Предиктивная аналитика: что это такое простыми словами

В век развития информационных технологий предприятия, желающие оставаться конкурентоспособными, нуждаются в оптимизации бизнес-процессов. Умение адаптироваться к новым вызовам рынка — залог успешного развития. Для эффективного управления и принятия взвешенных решений важно учитывать множество факторов и прогнозировать возможные результаты деятельности. Справиться с этими задачами поможет предиктивная аналитика. В статье рассмотрим, что это такое, какие виды она включает и для чего нужна.

Предиктивная аналитика (Predictive Analytics) — это простыми словами совокупность методов автоматизированного анализа данных и их интерпретации для «предсказания» результатов событий на основе опыта прошлого и принятия решений. Ее суть заключается в изучении большого объема данных, результатом которого становятся выводы, основанные на фактах, а не на предположениях. И чем больше информации использовано, тем точнее расчеты. Предикативная аналитика включает в себя элементы статистики, математического анализа и теории игр.

Задачи предиктивной аналитики

Predictive Analytics нашла применение в кредитовании, сетевом продвижении, логистике, здравоохранении, торговле, электронной коммерции, производстве и т. д. Методы предиктивной аналитики полезны там, где необходимо принимать стратегические решения. Они позволяют оперативно решать ряд задач по прогнозированию и планированию.

• Продажи. Используя данные о предыдущих сделках и поведении клиентов, предиктивная аналитика помогает предсказать объемы будущих продаж, грамотно установить цены, подготовить акции.
• Спрос. Инструмент помогает определить, какие товары или услуги будут популярны в будущем у потребителей. Благодаря этому удается избежать ненужных закупок и финансовых издержек. Например, в директ-маркетинге можно увеличить количество откликов клиентов за счет сбора информации о них из разных источников. Сегментация по геолокации, интересам клиентов и другим параметрам позволяет провести анализ эффективности промоакции или рекламы.
• Отток клиентов. Применяемые модели предиктивной аналитики помогают определить, какие клиенты с наибольшей вероятностью покинут их в ближайшее время. Это позволяет принять меры для их удержания.
• Ремонт оборудования. Инструмент полезен на производственных и промышленных предприятиях, где используется для прогнозирования сбоев станков и аппаратуры на основе исторических данных. Благодаря этому удается вовремя провести профилактические работы и сократить простои оборудования. Как результат — минимизация финансовых потерь.
• Запасы сырья на производстве. Инструмент помогает вести учет ресурсов на предприятии и их потребления, а также определять необходимость закупок.
• Результативность сотрудников. Методы предиктивной аналитики могут использоваться для определения продуктивности работы персонала. К примеру, компании используют инструмент для оценки шансов кандидатов успешно пройти испытательный срок или стать долгосрочными сотрудниками.
• Прогнозирование мошеннических действий. Инструмент может использоваться для выявления подозрительной активности клиентов, которая часто указывает на мошенничество.
• Инвестиционные риски. Предиктивная аналитика решает такую задачу, как оценка целесообразности стартапов или инвестиций. Благодаря такому подходу можно принять более взвешенное решение.
• Медицинские показатели. На основе информации о пациенте можно установить его предрасположенность к тому или иному заболеванию и, тем самым, повысить качество лечения. Кроме того, прогнозирование применяется для определения вспышек эпидемий и географии их распространенности.

Предиктивная аналитика — незаменимый инструмент, позволяющий решить массу задач на предприятии. В России он пользуется большой популярностью, поскольку помогает компаниям оставаться конкурентоспособными на рынке присутствия. Пример применения предиктивной аналитики: у компании-производителя имеется собственная конвейерная лента, которая выходит из строя при повышенной температуре воздуха. Учитывая этот факт и прогноз погоды на ближайший период, удастся избежать поломки оборудования и простоя в цехе.

