дистрибуция, и помогает решить широкий спектр задач, таких как:

• оценка рынка и анализ деятельности конкурентов;

• определение наиболее ценных продуктов для потребителей;

• установление наиболее выгодных цен на товары;

• выполнение расчетов по объему и обороту поставок;

• разделение клиентов на сегменты по различным характеристикам;

• тестирование потенциала продуктов до их запуска на рынок.

В инвестиционной деятельности предиктивная аналитика помогает прогнозировать риски, в политике – моделировать схемы голосования, а в финансировании – принимать решения по кредитованию.

Источник: shutterstock.com

Однако из-за высоких затрат на внедрение технологий прогнозирования эта методика чаще применяется крупными организациями, обладающими необходимыми ресурсами. Маркетологи используют данную систему для поиска перспективных каналов и методов лидогенерации.

В сфере рекламы и продвижения прогнозный анализ помогает определить:

• какой бюджет необходимо выделить на привлечение нужного количества клиентов;

• как изменится поведение потребителей через определённый промежуток времени;

• какие продукты будут наиболее востребованы;

• как оптимально распределить бюджет маркетинговых компаний и привлечь покупателей с минимальными затратами;

• насколько результативной будет стратегия продвижения.

Этапы предиктивной аналитики

Для проведения прогнозирования необходимы данные, работа с которыми делится на три ключевых этапа:

Сбор данных

Какая информация нужна? Это числовые показатели, характеристики, количество различных параметров, взаимосвязи внутренних и внешних факторов, временные рамки, поведенческие данные пользователей и другие данные.

Какие шаги необходимо предпринять перед сбором данных? Для создания прогнозной модели будущих событий прежде всего необходимо определить все ключевые показатели, по которым нужно собрать информацию.

Что необходимо для сбора данных? Для прогнозирования требуется огромный объем информации, собрать ее вручную практически невозможно. Для этого используется специализированное программное обеспечение, которое позволяет автоматизировать большинство этапов накопления и процесс дальнейшей обработки информации.

Анализ собранных данных

Для обработки полученной информации и выделения нужных показателей можно использовать следующие методы:

• соединение одного параметра с определенной группой схожих показателей;

• установление зависимости результата от собранных данных;

• классификация объектов по заданным параметрам;

• идентификация закономерностей событий и определение временных интервалов;

• поиск отклонений от установленных правил.

После предварительной обработки и систематизации данные становятся доступными для интерпретации.

Предиктивное моделирование

Итак, после сбора и обработки данных наступает этап интерпретации полученной информации. Прежде чем к нему приступить, определите для себя:

• какой результат вы хотите получить;

• на какой период времени, или к какому сроку вам нужен прогноз.

Старайтесь сформулировать конкретную задачу. Например, определить период диагностики оборудования, или спрогнозировать прибыль на 12 месяцев, оценить спрос на товар, услугу, запланировать направление деятельности в зимний период.

Источник: shutterstock.com

В предиктивном моделировании также есть свои этапы, которые можно сформулировать следующим образом:

• выбор модели статистического анализа;

• определение показателей и параметров;

• анализ и предоставление прогностической информации.

Общую структуру можно представить следующим образом:

• формулировка цели и критериев;

• сбор сведений;

• тестирование;

• обработка;

• выбор алгоритма прогнозирования;

• проверка модели;

• наблюдение за процессом;

• аналитическая работа;

• оценка данных;

• получение итоговых данных.

Примеры работы предиктивной аналитики

Главная отрасль, которая активно использует системы предиктивной аналитики, это классическая коммерческая деятельность. Эффективное применение различных, но при этом достоверных прогнозов, дает значительное преимущество перед конкурентами в любой сфере бизнеса.

Оптимизация в ритейле и FMCG (товары повседневного спроса)

В этом случае система прогнозирования помогает ответить на вопросы:

• какие товары должны всегда присутствовать в ассортименте магазина;

• какую продукцию рекомендуется предлагать покупателю при приобретении конкретного товара;

• как определить выгодную стоимость для различных номенклатурных позиций.

При этом все перечисленные аспекты уточняются только на основе заранее собранных статистических данных.

