Для начала ответим на вопрос, что такое предиктивная аналитика, ее еще называют предсказательной. Понимают под этим термином обработку данных, что впоследствии позволяет принимать объективные управленческие решения и строить прогнозы.
Основными компонентами предиктивной аналитики принято считать:
- Непосредственный сбор данных. Под данными стоит понимать основные показатели, например, экономические, количественные, внутренние факторы (речь о сотрудниках, их опыте, удовлетворенности работой, внешние (ситуация на рынке), конверсионные, клиентские (поведение, мотивация) и, наконец, временные.
- Анализ данных. Здесь задача эксперта в области предиктивной аналитики – установить и правильно интерпретировать ранее неизвестные сведения. Стоит понимать, что объективность выводов напрямую зависит от количества и качества данных. Это позволяет:
- классифицировать информацию;
- определить, какое влияние оказывают полученные данные на результат;
- выявить для разных событий закономерности;
- изучить отклонения.
- Моделирование. На этом этапе аналитик может помочь компании в поиске ответов на самые злободневные вопросы. Например, какую прибыль мы получим в течение первого квартала с учетом нынешней ситуации? Или: каков будет спрос на услуги/продукцию?
Области применения предиктивной аналитики широки и помогают в решении даже самых сложных бизнес-задач. Например:
- Управлять рисками
Предиктивная аналитика помогает избежать рисков или минимизировать их последствия. Это возможно благодаря тщательному анализу прошлых ситуаций, который привели к микрокризису, и составлению прогноза – что может повлиять на повторение ситуации и как ее избежать.
- Изучать поведение клиентов
Современные клиенты предъявляют все более завышенные требования. Они хотят быстрого, качественного обслуживания и готовы за это платить. Предиктивная аналитика в этом случае помогает не только проанализировать поведение потребителей в зависимости от ситуации на рынке, но и определить, что влияет на их интерес к продукции или услуге (время года, тренды), и прогнозировать поведение клиентов.
Интересный кейс: в одном из зоопарков штата Вашингтон (США) посещаемость хаотично росла и также хаотично снижалась. При этом управленцы были вынуждены в период роста числа посетителей набирать персонал. Когда поток посетителей снижался, зоопарк терпел убытки, так как выручки нет, а зарплату платить необходимо. Приходилось сокращать сотрудников. Благодаря применению предиктивного метода и возможностей ИИ, удалось понять, что влияет на поток клиентов. Все оказалось совсем просто – погода! Эксперты выявили закономерности, смогли прогнозировать приток посетителей, а управленцы зоопарка стали набирать временный (сезонный) персонал, исключая излишние затраты и избегая сокращений.
- Выстраивать коммуникации с сотрудниками
Сейчас, в период “коронакризиса”, очень важно выстраивать и поддерживать коммуникации с сотрудниками, отслеживать их настроение, находить и исключать причины текучести кадров, работать над вовлеченностью. Предиктивная аналитика помогает и в этом направлении.
- Повышать уровень продаж
Предиктивный метод в продажах, не важно, розничных или оптовых, помогает с высокой точностью понять, как влияют прямые и косвенные показатели на прибыль. Например, определить, что повлияло на переход клиента на сайт компании (маркетинговая акция, рекламная кампания и так далее).
То есть сферы применения предиктивной аналитики очень широки. И этот инструмент может стать настоящим спасением для компаний, особенно крупных, где ответы на вопрос не лежат на поверхности. Но со слов специалистов, инициатива по реализации подобных проектов должна исходить в первую очередь от управленцев и с привлечением персонала.