Обобщая преимущества использования инструмента, стоит отметить, что прогнозирование с помощью автоматизированных систем и различных моделей анализа позволяет:

• увеличивать продажи;
• сохранять маржинальность;
• оптимизировать закупки и логистику;
• снижать риски;
• определять целевую аудиторию и ее потребности;
• выбирать стратегии продвижения;
• грамотно контролировать финансы предприятия и т. д.

Инструмент подходит для предприятий любой сферы деятельности.

Виды предиктивной аналитики

Предиктивная аналитика основана на анализе большого объема данных, которые невозможно обработать привычными методами. Благодаря использованию ИИ и машинному обучению компьютерные системы могут самостоятельно провести необходимые расчеты, что экономит время и трудозатраты компании. Условно предиктивную аналитику можно разделить на три вида:

• Кластеризация. Группировка данных по схожим признакам. Метод позволяет обнаруживать закономерности и на их основе разделять информацию на отдельные группы.
• Классификация. Процесс соотнесения данных с классами на основе характеристик. Такой способ помогает обобщить информацию и упорядочить ее.
• Временные ряды. В ходе анализа рассматриваются изменения за конкретный временной отрезок. Благодаря этому удается выявлять закономерности и прогнозировать будущие значения. Такой метод чаще применяется при планировании продаж, определении цен, количества клиентов и т. д.

Для сбора и интерпретации больших данных в предиктивной аналитике применяются различные языки программирования, специальные сервисы и платформы для Data Science, например, Python, SAS EnterpriseMiner, IBM SPSS Modeler, Oracle Big Data Preparation и т. д.

Для анализа используются данные, полученные из внутренних источников, например сведения из CRM-систем или других корпоративных сервисов, или из внешних — исследования или публикации из открытых источников. Учитываются количественные и экономические показатели (число клиентов, заявок, чистая прибыль, отказов), качественные и маркетинговые параметры, данные целевой аудитории, объем запасов на складе и т. д.

Как строится прогноз в предикативной аналитике

Процесс прогнозирования включает в себя пять этапов, которые в свою очередь подразделяются на дополнительные.

1. Определение цели. В первую очередь необходимо выявить, какой результат вы хотите получить. Это может быть, например, увеличение доходов, сокращение затрат, улучшение качества обслуживания клиентов, выявление риска дефолта по кредитам, поломок оборудования и т. д.
2. Сбор информации. На этом этапе собираются исторические данные из различных источников, которые будут использоваться для построения модели предиктивной аналитики. Это может быть информация из внутренних систем, например, CRM или SRM от НОРБИТ, общедоступных сведений, социальных сетей и т. д. Важно убедиться, что в полученных данных отсутствуют ошибки и пропуски. Проводится аналитика с использованием статистических инструментов. Также может быть выполнен разведочный анализ данных (EDA) для выявления закономерностей и взаимосвязей.
3. Выбор модели и обучение. Подбор подходящего алгоритма зависит от стоящей задачи и типа полученной информации. На этом этапе применяется машинное обучение на основе исторических данных и другие методы с использованием ИИ.
4. Тестирование. После обучения модель для предиктивной аналитики испытывается на тестовом наборе данных для оценки ее эффективности. Используются различные метрики качества в зависимости от типа задачи (например, точность, полнота, коэффициент корреляции, средняя абсолютная ошибка и т. д.).
5. Развертывание модели и мониторинг работы. После проверки и подтверждения корректности работы, модель можно развернуть в производственной среде для получения прогнозов на реальных данных. Остается проводить мониторинг работы модели и ее регулярное обновление для поддержания актуальности прогнозов.

Каждый из этих этапов имеет ключевое значение для решения задач с помощью предиктивной аналитики и требует тщательной работы экспертов в области анализа данных и машинного обучения для интерпретации результатов.

Важно помнить, что результаты прогнозирования не могут быть точными на 100%. Но качество расчетов можно постоянно повышать, проводя обучение модели предикативной аналитики. Обучающиеся системы стремительно развиваются, открывая новые возможности для бизнеса.