Создайте новое будущее с нашими решениями
5 способов внедрения прогнозной аналитики в бизнес
Думаете, как внедрить прогнозную аналитику в ваш бизнес? Здесь мы разберёмся с этим вопросом. В этой статье мы расскажем о лучших практиках внедрения прогнозной аналитики для бизнеса.
Что такое прогнозная аналитика?
Если вы работаете в маркетинге или продажах, почти наверняка вы уже использовали какую-то форму прогнозной аналитики. Если вы потребитель, вы точно видели её в очень точной рекламе крупных интернет-магазинов, которая будто знает, что вам нужно, или в идеально подобранной очереди рекомендаций на популярных видеосервисах — всё это работает на основе аналитики больших данных. Прогнозная аналитика — это часть бизнес-аналитики, которая изучает прошлое поведение, собирая наборы данных, и помогает предсказывать будущие действия. Её используют во многих отраслях.
Прогнозная аналитика и прогнозирование для разных отраслей
Ожидается, что мировая стоимость рынка программного обеспечения для прогнозной аналитики достигнет 41,52 миллиарда долларов к 2025 году. Если вы хотите использовать такое программное обеспечение в своём бизнесе, вам определённо стоит познакомиться с лучшими практиками его внедрения в бизнес-процессы. Давайте разберёмся, как это сделать.
Прогнозная аналитика и прогнозирование для разных отраслей
- Розничная торговля — чтобы предсказывать покупательские тренды и поддерживать стабильные запасы.
- Здравоохранение — чтобы прогнозировать вероятность заболеваний или отдельных видов рака до их возникновения, чтобы можно было принять профилактические меры.
- Страхование — чтобы оценивать вероятность несчастных случаев, смерти или болезней для разработки страховых тарифов.
- Финансы — чтобы оценивать вероятность того, что человек выплатит кредит, и какие акции вырастут или упадут.
- Маркетинг — чтобы показывать товары тем потребителям, которым они нужны, через таргетированную интернет-рекламу.
Ожидается, что мировая стоимость рынка программного обеспечения для прогнозной аналитики достигнет 41,52 миллиарда долларов к 2025 году. Если вы хотите использовать такое программное обеспечение в своём бизнесе, вам определённо стоит познакомиться с лучшими практиками его внедрения в бизнес-процессы. Давайте разберёмся, как это сделать.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
5 способов внедрения прогнозной аналитики в бизнес
Вот 5 способов внедрить прогнозную аналитику в ваши бизнес-процессы.
Прогнозная аналитика — это мощный инструмент, но только при правильном внедрении. Успех требует соблюдения набора лучших практик.
Многие команды используют модель Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), чтобы собирать данные и направлять создаваемую систему.
Методы интеллектуального анализа данных помогают упорядочить уже имеющиеся данные и встроить выводы в автоматизированные бизнес-процессы. Позже мы покажем, как с этим начать.
Для интеграции прогнозной аналитики в бизнес есть шаги, которые повышают шансы на успех: проясните цели, постройте инфраструктуру, определите, что такое успех, запустите ранние предсказания и поддерживайте данные в порядке.
1. Проясните цели, чтобы понимать, какие данные собирать
Нельзя успешно собирать данные, не зная, какой результат вы хотите предсказать.
Вам может быть важно оценить вероятность того, что клиентам понадобится гарантийное обслуживание, изучая данные о поломках и ремонтах. Можно хотеть понять, сколько заказывать нового продукта, или какие рассылки помогают удерживать корпоративных пользователей и так далее.
Для всего этого нужны разные наборы данных. Чтобы успешно применять модели прогнозной аналитики в реальном времени, нужно собирать правильный тип данных.
Определите метрики, которые хотите понимать, ещё до начала внедрения моделей.
2. Определите успех: как эти данные помогают достигать целей?
Нельзя добиться целей, если не знать, какие они. Решите, чего вы ждёте от прогнозной аналитики. В любой системе искусственного интеллекта есть погрешность, но это не значит, что бизнес не сможет добиться успеха, используя доступные, пусть и ограниченные, наборы данных. Ставьте достижимые цели.
Если цель — рост онлайн-продаж, подумайте о внедрении рекомендаций на сайте на основе прогнозной аналитики. Если хотите получить определённое число повторных клиентов, рассмотрите таргетированные email-кампании с использованием прогнозной аналитики.
Понимание конечной цели помогает выбрать правильный путь к успеху.
3. Постройте инфраструктуру
Для внедрения прогнозной аналитики понадобится много информации. Чем больше данных, тем выше точность.
Это значит, что команда должна сделать доступными все возможные данные. Возможно, потребуется настроить API-подключения и импортировать данные из инструментов разных отделов.
Наладьте коммуникацию и заручитесь поддержкой всех участников, пока создаёте инфраструктуру прогнозной аналитики.
4. Запускайте ранние предсказания
Точность прогнозной аналитики растёт со временем, потому что собирается и используется всё больше новых данных.
Начните делать предсказания уже сейчас, используя имеющиеся исторические данные. Это может быть не самым точным, но поможет понять, движетесь ли вы в нужном направлении.
