Apa Itu Analisis Ramalan?

2023 Pengarang: Susan Creighton | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-11-26 12:34

Setiap perniagaan mempunyai harta karun data, dari pelanggan dan maklumat urus niaga kepada perkilangan dan statistik perkapalan. Kuncinya ialah mencari cara untuk menggunakan data masa lalu untuk memperbaiki masa depan perniagaan.

Satu strategi adalah untuk syarikat menggunakan analisis ramalan. Ini melibatkan menyisir maklumat lalu untuk mendapatkan model dan analisis yang dapat membantu hasil projek masa depan. Matlamatnya adalah untuk belajar dari kesilapan dan kejayaan lalu untuk mengetahui apa yang perlu diubah dan apa yang perlu ditiru.

Analisis ramalan boleh digunakan untuk semua aspek organisasi. Ia boleh membantu dalam mencari tahu apa yang pelanggan inginkan dan tidak mahu, dan juga digunakan untuk operasi perniagaan untuk memaksimumkan kecekapan. Ini boleh membantu perniagaan menangkis masalah sebelum mereka menjadi masalah di jalan raya.

Eric Siegel, bekas profesor Universiti Columbia dan pengasas World Analytics Predictive, mentakrifkan kaedah analisis data sebagai kuasa untuk meramalkan siapa yang akan mengklik, membeli, berbohong atau mati.

"Analisis ramalan adalah teknologi yang belajar daripada data untuk membuat ramalan tentang apa yang setiap orang akan lakukan - dari berkembang maju dan mendermakan untuk mencuri dan merosakkan kereta anda, " kata Siegel dalam satu wawancara awal tahun ini. "Untuk perniagaan, ia menurunkan risiko, menurunkan harga, meningkatkan khidmat pelanggan, dan menurunkan surat pos dan spam yang tidak diinginkan."

Untuk memanfaatkan data ini, perniagaan mempunyai beberapa alat analitis ramalan dan perisian yang mereka miliki.

Alat analisis ramalan dan perisian

Untuk benar-benar menggunakan analitik ramalan untuk perniagaan atau organisasi, perisian khusus diperlukan. Ditawarkan oleh pelbagai vendor, termasuk IBM, SAP dan SAS, perisian analitik ramalan adalah apa yang crunches data yang dikumpulkan untuk menentukan jawapan tertentu yang dicari oleh perniagaan.

Walaupun setiap tawaran perisian mempunyai keupayaan yang berbeza dan antara muka pengguna, premisnya adalah sama. Perisian ini berfungsi dengan terlebih dahulu menganalisis semua maklumat syarikat mengumpul. Ini termasuk segala-galanya dari maklumat jualan dan pelanggan kepada produktiviti pekerja dan data media sosial.

Perisian kemudiannya memancarkan data tersebut ke dalam model ramalan. Dengan menggunakan algoritma yang dicipta khas, model-model ini dapat memprotes masalah masa depan dan masalah, berdasarkan tingkah laku yang lalu.

Untuk perniagaan, model dapat membantu meramalkan pelbagai trend pengguna untuk membantu memacu keputusan penawaran dan pemasaran, serta trend produktiviti pekerja untuk membantu meningkatkan kecekapan.

Walaupun perisian analitik ramalan hanya digunakan sebagai pilihan untuk organisasi yang lebih besar, perkembangan baru-baru ini terhadap perisian telah menjadikannya lebih mudah untuk perniagaan kecil. Pilihan perisian ini, yang boleh didapati dari vendor - seperti Emanio dan Angoss - dijual pada harga yang lebih berpatutan dan boleh dijalankan dari komputer peribadi atau komputer riba, dan bukan perlu dipasang langsung ke pelayan syarikat.

Contoh analisis ramalan

Pada asalnya digunakan oleh peruncit dan institusi kewangan yang besar, analitik ramalan digunakan hari ini oleh perniagaan dalam setiap industri dan semua saiz, dengan mata untuk mendapatkan lompatan pada pertandingan.

Menurut IBM, perniagaan boleh menggunakan analisis ramalan dalam beberapa cara, termasuk:

• Mengetahui pola dan persatuan tersembunyi
• Meningkatkan pengekalan pelanggan
• Meningkatkan peluang jualan silang melalui tawaran peribadi dan pengalaman
• Maksimumkan produktiviti dan keuntungan dengan menyelaraskan orang, proses dan aset
• Kurangkan risiko untuk meminimumkan pendedahan dan kerugian
• Memperluaskan hayat peralatan yang berguna
• Kurangkan bilangan kegagalan peralatan dan kos penyelenggaraan
• Tumpukan aktiviti penyelenggaraan pada masalah bernilai tinggi
• Meningkatkan kepuasan pelanggan

Semasa meneliti bagaimana syarikat menggunakan analisis ramalan untuk meningkatkan organisasi mereka, firma perundingan Accenture menemui beberapa contoh khusus, termasuk bagaimana Best Buy mendapati bahawa kurang daripada 10 peratus pelanggannya bertanggungjawab hampir 45 peratus daripada jualannya. Ini membawa kepada reka bentuk semula kedai-kedai mereka untuk lebih sesuai dengan membeli tabiat pelanggan mereka.

Accenture juga mendapati bahawa rantaian restoran Itali Olive Garden menggunakan model analisis ramalan untuk memproyeksikan keperluan makanan dan kakitangan, yang telah membawa kepada perniagaan yang lebih cekap.

Populariti analisis ramalan dengan perniagaan telah membawa kepada jenis organisasi lain yang menggunakan perisian ini. Sebagai contoh, firma penjagaan kesihatan menggunakan analisis ramalan untuk meramalkan bagaimana ubat-ubatan dan terapi tertentu akan diterima oleh pesakit, dan membantu doktor mengesan tanda-tanda amaran awal untuk penyakit dan penyakit yang mengancam nyawa.

Organisasi lain yang menggunakan analisis ramalan adalah badan kerajaan. Mereka menggunakan perisian ini untuk membantu mencegah jenayah, menyampaikan perkhidmatan sosial dan secara keseluruhan lebih baik memenuhi keperluan penduduknya. Sebagai contoh, bandar Chicago menggunakan analisis ramalan untuk membantu membendung masalah bekas sampah yang hilang. Bandar ini mendapati bahawa tin yang hilang dan dicuri terus dikaitkan dengan ketika lampu jalan keluar.

Melangkah ke hadapan perniagaan dan organisasi yang tidak menggunakan perisian analisis ramalan untuk membantu memacu keputusan mereka akan mendapati diri mereka dalam minoriti yang luas.