Предиктивная аналитика

Результаты опроса более двухсот участников рынка ритейла в 2014 году показали, что около 80% компаний уже используют аналитические инструменты. Но главная проблема заключается в интерпретации работы аналитических инструментов, выявлении скрытых закономерностей и построении моделей будущего.

HIGH HIGH LOW Basic reporting Fast overview decision taking Root cause analysis Sophisticated analytics Predictive analytics Pivots, OLAP Dashboards, mobile or email Basic reporting complexity business value

Для решения этой проблемы мы предлагаем использовать самый высокий уровень аналитики — предиктивную аналитику (Predictive Analytics). Предиктивная аналитика позволяет использовать статистические методы, методы интеллектуального анализа данных, теории игр, анализировать текущие и исторические факты для составления предсказаний о будущих событиях.

В 2015 году в компании SoftServe Business Systems был создан отдел Исследований и Разработок (R&D), который включает в себя трех экспертов из области Data Science и группы аналитиков, которые могут реализовать самые сложные задачи из области предиктивной аналитики, такие как:

  • Построение многофакторной модели продаж
  • Анализ ключевых факторов влияния на продажи в разных разрезах и моделирование их влияния в будущем
  • Построение модели «что если» / «what if»
  • Кратко- и долгосрочный прогноз продаж с возможностью построения нескольких сценариев
  • Поиск целевых аудиторий
  • Сегментация клиентов
  • Расчет элластичности цен и влияние конкурентов на ценообразование
  • Поиск эффективных перекрестных продаж
  • Поиск манипуляций
  • Детальный анализ Промо-продаж

Для решения разнообразных бизнес-задач мы используем любые источники данных (SQL, SalesWorks, Excel, CSV, etc.).

Также наши эксперты используют язык программирования R — самый высокий стандарт для статистических программ. Язык R поддерживает широкий спектр статистических и численных методов и обладает хорошей расширяемостью.

Использовать самые передовые технологии в области аналитики и статистики недостаточно без самого тесного взаимодействия с экспертами бизнеса. Только в синергии с бизнес-экспертами наших клиентов мы получаем максимальной эффект от использования предиктивной аналитики.

Предиктивная аналитика – эффективный инструмент прогнозирования

Предиктивная аналитика – это набор методов анализа данных, специализирующихся на прогнозировании возможного поведения субъектов рынка. На основе такого прогнозирования принимаются решения. Этот метод аналитики основан на обработке больших массивов исторических данных.

Предиктивная аналитика использует разнообразный набор расчетных инструментов:

  • статистические методы;
  • теорию игр;
  • интеллектуальный анализ данных,
  • анализ текущих и исторических событий для составления прогноза.

Посредством предиктивной аналитики можно спрогнозировать множество вариантов исхода события или поведения клиента. В результате, в наличии уже будет несколько вариантов реагирования, что в меняющихся условиях позволит быстро принять оптимальное решение.

Сервис предиктивной аналитики

Основу прогнозной аналитики составляет автоматический поиск закономерностей, взаимосвязей, аномалий между различными факторами.

Как работает прогнозное моделирование:

  • осуществляется построение модели на основе выявленных закономерностей при анализе исторических событий;
  • основываясь на выявленных закономерностях осуществляется прогноз будущих процессов;
  • на основании сделанного прогноза проводятся мероприятия, направленные на оптимизацию бизнес-процессов.

Компания SoftServe Business Systems, используя передовые технологии, составляет наиболее точные прогнозы. Точность результатов гарантирует значительный объем используемых данных, независимо от источника. Это могут быть SQL, Excel, SalesWorks, CSV и т.д.

Таким образом достигается наиболее высокий уровень аналитики с максимально точным прогнозом.

Основные возможности Предиктивной аналитики

Возможность весьма точного прогнозирования предоставляет практически неограниченные возможности для бизнеса:

  • обнаружение неявных закономерностей;
  • проведение сегментации товаров;
  • проведение ранжирования клиентов;
  • построение многофакторного прогноза продаж в долгосрочном и краткосрочном периодах;
  • возможность построения нескольких моделей развития событий;
  • поиск целевой аудитории;
  • построение прогноза изменений в клиентской базе;
  • анализ влияния различных факторов, преимущественно ключевых, на продажи с последующим прогнозированием будущего влияния;
  • построение множества моделей прогноза «что если»/«what if»;
  • расчет влияния конкурентов на ценообразование;
  • прогнозирование эластичности цен;
  • аналитика промо-продаж;
  • поиск манипуляций;
  • прогнозирование спроса в различных временных рамках;
  • прогнозирование появления новых товарных позиций;
  • учет сезонности, температурных режимов, погодных условий;
  • учет товарного замещения.

Сферы применения сервиса Предиктивной аналитики

Предиктивная аналитика нашла свое применение во многих сферах бизнеса и жизни:

  • Директ маркетинг: задачей является рост количества откликов через интеграцию данных о клиенте из различных открытых интернет-источников. Прогнозирование эффективности промо-кампаний путем сегментации клиентов.
  • Прогнозирование эффективности рекламного контента.
  • Выявление мошенничества при страховании, получении кредита, поскольку точно просчитывается модель поведения клиента.
  • Управление инвестиционными рисками, их прогнозирование. Прогнозная аналитика способна с большой долей вероятности оценить потенциал любого стартапа, активов. Этот метод эффективно используется компаниями при выборе партнеров.
  • Прогнозирование ситуации способно предсказать возможный уход клиента и вывить причины такого поведения. Знание этой информации поможет исправить ситуацию.
  • Рекомендательные сервисы: на основании предыдущего просмотра пользователями групп товаров, можно рекомендовать иные товары.
  • В образовании анализ различных методик преподавания может выявить наиболее оптимальную в каждом конкретном случае.
  • В политических кампаниях можно моделировать процесс голосования.
  • На основе анализа различных факторов может быть спрогнозирована склонность пациента к различным заболеваниям, возникновение которых провоцируется образом жизни.
  • В страховании, кредитовании можно определить точную сумму покрытия.

Преимущества предиктивной аналитики

Предсказательная аналитика позволяет:

  • снизить риски;
  • оптимизировать ресурсы;
  • повысить эффективность компании в условиях, когда остальные участники рынка терпят кризис или можно просто стабилизировать ситуацию в компании;
  • увеличить прибыль, максимально удовлетворяя потребности клиентов, в виду их понимания;
  • повышение конкурентоспособности;
  • оптимизация операционной деятельности;
  • улучшение и упрощение процесса принятия решений.

Предиктивная аналитика сейчас стала доступным инструментом для различного уровня бизнеса, обеспечивая потребности бизнеса точным и ценным прогнозом.