Если модель предсказывает результаты, которые уже подтверждены на практике, вы идёте верным путём. Если нет — собирайте больше данных и продолжайте тестирование.
5. Поддерживайте данные
Прогнозная аналитика не будет успешной, если данные не обновляются и не поддерживаются постоянно.
Хорошо, что всё уже запущено, но нужно следить, чтобы прогнозы были максимально точными. Действительно, поведение клиентов может меняться. Каждый день возникают новые тренды, а покупательские привычки капризны и нестабильны, и так далее.
Если вы хотите опережать рынок, нужно постоянно следить за ситуацией. Руководители проектов и команда бизнес-аналитики задают метрики для своих бизнес-процессов и ежедневно анализируют выводы из инструмента прогнозной аналитики, чтобы убедиться, что модель работает так, как ожидается.
Прогнозная аналитика — это мощный инструмент, но только при правильном внедрении. Успех требует соблюдения набора лучших практик.
Многие команды используют модель Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), чтобы собирать данные и направлять создаваемую систему.
Методы интеллектуального анализа данных помогают упорядочить уже имеющиеся данные и встроить выводы в автоматизированные бизнес-процессы. Позже мы покажем, как с этим начать.
Для интеграции прогнозной аналитики в бизнес есть шаги, которые повышают шансы на успех: проясните цели, постройте инфраструктуру, определите, что такое успех, запустите ранние предсказания и поддерживайте данные в порядке.
1. Проясните цели, чтобы понимать, какие данные собирать
Нельзя успешно собирать данные, не зная, какой результат вы хотите предсказать.
Вам может быть важно оценить вероятность того, что клиентам понадобится гарантийное обслуживание, изучая данные о поломках и ремонтах. Можно хотеть понять, сколько заказывать нового продукта, или какие рассылки помогают удерживать корпоративных пользователей и так далее.
Для всего этого нужны разные наборы данных. Чтобы успешно применять модели прогнозной аналитики в реальном времени, нужно собирать правильный тип данных.
Определите метрики, которые хотите понимать, ещё до начала внедрения моделей.
2. Определите успех: как эти данные помогают достигать целей?
Нельзя добиться целей, если не знать, какие они. Решите, чего вы ждёте от прогнозной аналитики. В любой системе искусственного интеллекта есть погрешность, но это не значит, что бизнес не сможет добиться успеха, используя доступные, пусть и ограниченные, наборы данных. Ставьте достижимые цели.
Если цель — рост онлайн-продаж, подумайте о внедрении рекомендаций на сайте на основе прогнозной аналитики. Если хотите получить определённое число повторных клиентов, рассмотрите таргетированные email-кампании с использованием прогнозной аналитики.
Понимание конечной цели помогает выбрать правильный путь к успеху.
3. Постройте инфраструктуру
Для внедрения прогнозной аналитики понадобится много информации. Чем больше данных, тем выше точность.
Это значит, что команда должна сделать доступными все возможные данные. Возможно, потребуется настроить API-подключения и импортировать данные из инструментов разных отделов.
Наладьте коммуникацию и заручитесь поддержкой всех участников, пока создаёте инфраструктуру прогнозной аналитики.
4. Запускайте ранние предсказания
Точность прогнозной аналитики растёт со временем, потому что собирается и используется всё больше новых данных.
Начните делать предсказания уже сейчас, используя имеющиеся исторические данные. Это может быть не самым точным, но поможет понять, движетесь ли вы в нужном направлении.
Если модель предсказывает результаты, которые уже подтверждены на практике, вы идёте верным путём. Если нет — собирайте больше данных и продолжайте тестирование.
5. Поддерживайте данные
Прогнозная аналитика не будет успешной, если данные не обновляются и не поддерживаются постоянно.
Хорошо, что всё уже запущено, но нужно следить, чтобы прогнозы были максимально точными. Действительно, поведение клиентов может меняться. Каждый день возникают новые тренды, а покупательские привычки капризны и нестабильны, и так далее.
Если вы хотите опережать рынок, нужно постоянно следить за ситуацией. Руководители проектов и команда бизнес-аналитики задают метрики для своих бизнес-процессов и ежедневно анализируют выводы из инструмента прогнозной аналитики, чтобы убедиться, что модель работает так, как ожидается.
Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?
В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.
Техническая экспертиза для эффективного внедрения прогнозной аналитики в бизнес
Существуют комплексные решения для эффективной разработки систем искусственного интеллекта. Команда разработки ИИ может использовать специализированные студии для создания настраиваемых моделей машинного обучения.
Такая платформа предоставляет рабочие процессы для бесшовной сборки, тестирования и развёртывания прогнозных моделей.
Инструменты управления жизненным циклом моделей помогают команде разработки изменять и тонко настраивать системы ИИ. Также можно использовать облака для работы с данными, чтобы применять соответствующие инструменты и фреймворки разработки ИИ.
Если вы планируете применять методы ИИ в чат-ботах поддержки или в системах рекомендаций для улучшения клиентского опыта, убедитесь, что ваши разработчики сильны в соответствующих областях, таких как обработка естественного языка, когнитивный анализ, дополненная реальность и так далее.