Например: владелец сетевого маркетплейса знает, что мужчины, приобретающие пиджаки, в 80 % случаев дополнительно покупают, как минимум, одну рубашку. Этот фактор эффективно применяется для увеличения суточного объема продаж.

Повышение эффективности производства

Согласно ключевым методикам прогнозирования оттоков, владелец, администратор или руководитель фабрики должен собирать данные о функциональных характеристиках оборудования.

Например: зная, что обычные конвейеры выходят из строя при повышении температуры, пользователь может заранее приостановить операционный процесс, ориентируясь на прогноз погоды. Кратковременный простой не приведет к значительным потерям, в то время как серия крупных поломок оборудования может стать причиной финансовых трудностей для компании.

Выявление случаев мошенничества

Конечно, категоризация клиентов – это не всегда самый лучший метод, но бизнес требует взвешенных решений. Владельцы крупных проектов собирают данные о демографических характеристиках, а также других факторах, чтобы затем провести отсеивание потенциально неблагонадежных клиентов.

Источник: shutterstock.com

Высокая эффективность Predictive Analytics & Analysis используется при анализе всевозможных ситуаций. К примеру, специалисты банковского сектора знают, что граждане в возрасте от 18 до 21 года, а также те, кто имеет судимость, обычно не погашают кредиты. Почему бы не отвергнуть подобные заявки еще на этапе их подачи?

Управление рисками

PA-системы особенно эффективны в бизнесе, где важна тщательная и всесторонняя минимизация различных рисков. Прогнозирование проблем в будущем на основе анализа прошлого опыта – это ключ к устойчивому коммерческому успеху.

Так, сотрудники страховых компаний знают, что работники на производстве чаще сталкиваются с риском получения травм. Возможность увеличить стоимость страховки для таких клиентов позволит компании компенсировать потенциальные убытки.

Анализ маркетинга и клиентской базы

Использование разнообразных данных о поведенческих особенностях целевой аудитории проекта или набора услуг является наилучшим способом увеличить продажи и повысить средний чек.

К примеру, владелец кинотеатра считает, что наиболее активно люди могут перемещаться в пределах гардероба, кафе или туалета. Разместив рекламные объявления о показе новых фильмов рядом с этими точками, предприниматель сможет повысить конверсию.

Продажи

С помощью предпродажной аналитики специалист определяет набор показателей, которые с высокой вероятностью будут воздействовать на выручку, прибыль и доходность. Такая информация, несомненно, способствует общему развитию компании.

Анализируя торговую статистику предыдущего периода, специалист сможет выявить факторы, которые увеличивают динамику продаж.

Управление персоналом

PA-системы побуждают выгодоприобретателей учитывать как добровольные, так и принудительные увольнения. Правильная обработка этих статистических данных поможет снизить текучесть кадров и заранее устранить проблемы, связанные с ненадежным персоналом.

Зная, к примеру, что работники, занимающие одну должность более пяти лет, обычно покидают ее после этого срока, работодатель использует эту информацию в своих интересах и оптимизирует структуру кадровой ротации.

Методы предиктивной аналитики

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ – это статистический метод, позволяющий исследовать зависимость одной целевой переменной от одной или нескольких объясняющих. А также помогает понять, как изменение одного показателя влияет на другой.

Источник: shutterstock.com

Например, если вы хотите узнать, как количество удобрений влияет на урожайность пшеницы, регрессионный анализ поможет создать математическую модель, описывающую эту взаимосвязь. Метод используется для прогнозирования непрерывных значений, таких как уровень спроса на товары. Это играет ключевую роль в исследовании рынка и разработке новых продуктов.

Классификация

Классификация в предиктивной аналитике – это процесс, при котором объекты или события распределяются по определенным секциям или классам, на основе их характеристик.

В отличие от регрессии, где предполагается числовое значение, процесс категоризации данных позволяет определить, к какой из заранее заданных групп относится объект. Этот метод применяется для предсказания дискретных значений, например, появления дефекта.

Кластеризация

Кластеризация в прогнозирующем анализе – это способ машинного обучения и использования статистики. Он позволяет разделить данные на группы (кластеры) таким образом, чтобы объекты внутри каждой категории были максимально похожи друг на друга, а объекты из различных сегментов имели наибольшие различия. Этот метод применяется для объединения данных по схожим характеристикам.

