Volgens een rapport van Grand View Research bereikt de markt voor voorspellende analyses in 2025 een omvang bijna 24 miljard dollar. Het gaat om dan om het extraheren van informatie uit data en die te gebruiken om trends en gedragspatronen te voorspellen. In een artikel voor Greenbook gaat Michaël Chukwube (Oprichter & CEO bij Biz Tech Agency) er dieper op in. ‘Zorg voor data van hoge kwaliteit’.
▼
Bedrijven gebruiken voorspellende analyses voor verschillende scenario’s, zoals het voorspellen van klantgedrag, optimalisatie van de marketingstrategie en operationele efficiency. Voorspellende analyse omvat een combinatie van dataverzameling, datamining, statistische analyse en voorspellende modellering.
Modellen
Traditionele analyse is vooral beschrijvend en diagnostisch. Beschrijvende analyse geeft antwoord op de vraag wat er is gebeurd door middel van het herkennen van historische gegevenspatronen en trends. Het volgende niveau, diagnostische analyse, gaat nog een stap verder en vraagt zich af waarom iets is gebeurd – dit keer met behulp van data om de hoofdoorzaken van deze trends of patronen bloot te leggen. Predictive analytics doet het nog anders: toekomstgericht. Het beantwoordt de vraag wat we denken dat er gaat gebeuren. En dat doe je door een systeem te bouwen dat toekomstige gebeurtenissen voorspelt op basis van modellen die zijn getraind met gegevens uit het verleden.
Targetting
In de kern maakt voorspellende analyse gebruik van historische gegevens en gebruikt het verschillende soorten algoritmen om met grotere nauwkeurigheid te voorspellen wat er gaat gebeuren. Op die manier kunnen bedrijven de veranderingen in de markt voorspellen, en op basis van wat hun klanten willen stappen ondernemen. Door trends te voorspellen, kunnen ze actie ondernemen voordat de concurrentie dat doet, of proactief reageren op veranderingen in de markt.
Met behulp van de gegevens over interacties en aankoopgedrag kunnen bedrijven verschillende groepen klanten herkennen en hun marketingstrategieën erop afstemmen. Deze manier van targeting maakt ervaringen veel meer aanpasbaar, wat ook resulteert in hogere klanttevredenheid en loyaliteit. En het maakt meer gestructureerde marketingcampagnes mogelijk.
Stappenplan
De benodigde componenten van predictive analytics zijn:
1. Stel het doel vast
Definieer duidelijke doelen voor het gebruik van voorspellende analyses. Bepaal wat je ermee wilt doen (zoals verkoopvoorspellingen verbeteren, klantbehoud vergroten of marketingcampagnes optimaliseren).
2. Verzamel gegevens
Beschik over de juiste bronnen met data: klantrecords, verkoopgegevens, markttrends.
3. Gebruik de juiste tools en technieken
Selecteer de goede voorspellende analysetools. Populaire tools zijn IBM SPSS, SAS en Microsoft Azure Machine Learning. Denk aan gebruiksgemak, schaalbaarheid en integratie met bestaande systemen.
4. Modellen maken en trainen
Maak modellen die de toekomst voorspellen op basis van grote datasets uit het verleden. Gebruik algoritmen voor lineaire regressie of een beslissingsboom, en train modellen om patronen te vinden en antwoorden te voorspellen.
5. Modellen testen en valideren
Valideer de nauwkeurigheid van de voorspellende modellen Beoordeel de prestaties, gebruik kruisvalidatie. Evalueer en stel modellen bij om betere voorspellingen te krijgen.
Integreren in marktonderzoek
Het gebruik van voorspellende analyses in marktonderzoek kan een stevige taak zijn. Hoe zit het met de kwaliteit en toegang tot data? Modellen zijn hongerige beesten, en dat betekent dat ze moeten worden gevoed, terwijl we alleen voorspellingen kunnen gebruiken als de invoerdata kloppen. Tegelijkertijd is het combineren van externe gegevens uit verschillende afzonderlijke bronnen vaak een bron van discrepanties en onnauwkeurigheden.
Er is ook een hindernis te overwinnen, want voorspellende modellen moeten worden verfijnd. Het bouwen vereist echter expertise op het gebied van data-science en -analyse. En dat is iets wat nog niet overal aanwezig is in onderzoeksteams.
Er is nog iets anders. Organisaties hebben vaak de neiging om verandering af te remmen. Veel bedrijven wijzigen hun manier van doen in eerste instantie niet, omdat niet altijd helder is waar de vooruitgang toe leidt. Die weerstand kan de implementatie van predictive analytics dwarsbomen.
Oplossingen en best practices
Om deze obstakels te overwinnen, kunnen bedrijven bepaalde oplossingen kiezen en best practices toepassen. Ten eerste is het essentieel om te zorgen voor data van hoge kwaliteit. Zet een robuust proces op voor gegevensverzameling en gebruik geavanceerde tools voor het opschonen en integreren van data. Regelmatige audits en updates van datasets kunnen ook helpen om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te verbeteren.
Ook belangrijk zijn opleiding en ontwikkeling. Bedrijven kunnen de nodige vaardigheden ontwikkelen om voorspellende modellen te maken door medewerkers bij te scholen of door gespecialiseerde data-scientists in te huren. En je kunt samenwerken met externe experts of een adviesbureau.
Bron: greenbook.org