منظور از فناوری های تجزیه تحلیل پیش بینی کننده چیست؟

تجزیه تحلیل پیش بینی کننده یک رویکرد فعال برای به کارگیری داده‌های سازمانی، شناسایی الگوها و کمک به کسب‌وکارها جهت آماده شدن برای رویدادهایی است که ممکن یا محتمل هستند. برای تجسم این پیش بینی ها شرکت‌ها از نرم‌افزارهای اختصاصی، از جمله هوش تجاری و پلت ‌فرم‌های تحلیلی پیشرفته استفاده می‌کنند. این داده ها به بهبود خدمات ارائه شده توسط نرم افزار CRM و نرم افزار فروش کمک می کند.

برای درک بهتر مفهوم فناوری های تجزیه تحلیل پیش بینی کننده با شرکت به وان ارائه دهنده انواع نرم افزار فروش ، نرم افزار رهگیری کالا ، نرم افزار اصالت کالا و نرم افزار خدمات پس از فروش همراه باشید.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یا پیشگویانه عمل استخراج اطلاعات از مجموعه داده های موجود به منظور تعیین الگوها و پیش بینی نتایج و روندهای آینده است. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به کاربر نمی گوید که در آینده دقیقا چه اتفاقی خواهد افتاد. بلکه در عوض، بر اساس همه عوامل و راه حل های تحلیلی آنچه ممکن است اتفاق بیفتد را پیش بینی می کند. این شامل انواع سناریوها و ارزیابی ریسک است.

یک پلتفرم تحلیلی پیش‌بینی‌کننده مانند سامانه فروش و CRM از الگوریتم‌های مختلفی برای مرتب‌سازی داده‌ها، اعم از ساختاریافته و بدون ساختار، در گروه‌ها یا دسته‌هایی استفاده می‌کند که برای پاسخگویی به سؤالات یا ارائه جزئیات کمک می‌کنند. نرم‌افزارهای تحلیل پیش‌بینی‌کننده اغلب از فناوری‌های اتوماسیون برای مطالعه  داده‌ها از محیط‌های ذخیره‌سازی متعدد و مکان‌یابی الگوهایی استفاده می‌کنند که در غیر این صورت آشکار نمی‌شدند.

مدل های پیش بینی و تجزیه و تحلیل اعمال شده در کسب و کار

مدل‌های پیش‌بینی برای تحلیل داده‌های فعلی و حقایق تاریخی به منظور درک بهتر مشتریان، محصولات و شرکا و همینطور شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌های بالقوه برای یک شرکت، که در تجارت به کار می‌روند، استفاده می‌شوند. مدل‌های پیش‌بینی از تعدادی تکنیک از جمله داده‌کاوی، مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا به تحلیل‌گران کمک کنند پیش‌بینی‌های تجاری آینده را انجام دهند. نمودارهای به دست آمده از این نرم افزارها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا به وضوح محل رشد یا مشکلات را تجسم کنند.

به طور کلی روش‌های متعددی برای تصمیم‌گیری سازمانی وجود دارد، و اگرچه برخی از آنها مبتنی بر الگوهای منطقی، ارزیابی و پاسخ به سؤالات متعدد هستند، برخی دیگر بیشتر بر اساس شهود یا غریزه هستند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، داده‌ها و جزئیات مشخص را به هر تصمیمی اضافه می‌کند، به طوری که شرکت‌ها می‌توانند با پشتوانه خاص اطلاعاتی که سیستم‌هایشان کشف کرده‌اند، انتخاب کنند.

ابزارهای تحلیل پیشگویانه از مدل سازی برای طبقه بندی و سازماندهی داده ها استفاده می کنند. مدل ها بسته به هدف و کاربردشان مفید هستند. آنها به طور خاص برای مرتب سازی و تجزیه و تحلیل داده ها به روشی خاص طراحی شده اند.

انواع مدل های پیش بینی

• مدل‌های طبقه‌بندی پاسخ به درخواست‌ها و سؤالات ساده را تعیین می‌کنند و داده‌ها را بسته به آن پاسخ‌ها گروه‌بندی می‌کنند. آنها محبوب و منعطف هستند زیرا می توانند یک پاسخ ساده را تعیین کنند و ادامه دهند.
• مدل های پرت به جای روندها و الگوهای استاندارد به دنبال چیزهای عجیب و غریب هستند. هدف آنها ردیابی ناهنجاری ها است. مدل های پرت برای تشخیص تهدید مفید هستند.
• مدل‌های سری زمانی، داده‌های ثبت شده در زمان‌های مختلف را در یک دوره معین مرتب می‌کنند. آنها برای مشاهده روندهایی که در یک چارچوب زمانی انتخاب شده رخ می دهند مفید هستند.
• مدل‌های تقسیم‌بندی، مشتریان را بر اساس ترجیحات، فعالیت‌ها، جمعیت‌شناسی یا هر متغیر از پیش تعیین‌شده دیگری کنار هم قرار می‌دهند.
• مدل‌های درخت تصمیم، داده‌ها را با استفاده از شاخه‌های مختلف به دسته‌ها تفکیک می‌کنند. آنها بر اساس متغیر خاصی هستند و سعی می کنند با اعمال فیلتر یا جستجوی یک معیار اطلاعات بیشتری به دست آورند.