Временные ряды

Временной ряд представляет собой упорядоченную последовательность значений показателя, зафиксированных в определенные моменты времени. Такой приём применяется для анализа данных, например, для прогнозирования продаж.

ТОП-7 кейсов
из разных ниш с ростом
от 89% до 1732%

Узнать подробнее

Нейросети

Нейронные сети – это вычислительные модели, основанные на принципах работы биологических нейронов. Они особенно эффективны в задачах, которые требуют выявления сложных взаимосвязей в материалах. Нейросети можно применять в прогнозировании цен на акции и валюту, для обнаружения мошеннических операций в финансах.

Деревья решений

Дерево решений – это один из самых распространённых и лёгких в применении алгоритмов машинного обучения, который используется для решения задач классификации и регрессии. Оно представляет собой графическую модель, в которой каждый узел отражает признак данных, а ветви – возможные значения этого атрибута.

Листья содержат конечные решения или классы, получаемые на основе анализа данных. Примеры применения данного метода включают оценку кредитного риска и прогнозирование банкротства в финансах, а также сегментацию клиентов и прогнозирование их оттока в маркетинге.

Случайный лес

Этот прием – один из самых популярных и эффективных алгоритмов машинного обучения, который применяется для задач классификации, регрессии и других. Случайный лес (Random Forest) представляет собой ансамбль деревьев решений, где каждая структура обучается на случайной подвыборке данных, а итоговое решение принимается путём голосования или усреднения результатов всех систем.

Инструменты предиктивной аналитики

Существует множество инструментов и программных продуктов, которые различаются по функциональности и удобству использования. Некоторые из них предназначены для создания предиктивных моделей, другие – для их интерпретации, а наиболее продвинутые могут выполнять обе эти задачи. При выборе инструмента стоит обратить внимание на такие важные моменты как:

• поддержку всего исследовательского процесса;

• внедрение аналитических выводов;

• поддержку интеграции;

• удобство пользования;

• адаптивность к работе.

В результате работы таких систем управляющие специалисты получают возможность оперативно формулировать и проверять гипотезы, а также принимать точные и обоснованные решения.

Язык программирования R

Лидер отрасли, поскольку именно этот инструмент активно используется при подготовке специалистов данного профиля.

Преимущества:

• доступность исходного кода;

• гибкая и масштабируемая аналитическая платформа;

• функционал для наглядного представления данных;

• широкая пользовательская база;

• создан аналитиками для статистиков.

Стоимость: бесплатно.

Язык программирования Python

Становится все более популярным. Основная идея: язык кодирования должен быть простым и доступным.

Преимущества:

• легкий в освоении и интуитивно понятный;

• встроенный инструмент для проведения тестирования;

• универсальное языковое средство.

Стоимость: бесплатно.

Язык программирования RapidMiner

Среда для предсказательной аналитики, которая обеспечивает полный процесс анализа, верификацию, визуализацию и оптимизацию данных.

Источник: shutterstock.com

Преимущества:

• не требуется знание программирования, используется метод визуального проектирования;

• модульная система с поддержкой языка R;

• опция для анализа тональности текста;

• сообщество пользователей и помощь для начинающих.

Стоимость: бесплатно.

Язык программирования Knime

Платформа для анализа данных, обладающая мощными инструментами, даже в базовой версии.

Преимущества:

• обширные средства для обработки и анализа текстовых данных;

• функции для веб-анализа, обработки изображений и анализа сведений из социальных сетей;

• понятный и удобный интерфейс, не требующий навыков кодинга.

Стоимость: бесплатно.

Язык программирования IBM SPSS Modeler

Дружелюбен к новичкам благодаря автоматическому выбору оптимальной статистической модели.

Преимущества:

• автоматическое создание решений с подбором наиболее эффективного варианта;

• анализ данных с учетом географической привязки;

• совместимость с технологиями открытого исходного кода (R, Python);

• аналитика текста.

Стоимость: от 80$.

