Prediktivna analitika: odlučivanje gledanjem u budućnost

Većina preduzeća koristi podatke da gleda u prošlost: koliko smo prodali, šta se desilo prošlog meseca. Prediktivna analitika pravi skok ka gledanju u budućnost: korišćenje istorijskih podataka da bi se predvidelo šta će se desiti i delovalo pre nego što se desi. Znati koji klijenti će uskoro otići, koji proizvodi će se rasprodati ili koliko ćemo prodati sledećeg kvartala omogućava donošenje proaktivnih odluka umesto kasnog reagovanja. To je jedan od najisplativijih načina da iskoristiš podatke koje već imaš.

U ovom članku objašnjavamo šta je prediktivna analitika, koje stvarne primene ima u preduzeću, šta je potrebno da bi se primenila i kako napraviti prve korake bez velikih ulaganja.

Šta je prediktivna analitika

Prediktivna analitika koristi istorijske podatke, statistiku i machine learning da proceni verovatnoću budućih događaja. Umesto fiksnih pravila, modeli uče iz obrazaca prošlosti da bi pravili predviđanja o novim slučajevima: ovaj klijent će verovatno otkazati, ova mašina će uskoro zakazati, ova potražnja će porasti. Ne radi se o pogađanju sa sigurnošću, već o kvantifikovanju verovatnoća radi boljih odluka nego što ih daje čista intuicija.

Stvarne primene u preduzeću

Prediktivna analitika donosi vrednost u gotovo svim oblastima. Neke od primena sa najvećim povraćajem su:

• Predviđanje odlaska klijenata (churn): otkrivanje ko će otići i zadržavanje.
• Prognoza potražnje i prodaje: planiranje zaliha, nabavki i osoblja.
• Otkrivanje prevara: prepoznavanje sumnjivih operacija u realnom vremenu.
• Prediktivno održavanje: predviđanje kvarova pre nego što se dese.
• Skoring: procena rizika ili potencijalne vrednosti klijenta.
• Preporuke: predviđanje koji proizvod ili sadržaj će zanimati svakog korisnika.

Predviđanje odlaska klijenata

Jedna od najisplativijih primena je predviđanje napuštanja klijenata (churn). Pridobijanje novog klijenta košta mnogo više nego zadržavanje postojećeg, pa pravovremeno otkrivanje ko je u riziku od odlaska (po padu aktivnosti, problemima, ponašanju) omogućava blagovremeno delovanje ponudom ili kontaktom. Model churn-a pretvara tihi i neizbežni gubitak u prioritetizovanu listu klijenata koje tim može pokušati da zadrži dok još ima prostora.

Šta je potrebno za njenu primenu

Prediktivna analitika se oslanja na tri stvari: kvalitetne istorijske podatke (bez dobrih podataka nema dobrog modela), jasno formulisanje problema (šta tačno želimo da predvidimo i za koju odluku) i integraciju rezultata u operaciju. Ova poslednja tačka je najzaboravljenija: predviđanje koje ostane u izveštaju nema svrhe; mora da stigne do onoga ko odlučuje, u pravom trenutku i formatu, da bi se pretvorilo u radnju.

Kako početi bez velikih ulaganja

Nije potreban veliki tim za nauku o podacima da bi se počelo. Razumno je izabrati konkretan slučaj upotrebe visoke vrednosti (na primer, predviđanje churn-a), izgraditi prvi model sa dostupnim podacima, izmeriti njegov stvarni uticaj u ograničenoj probi i, ako funkcioniše, proširiti ga. Početi malo i dokazati povraćaj je način da se stekne poverenje i budžet, mnogo efikasniji od ambicioznog projekta koji mnogo obećava i godinama čeka da donese plodove.

U AxiomTech-u gradimo modele prediktivne analitike po meri (churn, potražnja, prevare i još mnogo toga), integrisane u tvoju operaciju kako bi se predviđanja pretvarala u odluke. Ako želiš da budeš ispred umesto da reaguješ, hajde da razgovaramo i predložimo sledeći korak.