• По мере того как интерактивное и простое в использовании программное обеспечение становится всё более распространённым, всё больше организаций обращаются к прогнозной аналитике, чтобы повысить рентабельность и получить конкурентное преимущество.
  • Прогнозные модели используют известные результаты для разработки или обучения модели, которую затем можно применять для предсказания значений на других или новых данных.

Прогнозная аналитика— это использование данных, статистических алгоритмов и методов машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Цель — выйти за рамки знания о том, что уже произошло, и дать максимально точную оценку того, что произойдёт в будущем.

Прогнозная аналитика помогает компаниям принимать более обоснованные и взвешенные решения. Она позволяет выявлять закономерности и тренды в данных, благодаря которым различные бизнес-функции могут с определённой вероятностью оценивать будущие события.

1. Обнаружение мошенничества

Сочетание нескольких методов анализа позволяет лучше выявлять закономерности, распознавать преступное поведение и предотвращать мошенничество. Посколькукибербезопасностьстановится всё более актуальной, высокопроизводительный поведенческий анализ в реальном времени изучает все действия в сети, чтобы замечать аномалии, которые могут указывать на мошенничество, уязвимости нулевого дня и продвинутые постоянные угрозы.

2. Оптимизация маркетинговых кампаний

Прогнозная аналитика используется для определения реакций клиентов и их покупок, а также для продвижения возможностей перекрёстных продаж. Прогнозные модели помогают компаниям привлекать, удерживать и развивать своих наиболее прибыльных клиентов.

Читайте также:Хрустальный шар цифровой эпохи:прогнозная аналитика

3. Повышение эффективности операций

Многие компании используют прогнозные модели для прогнозирования запасов и управления ресурсами. Авиакомпании применяют прогнозную аналитику для установления цен на билеты. Отели пытаются спрогнозировать число гостей на конкретную ночь, чтобы максимизировать заполняемость и увеличить выручку. Прогнозная аналитика позволяет организациям работать эффективнее.

4. Снижение рисков

Кредитные баллы используются для оценки вероятности того, что покупатель допустит дефолт по своим покупкам, и являются хорошо известным примером прогнозной аналитики. Кредитный балл — это число, которое генерирует прогнозная модель, учитывающая все соответствующие данные о платёжеспособности человека. Другие применения, связанные с рисками, включают страховые претензии и взыскание задолженности.

Читайте также:Инструменты анализа больших данных: арсенал современных аналитиков данных

5. Принятие бизнес-решений

Прогнозная аналитика необходима ритейлерам, которые хотят понимать поведение и предпочтения клиентов. Благодаря выводам, полученным из ваших данных, можно принимать более обоснованные решения о категоризации товаров, ценообразовании, акциях и многом другом.

6.Банковский сектор

Банки используют прогнозную аналитику для принятия более обоснованных решений по кредитным и инвестиционным продуктам и даже по торговле валютами. Наборы данных банковского сектора формируют закономерности, которые выявляют клиентов с риском дефолта по платежам.

7. Консигнационные продажи

В процессе андеррайтинга страхового полиса часто применяется прогнозная аналитика. Анализируя данные о прошлых страховых случаях, страховщики выявляют закономерности, которые могут указывать на более высокий риск будущих страховых случаев. Имея на руках вероятности и прогнозы, они могут корректировать премии для отдельных полисов или групп полисов и даже полностью отказать в покрытии.