Язык программирования IBM Watson Analytics

Один из самых мощных инструментов для обработки больших данных.

Преимущества:

• поддержка работы в облачной среде;

• продвинутые функции визуализации информации;

• удобный и понятный интерфейс, не требующий навыков кодирования;

• высокая скорость анализа материалов.

Стоимость: от 250$.

Язык программирования SAS Enterprise Miner

Система, предназначенная для создания точных предсказательных и описательных моделей на основе больших данных.

Преимущества:

• клиент-серверное решение – способствует оптимизации аналитических процессов;

• отсутствие необходимости в кодинге;

• продвинутый скоринг – использование модели для оценки новых данных;

• самодокументируемая среда разработки проектов.

Стоимость: от 160$.

Язык программирования SAP BusinessObjects Predictive Analytics

В 2015 году SAP был признан лидером рынка в области предсказательной аналитики.

Преимущества:

• высокая степень автоматизации и простота в переобучении модели;

• продвинутые функции визуализации;

• поддержка расширения с использованием языка R.

Стоимость: от 200$.

Язык программирования Oracle Big Data Preparation

Интуитивно понятный и интерактивный интерфейс, привлекает пользователей, не имеющих навыков кодинга.

Преимущества:

• возможность работы в облачной среде;

• легкость в использовании;

• широкие возможности для интеграции с другими облачными сервисами.

Стоимость: от 150$.

Рекомендации по освоению предиктивной аналитики

Для тех, кто только начинает знакомиться с использованием данного процесса в маркетинге, предлагаются несколько практических рекомендаций, которые помогут быстрее освоить технологию предиктивной аналитики.

1. Будьте терпеливы. Для достижения точных результатов система прогнозирования требует обработки больших объемов данных. Чем больше информации анализируют алгоритмы, тем более точными и интуитивно понятными становятся их прогнозы. Поэтому процесс получения надежных результатов может занять больше времени. Тем не менее результат того стоит.

2. Привлеките специалистов по анализу данных. Управление информацией – это процесс, который требует времени и опыта. Чтобы максимально эффективно использовать свои инструменты, рекомендуется работать с опытными специалистами. Они обладают знаниями о правильной очистке и обработке материалов.

3. Инвестируйте в адаптируемое решение. Готовые решения (out-of-the-box) могут показаться привлекательными, но они не всегда обеспечивают желаемые результаты. Учитывая значительные инвестиции, выбирайте адаптивный подход, который можно настроить под ваши специфические потребности.

4. Объединяйте данные из различных источников. При разработке прогностических моделей используйте омниканальное решение, интегрируя данные из различных каналов. Также важно учитывать информацию от других подразделений, таких как отдел по работе с клиентами, продажи, финансы. Это улучшит точность прогнозов и может предоставить ценные инсайты.

5. Постоянно обновляйте свои модели. Одним из главных преимуществ применения предиктивной аналитики является возможность отслеживать изменения на рынке в поведении потребителей в реальном времени, а регулярное обновление моделей позволяет тестировать стратегии и быстро адаптироваться к новым условиям. Это также дает конкурентное преимущество над теми, кто основывает свои решения, полагаясь только на анализ исторических данных.

6. Найдите оптимальное соотношение между персонализацией и соблюдением конфиденциальности. Система прогнозирования основывается на данных клиентов, и для их получения необходимо информированное согласие (informed consent). Хотя персонализация привлекательна, люди ценят свою конфиденциальность. Соблюдайте прозрачность, собирайте только необходимую информацию, фокусируйтесь на защите личной информации и кибербезопасности (cybersecurity), чтобы удовлетворить как потребности бизнеса, так и ожидания пользователей.

Проблемы предиктивной аналитики

Недостаток качественных данных

Одной из ключевых проблем предиктивной аналитики является нехватка качественных данных для анализа. Для точного прогнозирования необходимо иметь доступ к надежной, актуальной и полной информации. Однако на практике часто возникают ситуации, когда сведения неполные, неточные или содержат ошибки.

Отсутствие качественных материалов значительно усложняет процесс прогностического исследования, поскольку невозможно построить точные модели и получить надежные прогнозы с неполными или неточными сведениями.

