Предиктивная аналитика: зачем и для кого?
Будущее большинства коммерческих и некоммерческих отраслей тесно связано с инновациями. Всемирно известные корпорации инвестируют миллиарды долларов в технологии Big Data, искусственный интеллект и машинное обучение. Так, сектор предиктивной аналитики (ПА) выступает катализатором для получения прибыли через внедрение инновационных решений. В 2019 году рынок ПА достиг объема в 7,32 миллиарда долларов, согласно исследованию AMR.
К 2027 году эта цифра вырастет до $35,45 миллиардов – аналитики ожидают рост сектора в 484%. Что же такое «предиктивная аналитика» и почему она так важна для современных компаний?
Предиктивная аналитика: место и главные принципы
Если обратиться к термину «аналитика» в целом, то сам процесс понимается как системный численный анализ данных и статистик с целью обнаружения значимых шаблонов, и их использование для принятия эффективных решений. Предиктивная аналитика занимает вторую ступень в иерархии аналитического процесса.
Механизмы ПА отвечают за прогнозирование того, что случится в будущем в конкретной отрасли. Предиктивная аналитика понимается как отдельный класс методов анализа данных, связанных с определением моделей поведения субъектов или объектов в будущем.
Процесс предиктивной аналитики основан на четырех ключевых составляющих, два из которых скорее предваряют ПА, однако без них построение аналитики невозможно:
- Постановка задачи:
Именно постановка задачи вместе с формулировкой гипотезы — о возможности прогнозирования на основании конкретных данных — во многом определяет следующие шаги. - Сбор данных:
Данные — основа любого статистического анализа, к техникам которого относится и машинное обучение. При сборе данных важны два фактора: их объем (глубина датасета) и их качество. Технологии Big Data являются мощным вспомогательным инструментом при сборе требуемого объема данных. - Разведочный анализ данных:
Полученные объемы сырых данных сами по себе недостаточны для прогнозирования. Выявление закономерностей в современных объемах данных требует адекватного подхода. Согласно IDC, ежегодный рост используемых объемов данных составляет 20,4% в то время как общий объем используемых данных, по мнению аналитиков, достигнет 8,9 зеттабайт к 2024 году. Технологии искусственного интеллекта помогают не потеряться в имеющихся объемах сырых данных, выявляя скрытые взаимосвязи. - Предиктивное моделирование:
Выявление озарений, «инсайтов» в данных (“data insights”) — следующий, завершающий этап, который состоит в построении математической предиктивной модели для решения поставленной задачи. Современным трендом является использование машинного обучения на этой стадии.
Главные преимущества предиктивной аналитики
Методы предиктивной аналитики можно задействовать в различных отраслях, как в коммерческом, так и в государственном секторе. Вот лишь некоторые из них:
- Банковский сектор. Предсказание клиентского спроса в банкоматах. Предсказание клиентского дефолта.
- Безопасность дорожного движения. Определение оптимальных мест расположения машин на основе истории выездов (время, координаты, скорость движения).
- Недвижимость. Экстраполяция стоимости квадратного метра на рынке недвижимости.
- Туристический сектор. Механизмы ПА могут предугадать увеличение популярности для конкретного направления.
На современном этапе развития предиктивная аналитика очень эффективна в маркетинговой сфере. Она предлагает владельцам компаний следующие преимущества:
● Повышение точности сегментации рынка. ПА методы помогают компаниям построить более точный образ целевого покупателя.
● Увеличение конверсии. На основе информации о предыдущих продажах, можно более эффективно находить новых потенциальных покупателей.
● Увеличение эффективности прогнозирования продаж. Опираясь на точные прогнозы продаж, компании смогут более эффективно планировать производственные нагрузки и прибыль в течение финансового года.
● Сегментация клиентов. Механизмы ПА позволяют разделить множество клиентов на группы (сегменты), чтобы обнаружить похожие потребности и предложить им максимально релевантные товары и услуги.
