Предиктивный анализ или предиктивная аналитика – метод анализа, целью которого является прогнозирование будущих событий.
Понимание уже прошедших событий и правильная их интерпретация в совокупности с продвинутыми методиками аналитики помогают с высокой точностью предугадывать будущие события, благодаря чему становится возможным своевременное и взвешенное принятие актуальных решений.
Далее поговорим о том, что такое предиктивный анализ, в каких сферах деятельности он может понадобиться, а также разберем основы, на которых стоит предиктивная аналитика.
Для чего это нужно бизнесу?
Главная ценность предиктивного анализа – возможность прогнозирования событий. Это может стать мощнейшим преимуществом над конкурентами. Представьте, что Вы всегда можете предположить, что будет дальше, а они – нет. Благодаря этому можно принимать актуальные решения для тех ситуаций, которые могут случиться «завтра».
И тут сразу нужно задаться вопросом: «А как я сейчас принимаю решения?»
Богатый опыт, совет маркетолога или чутье могут помочь в принятии верного решения. Зачастую так и получается, но это в большей степени дело случая. Мы в свою очередь говорим о холодном расчете, но не об уповании на случайность.
Далее более подробно рассмотрим сферу применения предиктивной аналитики, где с ее помощью можно принимать решения.
– Розничная торговля
Для розничной торговли крайне важное значение имеет понимание спроса аудитории. Это понимание помогает определить количество тех или иных товаров, которое должно быть постоянно в наличии. Также важно понимать, что стоит предложить покупателям в качестве дополнения к основной покупке, и какую цену следует устанавливать на продукцию.
Для лучшего понимания следует рассмотреть пример. Рассматривать будем работу интернет-магазина одежды.
К примеру, Вы имеете информацию, что подавляющее большинство мужчин, покупающих у Вас спортивный костюм, также берут соответствующую обувь к нему. Располагая такой информацией, Вы сможете предлагать каждому купившему спортивный костюм еще и подходящую к нему обувь.
Таким образом, можно эффективно повысить средний чек. Кстати, о дополнительных продажах мы уже писали, и предиктивная аналитика просто идеально подходит данному инструменту.
– Продажи
Аналитика прошлых продаж актуальна не только в розничной торговле. На самом деле спектр применения гораздо шире. В любых продажах понимание показателей, влияющих на выручку, позволяет эту выручку поднимать. Причем учитываются еще и косвенные факторы.
Например, имея прошлогоднюю статистику по конверсии воронки продаж, можно понять, что влияло на нее положительно, а что отрицательно. Планы на текущий год должны опираться на это понимание.
– Производство
Предиктивный анализ актуален не только для торговли, но и для производства. Дело в том, что на процесс работы производственного предприятия оказывает влияние множество самых разнообразных факторов. Понимание этих явлений поможет избежать негативных эксцессов и оптимизировать производственную линию.
Одним из таких факторов является температура в производственных помещениях. При повышенной температуре может выйти из строя оборудование, а при слишком низкой – сотрудники.
Имея понимание о том, какая погода будет в ближайшем будущем, можно купировать ее проявления. К примеру, если лето ожидается жарким и температура в цеху будет слишком высокой, можно своевременно озаботиться новой системой кондиционирования и охлаждения. А в том случае, если ожидаются серьезные заморозки зимой, появляется возможность вовремя утеплить помещение таким образом, чтобы рабочие не мерзли.
Это, разумеется, очень простой пример. Исходя из него, можно сказать,что просматривая прогноз погоды, Вы в некотором роде уже занимаетесь предиктивной аналитикой.
– Клиентский анализ
Понимание клиентов играет важную роль. Сбор информации о них, об их поведении, покупках и прочем открывает возможности по дальнейшему моделированию ситуаций. На основании этого можно эффективно улучшать клиентский сервис на каждом этапе взаимодействия.
Например, отслеживание пути перемещения клиентов по торговым залам и другим коммерческим помещениям весьма актуально. Если Вы будете знать, какими путями ходят клиенты, Вы точно будете понимать, где лучше сделать им то или иное предложение. Дополнительная реклама или акционные предложения – все это нужно размещать в нужном месте, а не наугад.
– Безопасность
Недобросовестные клиенты могут стать сильной головной болью для любого предпринимателя. И поиск возможностей для купирования этой угрозы актуален.
Специфика их поиска напрямую зависит от особенностей ниши. Но если у Вас есть возможность вести статистику по таким людям, то непременно делайте это. Например, собирайте данные о них по полу, возрасту и определенным признакам, которые кажутся Вам характерными. Благодаря этому можно уже при первом контакте определить вероятность угрозы от того или иного человека.
