Предиктивная аналитика

Что такое предикативная (предиктивная) аналитика

Когда употребляют термин Predictive Analytics (predictive – дословно "предсказывающий", "пророческий"), подразумевают комплекс операций и действий, позволяющих спрогнозировать результат, основываясь на событиях прошлого, которые уже привели к тому или иному результату. В основе прогнозирования решений лежит анализ данных и разнообразные способы их интерпретации. Какие способы работы с данными могут применяться при предиктивной аналитике (предиктивном моделировании): классическая статистика; теория игр; функциональный математический анализ. Чтобы сделать вероятный прогноз, специалист должен вычленить ряд параметров, каждый из которых достоверно приводит к тому или иному результату. Сегодня такой вид аналитики популярен как никогда.

Области применения предикативного моделирования и систем предиктивной аналитики

Располагая огромными базами данных, маркетологи, финансовые аналитики, бизнесмены, производители и продавцы различных групп товаров успешно применяют их. Такая аналитика сильно упрощает жизнь специалистам, например, при выдаче кредитов. Сотрудник банка, получив данные о клиенте и "прогнав" их через программу, получает вероятность того, что средства будут возвращены в банк своевременно. Основываясь на этом, он может одобрить кредит или отказать в нем. Конечно, погрешность всегда необходимо учитывать, но чем тщательнее собраны данные и чем лучше они обработаны, тем точней будет результат. Итак, методики составления систем предиктивной (predictive) аналитики активно используются в рамках следующих направлений: маркетинга; сетевых продаж и продвижения товаров; страхования; банковского дела; педагогики; медицины, фармакологии и многого другого.

Готовые решения для всех направлений

Сложно назвать сферу, где не были бы полезны данные Predictive Analytics. Совместно с внедрением автоматизации она позволяет минимизировать риски и, как следствие, планомерно увеличивать прибыль и масштаб бизнеса. Складская логистика. Предиктивная аналитика позволяет определить области, требующие доработки: например, выявить необходимость автоматизации приемки, инвентаризации, отгрузки и перемещений товаров, если эти операции тормозят работу и снижают оборачиваемость товаров. Это позволит исключить ошибки из-за "человеческого фактора", ускорить процессы и упростить контроль на всех этапах. Торговля. При помощи предсказательной аналитики можно определить дни и часы с наименьшей посещаемостью для проведения пересчета товаров, внедрения новых технологий, чтобы снизить риски потерять выручку из-за "заминок" с обслуживанием клиентов. Маркировка. Если вы выявили большое количество контрафакта и пришли к выводу о необходимости четкого отслеживания цепочки "производитель-продавец", маркировка поможет в этом. Производство. Прогноз спроса может эффективно регулировать объем производимых товаров. Учитывайте сезонность, покупательскую способность, влияние ценообразования на спрос и организуйте адекватную загрузку производства без избыточного коэффициента запаса и упущенной прибыли. Можно выделить следующие методы предиктивного анализа и прогноза данных, которые позволяют вывести бизнес на новый уровень: определение факторов, которые влияют на характеристики готовых изделий; прогнозирование длительности и качества работы оборудования, определение рисков выхода его из строя, планирование ремонтных работ и обслуживания; учет ресурсов и планирование производства/объема продаж; предотвращение чрезвычайных ситуаций и заблаговременное оповещение персонала о них.

Этапы модулей Predictive Analytics

Основными единицами, которые исследуются в Predictive Analytics, являются базы данных. Каким образом и откуда получают данные о нас с вами, то есть о рядовых пользователях/потребителях услуг? Носителями информации выступают: данные, обнародованные открыто в сети интернет; сведения из CRM-баз; показания разного рода счетчиков и датчиков; бизнес-параметры и многое другое. Благодаря базам данных, о большинстве из нас можно собрать исчерпывающие данные: начиная от того, где вы любите заказывать еду и заканчивая тем, услугами какого такси чаще всего пользуетесь и сколько оставляете чаевых.

Инструменты предиктивной аналитики

Просчет тех или иных моделей при помощи предсказательной аналитики базируется на профильных языках программирования, которые позволяют учитывать необходимые параметры для получения наиболее вероятного результата. К ним относятся: Python. RapidMiner. Knime HR. IBM SPSS Modeler. Watson Analytics. SAS Enterprise Miner. Oracle Big Data Preparation. Каждый из них доказал возможность построения качественных и достоверных гипотез при обработке баз данных.

Почему предиктивное моделирование не работает в маркетинге

Продвижение товаров или вывод бренда на рынок могут использовать предиктивную аналитику в качестве инструмента, однако полностью полагаться на нее не рекомендуется. Это связано с тем, что в случае с маркетингом задействуется слишком много факторов (к тому же ещё и переменных), в отличие, например, от банковского дела, где алгоритмы более ограничены и конкретны. Так, успех того или иного продукта может зависеть не только от объективных параметров (цены, качества, спрос, информированность покупателя), но и от непредсказуемых факторов – эмоционального отклика покупателя, попадания в его "боль"; да и импульсивные покупки, которые вообще не поддаются логическим объяснениям, никто не отменял.

Реальные возможности PA-систем в маркетинге

Но все же есть ряд кейсов, где предсказательные модели и предиктивные алгоритмы оказываются эффективными: планирование персональных рекламных рассылок; создание портрета целевого покупателя; создание портрета "потенциально успешного товара"; определение эффективных каналов продвижения; поиск потенциально успешных лидов и создание эффективного лэндинга. Важно в этих случаях не ограничиваться предиктивным прогнозированием, а задействовать другие инструменты для обработки данных.