Чтобы решить эту проблему, важно работать над улучшением качества материалов, проводить их проверку и очистку, а также применять различные методы и инструменты для их обогащения и улучшения.

Отсутствие достаточной экспертизы в области аналитики данных

Еще одной проблемой предиктивной аналитики является нехватка квалифицированных специалистов в области анализа данных.

Однако в реальности дефицит таких экспертов может значительно затруднить эффективное использование этой технологии. Недостаток исследований в области аналитики данных может привести к ошибочному выбору методов и алгоритмов, неверной интерпретации результатов и недейственному применению метода.

Чтобы решить эту ситуацию, важно развивать компетенции специалистов, организовывать обучение и повышение квалификации, а также создавать платформы для обмена знаниями и опытом среди профессионалов.

Проблемы, связанные с конфиденциальностью и защитой данных

Третья важная проблема касается конфиденциальности. Для эффективного анализа материалов часто требуется доступ к большому объему сведений, включая корпоративные секреты и другие чувствительные параметры. В то же время обеспечение приватности и информационной безопасности становятся критически важными, особенно в условиях ужесточения требований по защите данных.

Чтобы минимизировать риски утечки информации, важно проводить регулярный анализ угроз, разрабатывать эффективную политику, а также использовать передовые технологии и методы.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Часто задаваемые вопросы о предиктивной аналитике

Как предиктивная аналитика влияет на процесс автоматизации маркетинга?

Данная технология значительно усиливает автоматизацию маркетинга, предоставляя компаниям возможность не только оперативно реагировать на изменения в потребительских предпочтениях и рыночной ситуации, но и прогнозировать будущее поведение клиентов, улучшая качество сервиса.

С помощью предиктивной аналитики можно разрабатывать точные сегментированные и персонализированные предложения, которые автоматически отправляются различным группам целевой аудитории, в зависимости от их действий, предпочтений и демографических характеристик. Такой подход повышает релевантность рекламных материалов, а также способствует повышению общей эффективности продвижения товаров.

Какие методы сбора данных применяются в маркетинге?

Для этого можно применять самые разнообразные методы. Среди них автоматизированный сбор информации с веб-сайтов, анализ истории покупок, отзывов, данных из социальных сетей и CRM-систем. Все они служат основой для предиктивной аналитики, обеспечивая всестороннее понимание поведения и предпочтений потребителей.

Кроме того, они позволяют глубже анализировать спрос, интересы и реакцию на продукты и услуги. С помощью таких данных компании могут создавать более точные маркетинговые стратегии и персонализированные предложения, направленные на удовлетворение потребностей различных сегментов аудитории.

Что должен знать маркетинговый аналитик?

Данный специалист должен владеть методами и инструментами предиктивной аналитики, основами машинного обучения, а также обладать навыками анализа и интерпретации данных.

Важно его умение эффективно собирать, обрабатывать и анализировать большие объемы информации, выявляя ключевые тенденции и закономерности. Кроме того, необходимо понимать потребности как бизнеса, так и клиентов, чтобы разрабатывать эффективные стратегии, ориентированные на удовлетворение спроса и улучшение взаимодействия с целевой аудиторией.

Это поможет не только повышать конкурентоспособность компании, но и создавать долгосрочные отношения с потребителями, обеспечивая максимальное удовлетворение их требований.

С развитием искусственного интеллекта, машинного обучения и облачных вычислений рынок предиктивной аналитики значительно расширился и продолжит расти в ближайшие годы. Эти инновации дают компаниям возможность не только обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, но и строить точные прогнозы, а значит, принимать обоснованные решения, а не полагаться на интуицию или догадки.

Внедрение таких технологий в бизнес-процессы значительно повышает конкурентоспособность, оптимизирует ресурсы и повышает устойчивость организации в условиях быстро меняющейся бизнес-среды и потребностей клиентов.

Источник изображения на шапке: shutterstock.com

Автор статьи

Дмитрий Свистунов

Руководитель SEO-отдела и разработки

Последние статьи этого автора:

• Как провести вебинар: правила, этапы, полезные инструменты
• Массовая рассылка email: задачи, виды, этапы создания

Забрать подарок