Наверняка многие слышали о том, что мелких воришек в торговых залах сегодня достаточно много. Кто эти люди?
Зачастую шоплифтингом занимаются молодые люди в возрасте от 16 до 20 лет. Как правило, они предпочитают одежду с большим количеством карманов и носят с собой сумки. Понимая это, администрация точек розничной торговли может сделать соответствующие выводы и больше внимания уделять именно таким посетителям.
– Управление рисками
Предиктивный анализ идеально подходит при управлении рисками. Возможность прогнозирования негативных тенденций на основании анализа уже прошедших позволит избегать их в дальнейшем.
Кредитные организации, понимая приближение очередного кризиса, могут сделать определенные выводы по некоторым группам своих клиентов. И на основании понимания того, какие именно группы в первую очередь уязвимы и вряд ли смогут рассчитываться по своим кредитным обязательствам, можно принимать соответствующие решения.
Аналогично можно просчитать риски инвестиций в стартапы и другие активы.
– Персонал
Вы знаете, почему увольняются Ваши сотрудники? А сколько по статистике они успевают в среднем проработать у Вас?
Эта информация поможет значительно сократить текучку кадров, повысив лояльность сотрудников к компании. А понимание тех факторов, на которые Вы не можете воздействовать, даст понимание в какой момент нужно иметь замену ушедшему сотруднику.
Кому это нужно?
Область применения предиктивной аналитики невероятно широкая. В предыдущем пункте мы рассказали, для чего она может использоваться в торговле и на производстве, а также при клиентском анализе и управлении рисками. Но вопрос спектра применения все же стоит вынести в отдельный раздел.
Интеграция баз данных о клиентах из различных социальных источников может помочь в директ-маркетинге. Разделяя потенциальных клиентов по сегментам, можно значительно повысить эффективность промо рекламы. Аналогично с таргетингом рекламы.
В сфере страхования возможна оценка клиентов для последующего определения максимальной разумной суммы покрытия.
Предиктивный анализ помогает даже в образовательном процессе, обеспечивая возможность подбора максимально эффективных методик обучения.
Отдаляясь от темы предпринимательской деятельности, отметим, что такой анализ используется, в том числе при моделировании процесса голосования на выборах.
Основные компоненты предиктивной аналитики
Любая аналитика, в том числе и предиктивная, предполагает обширную работу с собранными данными. Без них анализировать будет нечего, и никаких выводов сделать не получится. Любые выводы базируются на обширном пласте исходных данных, которые следует собирать постоянно.
- Сбор данных
Итак, для работы с информацией прежде всего нужно ее собрать. Как это сделать – отдельный вопрос, на который нельзя дать однозначного ответа. Дело в том, что каждая ниша требует индивидуального подхода. Но одно правило работает для всех: нужно собирать как можно больше информации.
Рассмотрим основные показатели, по которым стоит проводить сбор данных.
- Количественные показатели
Количественные показатели – это то, сколько заявок удалось привлечь, сколько и каких целевых действий выполняет аудитория, сколько удалось в итоге продать.
Также сюда можно добавить и количество заработанных денег, и количество потраченных. Маржинальность и общую рентабельность бизнеса также стоит считать.
- Конверсия
Анализ каждого этапа воронки продаж крайне важен. Разработка стратегии должна опираться и на понимание того, какой процент клиентов проходит с одного этапа на другой.
- Время
Вы должны точно знать время, которое тратите на одну сделку.
- Факторы внешней среды
Данный аспект предиктивной аналитики имеет прямое отношение к SWOT-анализу. Учет факторов внешней среды, как благоприятных, так и негативных очень важен при прогнозировании событий. Сюда можно отнести стратегию конкурентов, их общее количество и долю рынка, которую они занимают.
- Факторы внешней среды
Еще один элемент предиктивной аналитики, переплетающийся со SWOT. В данном случае нужно рассматривать своих сотрудников, их квалификацию и загруженность, а также факторы, которые оказывают влияние на производственные процессы.
- Клиенты
И, разумеется, нельзя не рассматривать клиентов. Это не только пол, возраст и другие социально-демографические показатели, но и их путь, который они прошли по дороге к Вам. Также на этом пути важно отметить их поведение.
– Исследования
Тут уже можно говорить о работе с информацией. Предполагается поиск ранее неявных и непонятных данных. Также важно выявить новые интерпретации этих данных, которые могут стать обоснованием для принимаемых в дальнейшем решений.