Зачем бизнесу нужна связка из прогностической аналитики и предикативных данных

Коммерция – отрасль, где использование прогнозов Predictive Analytics может принести без преувеличения ошеломительные результаты. И, напротив, отказ от предсказательных гипотез делает позиции бизнесмена на рынке намного более шаткими и дает конкурентам большую фору. Какие данные мы можем получить при помощи системы прогнозирования? Круг товаров, которые в обязательном порядке должны присутствовать в магазине/на маркетплейсе. Это наиболее востребованные позиции, отсутствие которых гарантированно приведет к упущенной выручке. Что предложить покупателю, выбравшему тот или иной товар. Только ленивый сейчас не использует уловки в стиле "с этим товаром покупают", "рекомендуем к этому товару" и т. д. Это простой и рабочий способ увеличить продажи без дополнительных затрат. По какой стоимости клиент купит товар с максимальной вероятностью. Не составляет труда сделать обзор ниши, который покажет, что наибольшее количество футболок, к примеру, посетители интернет-магазина покупают при цене 500-800 рублей. Более дешевые вещи не рентабельны и, вероятно, вызывают сомнения клиента относительно качества, а более дорогие могут позволить себе не все.

Три кита предиктивной аналитики

Чтобы получить при помощи методов Predictive Analytics (предиктивной аналитики) достоверные данные, необходимо: Располагать качественными и достоверными базами данных, а также – программным обеспечением, которое сможет их обработать. Провести глубокий исследовательский анализ данных и систем. Получить прогноз вероятных моделей позволяют классификация, регрессия, кластеризация, ассоциации и отклонения. В зависимости от применяемого метода можно получить различные вероятные модели. Выбирайте ту, что лучше других интегрируется в вашу отрасль бизнеса. Получить предиктивное моделирование. Predictive Analytics – точная наука, которая предполагает использование выбранной статистической модели, объективный анализ вводных (цифр, параметров, характеристик и т. п.) и получение вполне конкретного результата, отвечающего поставленной задаче. При соблюдении регламента работы с базами данных мы можем рассчитывать на точный и достоверный прогноз.

Внешние данные

Данные, необходимые для построения вероятной модели в Predictive Analytics, включают объективные факторы, к которым относятся: курсы валют; события в мире; форс-мажорные обстоятельства; уровень жизни в интересующей стране; сезон и многое другое. На эти вводные никак нельзя оказать влияние – это данность, с которой ведет работу предиктивная аналитика.

Внутренние сведения

К внутренним данным относится вся информация, заключенная в CRM-пакетах: среднемесячный объем продаж, средняя сумма чека, конверсия посетителей в покупателей, ассортимент (количество видов номенклатур), проходимость торговой точки/интернет-площадки и так далее.

Как получить внешние данные

Система сбора данных для проведения предиктивного прогнозирования ни для кого не секрет: большинство необходимой информации можно найти в сети интернет в открытом доступе. Для начала определите, какие сведения понадобятся вам для прогнозирования системы. Найти их для специалиста не составит труда.

Прогнозная и предсказательная аналитика: как проверить точность модели

После того как гипотеза Predictive Analytics создана, она требует проверки. Производят ее последовательно с соблюдением классической логики: Специалист делит имеющиеся сведения из собранных баз данных в пропорции 80/20. Первую часть вновь делят в пропорции 70/30. Полученная часть (70 % данных) используется для обучения. Функция оставшихся 30 % – исследование системой на корректность. Когда чувствительность и точность результата устраивает эксперта, второй блок пункта 1 используется для завершающего тестирования. Помните, что принципиально важное значение для системы при проверке предиктивной модели имеет точность данных и строгое соблюдение алгоритмов анализа.

MVP и промышленное решение

MVP (Manual Viable Product) – гипотеза, которая с высокой долей точности позволяет проверить практически любой прогноз. Она задействует имеющиеся данные (что важно – без сбора дополнительных), что значительно удешевляет сам процесс. Когда удается добиться точности прогноза 75 % и выше, можно переходить от гипотезы к решению реальных кейсов.

Предиктивная аналитика: коротко о главном

Итак, предиктивное прогнозирование – рабочий инструмент, который базируется на аккумулировании баз данных и их обработке при помощи специального программного обеспечения. Анализируя события в прошлом, система позволяет принимать взвешенные решения в будущем, минимизировать риски и увеличивать прибыль. Одним словом, предиктивные гипотезы позволяют вам учиться не на своих ошибках, а проигрывать разнообразные сценарии в теории, определять наиболее вероятный и стремиться к желаемому и максимально выгодному для вас варианту развития событий.

Мировой рынок

Сегодня в мире, пожалуй, не осталось области, где бы не использовалась всесторонняя аналитика баз данных в том или ином виде. Фармакология, медицина, страховые компании, ритейлеры, банки – все стремятся как можно больше узнать о своих клиентах (реальных или потенциальных), сделать свой продукт наиболее привлекательным и прибыльным. Располагая современными механизмами прогнозирования, очень беспечно было бы не применять их на благо развития бизнеса.

Что получаем на выходе

Predictive Analytics (предиктивный анализ) – ключ к принятию взвешенных и разумных решений. Стоит помнить, однако, что качество полученных прогнозов напрямую зависит от точности исходных данных и, конечно, квалификации специалиста, проводящего эту сложную и кропотливую работу.