● Выявление скрытого потенциала. Предиктивная аналитика помогает компаниям создать плодородную почву для будущего развития.
Успешные кейсы использования предиктивной аналитики в бизнесе.
Рассмотрим несколько кейсов, в которых использование предиктивной аналитики помогло вывести бизнес на новый уровень.
1. Оптимизация движения денежных средств в сети банкоматов
Задача:
Клиенты снимают деньги в банкоматах неравномерно. В дни массовых выплат спрос растёт. На выходных и в праздники спрос зачастую падает. К тому же структура спроса сильно зависит от используемых номиналов валют.
Стратегия:
С помощью методов предиктивной аналитики, прогнозируется суточное количество выдачи денежных средств и определяются оптимальные показатели cash flow.
Решение:
Опираясь на данные банкоматов, прогнозируется суточное количество выдачи денежных средств.
Результаты:
Эффективность использования наличных средств увеличивается на 15-40%, время простоя банкоматов сокращается.
2. Применение сервисов на основе технологий искусственного интеллекта для эффективного управления активами.
Задача:
Компании Catana Capital был необходим высоко эффективный сервис для точного прогнозирования трейдинговых операций и управления активами.
Стратегия:
Сервис опирается на технологию Big Data, искусственный интеллект и методы предиктивной аналитики. Изучаются тысячи новостей, финансовых статей, постов в блогах и другая информация, чтобы получить наиболее полную картину рынка.
Решение:
Сервис использует котировки более 45 тысяч акций, чтобы получить наиболее точные прогнозы дальнейшего движения цены.
Результаты:
В настоящее время, сервис Catana Capital пользуется высоким спросом среди трейдеров из разных стран.
3. Прогнозирование спроса и управление запасами на основе ПА
Задача:
Текущие системы автоматизации могут помочь в прогнозировании продаж. Однако, для того чтобы быть конкурентоспособным на рынке, недостаточно прогнозировать продажи, необходимо прогнозировать покупательский спрос.
На основе него строится эффективное управление товарными запасами, например, производства и поставок товаров категории «Fresh».
Решение:
Модуль ПА для прогнозирования спроса и повышения эффективности поставок.
Модуль позволяет:
• прогнозировать спрос для конкретной товарной группы.
• рассчитывать потребности в запасах в зависимости от вариабельности спроса.
Преимущества: Качественное прогнозирование спроса: система производит поиск аномалий с помощью скользящих окон, предсказательных моделей, скрытых Марковских моделей, IRF, рекуррентных нейросетей.
Выгоды:
Снижение зависимости от человеческого фактора. Даже лучший менеджер не сможет показывать одинаково высокие результаты на длительном отрезке времени и на больших объемах данных.
Оптимизированные запасы – снижение затрат на их хранение.
Перманентное удовлетворение потребительского спроса – повышение удовлетворенности. покупателей
Заключение
Методы ПА открывают новые горизонты для бизнеса, и многие компании привлекают специалистов в отрасли предиктивной аналитики, искусственного интеллекта и других инновационных технологий для реализации внутренних задач. Как правило, экономически оправданным решением является привлечение специализированной компании, которая обладает релевантным опытом и достаточным количеством специалистов, готовых разработать и внедрить сложное комплексное решение.
Компания VESOLV является разработчиком решений с использованием ИИ (искусственного интеллекта). В нашем портфеле есть не только решения, связанные с предиктивной аналитикой, но и такие как:
- Разработка систем бизнес аналитики (BI, Busness Inteligence) с применением AI/ML
- Рекомендательные системы и решения на основе Al/ML
- Скоринговые системы на основе больших данных/AI/ML
- Системы ценообразования на основе AI/ML
- Умная обработка текстовых и не структурированных данных для бизнес процессов, AI/ML/NLP
Мы будем рады обсудить Ваши задачи по работе с корпоративными данными, и предложить наиболее релевантное решение.