Чтобы эффективно внедрять такие продвинутые модели обработки естественного языка, разработчикам ИИ понадобятся инструменты и библиотеки вроде NLTK (Natural Language Toolkit), Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP, которые помогают в задачах, таких как семантическое рассуждение, сегментация текста, парсинг и так далее.
Решения крупных провайдеров в области ИИ могут помочь вашей команде создать платформу с когнитивными возможностями.
Такая платформа предоставляет рабочие процессы для бесшовной сборки, тестирования и развёртывания прогнозных моделей.
Инструменты управления жизненным циклом моделей помогают команде разработки изменять и тонко настраивать системы ИИ. Также можно использовать облака для работы с данными, чтобы применять соответствующие инструменты и фреймворки разработки ИИ.
Если вы планируете применять методы ИИ в чат-ботах поддержки или в системах рекомендаций для улучшения клиентского опыта, убедитесь, что ваши разработчики сильны в соответствующих областях, таких как обработка естественного языка, когнитивный анализ, дополненная реальность и так далее.
Чтобы эффективно внедрять такие продвинутые модели обработки естественного языка, разработчикам ИИ понадобятся инструменты и библиотеки вроде NLTK (Natural Language Toolkit), Stanford CoreNLP, Apache OpenNLP, которые помогают в задачах, таких как семантическое рассуждение, сегментация текста, парсинг и так далее.
Решения крупных провайдеров в области ИИ могут помочь вашей команде создать платформу с когнитивными возможностями.
Заинтересованы в внедрении прогнозной аналитики в свой бизнес?
Прогнозная аналитика — одно из лучших решений для предприятия, но вы настолько сильны, насколько сильны ваши команды по разработке ИИ и аналитике данных.
Поскольку разработка ИИ — процесс цикличный, всё приходится постоянно создавать и обновлять, важно убедиться, что у вас есть максимально сильная команда аналитиков данных.
Если вам не хватает навыков или экспертизы в области ИИ для успеха проекта по прогнозной аналитике, стоит выделить время, чтобы закрыть этот разрыв: привлеките внешних экспертов, организуйте обучение команды или наймите нужных специалистов.
Соберите сообщество опытных разработчиков программного обеспечения с глубокими знаниями и опытом в сфере ИИ. Менеджер проекта может связаться с вами и показать, как такие специалисты помогут вашему проекту.
Поскольку разработка ИИ — процесс цикличный, всё приходится постоянно создавать и обновлять, важно убедиться, что у вас есть максимально сильная команда аналитиков данных.
Если вам не хватает навыков или экспертизы в области ИИ для успеха проекта по прогнозной аналитике, стоит выделить время, чтобы закрыть этот разрыв: привлеките внешних экспертов, организуйте обучение команды или наймите нужных специалистов.
Соберите сообщество опытных разработчиков программного обеспечения с глубокими знаниями и опытом в сфере ИИ. Менеджер проекта может связаться с вами и показать, как такие специалисты помогут вашему проекту.
Часто задаваемые вопросы
Что такое аналитика больших данных?
Аналитика больших данных — это использование сложных программ на основе машинного обучения, чтобы находить будущие тренды и закономерности в больших массивах данных. Эти закономерности можно применять для разных задач. Например, чтобы предсказывать движение цен акций, будущие события вроде оттока клиентов, а также для систем рекомендаций.
Как большие данные улучшают работу бизнеса?
Они могут улучшить любые аспекты работы, где есть данные. Почти всё — от эффективности цепочки поставок до выявления страхового мошенничества — можно улучшить с помощью аналитики больших данных. Компании уже используют большие данные для прогнозного моделирования, предиктивного обслуживания и ежедневной оценки эффективности сотрудников.
Дорого ли создавать решение на основе больших данных?
Ответ зависит от сложности решения. Более простые решения для малого и среднего бизнеса могут стоить от нескольких тысяч до сотен тысяч долларов.
Аналитика больших данных — это использование сложных программ на основе машинного обучения, чтобы находить будущие тренды и закономерности в больших массивах данных. Эти закономерности можно применять для разных задач. Например, чтобы предсказывать движение цен акций, будущие события вроде оттока клиентов, а также для систем рекомендаций.
Как большие данные улучшают работу бизнеса?
Они могут улучшить любые аспекты работы, где есть данные. Почти всё — от эффективности цепочки поставок до выявления страхового мошенничества — можно улучшить с помощью аналитики больших данных. Компании уже используют большие данные для прогнозного моделирования, предиктивного обслуживания и ежедневной оценки эффективности сотрудников.
Дорого ли создавать решение на основе больших данных?
Ответ зависит от сложности решения. Более простые решения для малого и среднего бизнеса могут стоить от нескольких тысяч до сотен тысяч долларов.
Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?
Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2025
ИНН 4000007028
КПП 400001001
КПП 400001001
Реквизиты счета
ФИЛИАЛ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ" АО "АЛЬФА-БАНК"
Корреспондентский счет 30101810600000000786
БИК 044030786
Расчетный счет
40702810032200004699
40702810032200004699
ИНН 7728168971
КПП 780443001