Важно понимать, что для комплексного исследования, базирующегося на обширной классификации и статистических методах, необходим довольно обширный пласт данных. Проще говоря, чем больше у Вас будет исходных данных, тем более эффективным будет исследование.
Предполагается целый ряд действий:
- Классификация
Прежде всего, следует определить параметры каждого элемента.
- Определение зависимостей
Также важно выявить зависимость полученных результатов от исходных данных.
- Группировка
Далее следует процесс объединения различных элементов в группы, объединенные какими-либо общими признаками.
- Определение закономерностей
Между событиями имеются закономерности, которые на первый взгляд могут быть неявными. Их нужно определить. Также нужно определить и время между событиями.
- Выявление отклонений
Каждое правило предполагает исключения. Их назовем отклонениями. Важно фиксировать эти отклонения и считать их количество, также определяя их соотношение с остальными событиями.
– Моделирование
Вся предыдущая аналитика была ради этого момента. Пришло время моделировать будущие события на основе извлеченных ранее данных и их аналитики.
Сейчас у нас на руках большой пласт данных, разделенный на более мелкие кластеры, с выявленными ассоциациями и закономерностями событий. Далее шаги выглядят следующим образом.
- Постановка задачи
Вы ведь точно уже знаете, что хотите получить в итоге? Какие события спрогнозировать?
Если нет, то прямо сейчас следует определиться, что Вы хотите получить и на каком отрезке времени. Спрос на рынке на год вперед или в определенном месяце, время работы оборудование и много другое – цели необходимо выставить окончательно.
- Выбор модели
Всего существует две модели, которые способны выполнить предиктивную аналитику – математическая и статистическая.
Моделирование предполагает учет огромного множества факторов (причем, чем их больше, тем эффективнее она будет), оказывающих влияние на прогнозирование.
Что важно в предиктивной аналитике?
Для работы с предиктивным анализом придется использовать различные инструменты и программные продукты. Их на рынке огромное множество, и в данном разделе мы лишь расскажем о том, на какие параметры следует обращать внимание при выборе.
– Полный цикл аналитики
В первую очередь это, конечно же, полный цикл аналитики. Он должен включать в себя все, вплоть до создания моделей с последующим проведением оценки их вероятной эффективности.
– Удобство использования
Программное обеспечение не должно быть слишком сложным для восприятия. Важно, чтобы оно было удобным как для опытных пользователей, так и для рядовых менеджеров.
– Адаптивность
В программном обеспечении для предиктивной аналитики особенно ценится степень адаптивности и автономности. Желательно минимальное участие технических специалистов и программистов.
– Интеграция
Помимо прочего стоит отметить важность интеграции с различными источниками данных.
Прогнозирование будущих событий
В данном разделе хотели бы посоветовать сервис аналитики, позволяющий проводить предиктивный анализ – Calltoch.
С его помощью можно проводить осуществлять сравнение эффективности работы рекламных каналов и целых кампаний, отдельных объявления и даже ключевых фраз.
Прогноз различных метрик в будущем происходит на основе накопленных данных. Все это основывается на точных математических моделях. Так, к примеру, можно использовать комбинированный алгоритм прогнозирования временных рядов, который способен строить прогноз до одного месяца.
Система в автоматическом режиме осуществляет сбор информации с различных источников: от рекламных площадок до CRM-систем, после чего связывает их с данными сайта. На основе этих данных происходит определение оптимального алгоритма работы для формирования отчетов.
Стоит отметить, что все эти сложные вещи выглядят достаточно просто. Это график и таблица, которые в целом будут интуитивно понятны даже неопытным пользователям.
Вместо заключения
Предиктивная аналитика в маркетинге имеет крайне важное значение. Она значительно сокращает время на медиапланирование будущих рекламных кампаний, облегчая жизнь маркетологам.
Это мощнейшее преимущество над конкурентами. Понимание процессов, которые с высокой вероятностью произойдут в будущем, позволяет принимать более взвешенные решения.
Но это достаточно сложный инструмент, требующий значительных трудозатрат, квалификации и обширной статистики, собранной заранее.
При правильном применении он заметно повысит эффективность работы компании, но уже состоявшейся. Инструмент подойдет тем, кто успел наладить основные процессы и сбор данных для анализа.
А Вы используете в своей компании предиктивный анализ? Помогает ли Вам такая аналитика спрогнозировать верное направления в бизнесе?
