التحليلات التنبؤية ، والبيانات الضخمة ، وكيفية جعلها تعمل من أجلك

التحليلات التنبؤية هي النتيجة العملية للبيانات الضخمة وذكاء الأعمال (BI). ماذا تفعل عندما يجمع عملك كميات هائلة من البيانات الجديدة؟ تطبيقات الأعمال اليوم تندفع في الجبال من العملاء الجدد ، والسوق ، والاستماع الاجتماعي ، والتطبيق في الوقت الحقيقي ، سحابة ، أو بيانات أداء المنتج. تعد التحليلات التنبؤية إحدى الطرق للاستفادة من كل هذه المعلومات واكتساب رؤى جديدة ملموسة والبقاء في صدارة المنافسة.

تستخدم المنظمات التحليلات التنبؤية بطرق مختلفة ، من التسويق التنبئي واستخراج البيانات إلى تطبيق خوارزميات التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين العمليات التجارية والكشف عن أنماط إحصائية جديدة. إنها أجهزة كمبيوتر تتعلم أساسًا من السلوك الماضي كيفية القيام ببعض العمليات التجارية بشكل أفضل وتقديم رؤى جديدة حول كيفية عمل مؤسستك فعليًا. ولكن قبل أن ندخل في كل الطرق الرائعة التي تستخدمها الشركات وشركات التكنولوجيا في تحليلات تنبؤية لتوفير الوقت وتوفير المال واكتساب ميزة على بقية السوق ، من المهم التحدث عن ماهية التحليلات التنبؤية بالضبط وما هو ليس كذلك..

ما هي التحليلات التنبؤية؟

التحليلات التنبؤية ليست مفهوما أبيض وأسود أو ميزة منفصلة لمديري قواعد البيانات الحديثة. إنها مجموعة من تقنيات تحليل البيانات والتقنيات الإحصائية التي تم وضعها تحت شعار واحد. التقنية الأساسية هي تحليل الانحدار ، والذي يتنبأ بالقيم ذات الصلة للمتغيرات المتعددة والمترابطة القائمة على إثبات أو دحض افتراض معين. التحليلات التنبؤية تدور حول التعرف على الأنماط في البيانات إلى احتمال المشروع ، وفقًا أليسون سنو ، كبير المحللين في التسويق B2B في Forrester.

"من المهم أن ندرك أن التحليلات تدور حول الاحتمالات ، وليس المطلقات" ، أوضح سنو ، الذي يغطي مساحة التسويق التنبؤية. "على عكس التحليلات التقليدية ، عند تطبيق التحليلات التنبؤية ، لا يعرف المرء مقدمًا ما هي البيانات المهمة. التحليلات التنبؤية تحدد البيانات التنبؤية للنتائج التي ترغب في التنبؤ بها."

فكر في مندوب مبيعات يبحث في ملف التعريف الرئيسي في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) مثل Salesforce.com. لنفترض أن الافتراض هو أن العميل سيشتري منتجك. الافتراضات الأخرى هي أن المتغيرات هي تكلفة المنتج ، ودور العميل الرئيسي في الشركة ، ونسبة الربحية الحالية للشركة. الآن اسقط تلك المتغيرات في معادلة الانحدار وفويلا! لقد حصلت على نموذج تنبؤي يمكن من خلاله استنباط استراتيجية فعالة لعرض وبيع المنتجات إلى العملاء المتوقعين.

بصرف النظر عن تحليل الانحدار (التعقيدات والمجموعات الفرعية التي يمكنك أن تجدها في كتاب هارفارد بيزنس ريفيو ) ، تستخدم التحليلات التنبؤية أيضًا تدريجيًا في استخراج البيانات و ML. يعد تعدين البيانات بالضبط ما يبدو عليه: يمكنك فحص مجموعات البيانات الكبيرة لاكتشاف الأنماط والكشف عن معلومات جديدة. أصبحت تقنيات ML ، مع قدر أكبر من الانتظام ، المقالي والغربلات الغربلة للعثور على شذرات البيانات الذهبية. يمكن لابتكارات ML مثل الشبكات العصبية وخوارزميات التعلم العميق معالجة مجموعات البيانات غير المهيكلة هذه بشكل أسرع من عالم البيانات أو الباحث التقليدي ، وبدقة أكبر وأكبر مع تعلم الخوارزميات وتحسينها. إنها بنفس الطريقة التي يعمل بها IBM Watson ، وتوفر مجموعات الأدوات مفتوحة المصدر مثل TensorFlow من Google و CNTK من Microsoft وظائف ML على نفس المنوال.

التغيير الكبير الذي يغذي طفرة التحليلات التنبؤية ليس فقط تقدم ML و AI ، ولكن لم يعد علماء البيانات فقط يستخدمون هذه التقنيات بعد الآن. أدوات استقصاء المعلومات وأدوات تصوير البيانات ، إلى جانب المؤسسات مفتوحة المصدر مثل Apache Software Foundation ، تجعل أدوات تحليل البيانات الكبيرة أكثر سهولة وأكثر فاعلية وسهولة في الاستخدام من أي وقت مضى. أدوات ML وتحليل البيانات هي الآن خدمة ذاتية وفي أيدي مستخدمي الأعمال اليومية - بدءًا من مندوب المبيعات الذي يقوم بتحليل بيانات العملاء المتوقعين أو المسؤول التنفيذي الذي يحاول فك رموز اتجاهات السوق في قاعة الاجتماعات إلى مندوب خدمة العملاء الذي يبحث في نقاط الألم الشائعة لدى العملاء ووسائل التواصل الاجتماعي يقوم مدير التسويق بقياس التركيبة السكانية للتابعين والاتجاهات الاجتماعية للوصول إلى الجمهور المستهدف المناسب من خلال حملة. حالات الاستخدام هذه ليست سوى قمة الجبل الجليدي في استكشاف جميع الطرق التي تؤدي بها التحليلات التنبؤية إلى تغيير الأعمال ، والكثير منها سوف ندرسه أدناه.