این فناوری چگونه استفاده می شود؟

استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به منظور بهینه‌سازی محصولات، فرآیندها و فناوری ها از طریق بینش‌های بدست آمده از داده‌های سازمانی است. پیش بینی ها و تصمیمات تجاری بهتر به معنای صرفه جویی در پول، استفاده عاقلانه از منابع و برنامه ریزی کمپین های موفق تر است. برای مثال ممکن است شرکتی از تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته استفاده کند تا ببیند یک جمعیت بسیار بزرگ در ده سال گذشته احتمالا چه محصولی را در نزدیکی عید نوروز خریداری کرده اند. آنگاه شرکت می تواند با هدف قرار دادن آن جمعیت شناسی با محصول، تصمیمات بازاریابی خاص تری بگیرد.

این نوع تجزیه و تحلیل داده‌ها باعث می‌شود که کسب‌وکارها بیشتر متوجه روندهایی شوند که می‌توانند برای بهبود محصولات، مدیریت زمان و منابع و تجربه مشتری از آنها استفاده کنند. در مثال بالا نرم افزار تجزیه و تحلیل نشان می دهد که مشتریان تعداد بالایی از یک محصول را در ماه اسفند خریداری کرده اند. بنابراین این شرکت یک کمپین تبلیغاتی را با محوریت آن محصول ایجاد می کند و آن را در ماه اسفند اجرا می نماید.

پس از آن، این شرکت از ابزار تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای ارزیابی میزان موفقیت آن کمپین با مقایسه درآمد کسب‌شده با درآمد سال گذشته و نظارت بر رفتار مشتری استفاده می‌کند. همچنین بسته به اینکه چه عواملی موفق بوده اند و چه عواملی موفق نبوده اند، شرکت می تواند کمپین بعدی خود را به طور خاص تر تنظیم کند. دیگر مزایای مهم استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده شامل پاسخگویی سریعتر به تقاضا است.

• تجزیه و تحلیل پیش بینی و کلان داده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده اغلب برای داده های بزرگ اعمال می شود. کسب‌وکارها غرق در داده‌ها هستند؛ داده‌های مشتری، داده‌های فروش، داده‌های تولید، داده‌های سیستم کامپیوتری و سرور، داده‌های فایل گزارش. مدیریت چنین مجموعه‌داده های بزرگی کار دشواری است. تجزیه و تحلیل پیش بینی به شرکت ها کمک می کند تا داده های کسب و کار خود را مدیریت کنند زیرا الگوریتم های آن می توانند اطلاعات را سازماندهی و معنادار کنند و راه هایی را برای استفاده از آنها نشان دهند.

• داده کاوی

داده کاوی تجزیه و تحلیل پیشرفته مجموعه های بزرگی از داده ها است. هدف داده کاوی این است که الگوهای خاصی را آشکار کند تا کسب و کارها بتوانند رویدادهای آینده منطقی و محتمل را پیش بینی کنند و بر اساس آن برنامه ریزی کنند. داده کاوی بر جزئیات عملی متمرکز است.

• یادگیری ماشین

یادگیری ماشین همچنین نقش مهمی در تجزیه و تحلیل پیش بینی مدرن ایفا می کند. فناوری هوشمند نه تنها الگوها را در داده ها مشاهده می کند، بلکه در نهایت بر اساس روند داده ها تصمیم می گیرد. یادگیری ماشین تجزیه و تحلیل داده‌ها را به‌طور خودکار انجام می‌دهد. گاهی اوقات، یادگیری ماشینی می‌تواند پیشنهادهایی را ارائه دهد یا متوجه روندهایی شود که مدیران انسانی یا متخصصان داده آن را تشخیص نمی‌دهند.

• CRM

تجزیه و تحلیل پیش بینی، زمانی که به طور موثر مورد استفاده قرار گیرد، می تواند مدیریت ارتباط با مشتری شرکت را بهبود بخشد. پلتفرم های تجزیه و تحلیل ، گرایش ها را در رفتار و خرید مشتری شناسایی می کنند و از این داده ها برای پیش بینی خواسته یا نیاز مشتری استفاده می کنند.

برای کسب و کارهای بزرگ، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بخش بزرگی از CRM است. زیرا پیش‌بینی‌ها به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا به طور استراتژیک‌تر و موفقیت‌آمیزی با مشتریان تعامل داشته باشند که بدون پلتفرم تحلیلی امکان پذیر نیست.

راه حل های تجزیه و تحلیل و داده کاوی

یکی از مشهورترین راه حل های تجزیه و تحلیل پیش بینی و داده کاوی SAS Predictive Analytics است که تمام مراحل فرآیند مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، مانند آماده‌سازی داده‌ها، تجسم‌سازی و استقرار مدل را پوشش می‌دهد. Sisense Fusion نیز یک پلتفرم تحلیلی است که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند و برای کاربرانی که تجربه برنامه‌نویسی متفاوتی دارند، روش‌های بدون کد یا کم‌کد را برای تجسم داده‌ها امکان‌پذیر می‌کند. برخی دیگر از راه حل ها عبارتند از:

Oracle Crystal Ball

Minitab

DataRobot AI Cloud

همچنین برخی شرکت های نرم افزاری ممکن است راه حل های اختصاصی یا راه حل های مبتنی بر فناوری های منبع باز را ارائه دهند. نرم‌افزار تحلیل پیش‌بینی‌کننده را می‌توان در محل برای کاربران سازمانی یا در فضای ابری برای کسب‌وکارهای کوچک یا برای پروژه‌ها یا طرح‌های مبتنی بر تیم مستقر کرد. در صورتی که به نرم افزارهای تجاری همچون سیستم های پیش بینی کننده ، نرم افزار فروش ، نرم افزار رهگیری کالا ، نرم افزار اصالت کالا و نرم افزار خدمات پس از فروش نیاز دارید همین امروز با شرکت بهوان تماس بگیرید.

منبع: www.webopedia.com