ومع ذلك ، فإن التحليلات التنبؤية لا تشبه كرة بلورية أو تقويم Biff Tannen الرياضي من Back to the Future 2. لا تستطيع الخوارزميات والنماذج أن تخبر عملك بما يتجاوز ظل الشك في أن منتجها التالي سيكون فائزًا بقيمة مليار دولار أو أن السوق على وشك دبابات. لا تزال البيانات وسيلة لتخمين متعلم ؛ نحن ببساطة أفضل تعليما بكثير مما كنا عليه.

تحليل تحليلي تنبؤي ، وصفي ، وصفي

في تقرير آخر لشركة Forrester بعنوان "التحليلات التنبؤية يمكن أن ينفخ تطبيقاتك بميزة غير عادلة" ، يشير "المحلل الرئيسي مايك جوالتيري" إلى أن كلمة "تحليلات" في "التحليلات التنبؤية" هي تسمية خاطئة بعض الشيء. التحليلات التنبؤية ليست فرعًا من التحليلات التقليدية مثل إعداد التقارير أو التحليل الإحصائي. إنه يتعلق بإيجاد نماذج تنبؤية يمكن للشركات استخدامها للتنبؤ بنتائج الأعمال المستقبلية و / أو سلوك العملاء."

باختصار ، أوضح سنو أن مصطلح "تنبؤي" يدل بطبيعته على الاحتمالية أكثر من اليقين ، حيث يقوم بتفكيك مشهد أدوات التحليل وكيف يتحول إلى تحليلات إرشادية.

وقال سنو: "التحليلات الوصفية ، رغم أنها غير متطورة بشكل خاص ، ببساطة تلتقط الأشياء التي حدثت". "التحليلات الوصفية أو التاريخية هي الأساس الذي يمكن أن تعتمد عليه الخوارزمية. هذه مقاييس بسيطة ولكنها غالبًا ما تكون كبيرة الحجم ولا يمكن إدارتها دون استخدام أداة تحليلية.

"بشكل عام ، تعد لوحات المعلومات وإعداد التقارير أكثر الاستخدامات شيوعًا للتحليلات التنبؤية داخل المؤسسات اليوم. غالبًا ما تفتقر هذه الأدوات إلى الارتباط بقرارات العمل أو تحسين العمليات أو تجربة العملاء أو أي إجراء آخر. وبعبارة أخرى ، تنتج النماذج رؤى ولكنها غير واضحة تعليمات حول ما يجب فعله بها: التحليلات الوصفية هي المكان الذي تجتمع فيه البصيرة مع الفعل. إنها تجيب على السؤال ، "أعرف الآن احتمال حدوث نتيجة ما يمكن القيام به للتأثير عليها في الاتجاه الإيجابي بالنسبة لي" ، ما إذا كان ذلك يمنع زبد العميل أو جعل عملية البيع أكثر احتمالا."

التحليلات التنبؤية في كل مكان

مع تطور المشهد BI ، تجد التحليلات التنبؤية طريقها إلى المزيد والمزيد من حالات استخدام الأعمال. هناك أدوات مثل خيارات المحررين Tableau Desktop و Microsoft Power BI ، والتي تتميز بسهولة الاستخدام وسهولة الاستخدام ، ومجموعات كبيرة من روابط البيانات وتصوراتها لاستيعاب الأحجام الضخمة من شركات البيانات التي تستوردها من مصادر مثل Amazon Elastic MapReduce (EMR) و Google توزيعات BigQuery و Hadoop من لاعبين مثل Cloudera و Hortonworks و MapR. لا تحتوي أدوات الخدمة الذاتية هذه بالضرورة على ميزات التحليلات التنبؤية الأكثر تقدمًا حتى الآن ، ولكنها تجعل البيانات الكبيرة أصغر بكثير وأسهل في التحليل والفهم.

قال سنو إن هناك سلسلة واسعة من حالات الاستخدام للتحليلات التنبؤية في الأعمال اليوم ، من اكتشاف الاحتيال في نقاط البيع (POS) ، أو ضبط المحتوى الرقمي تلقائيًا على أساس سياق المستخدم إلى دفع التحويلات ، أو بدء خدمة استباقية للعملاء من أجل المخاطرة مصادر الدخل. في التسويق B2B ، قالت سنو إن الشركات والمؤسسات الصغيرة والمتوسطة تستخدم التسويق التنبئي لنفس الأسباب التي تستخدم بها أي استراتيجية أو تكتيك أو تقنية: للفوز والاحتفاظ وخدمة العملاء بشكل أفضل من أولئك الذين لا يفعلون ذلك.

أثناء تنقيبها بشكل أعمق ، حددت سنو ثلاث فئات من حالات استخدام التسويق B2B التي قالت إنها تهيمن على النجاح التنبئي المبكر وتضع الأساس لاستخدام أكثر تعقيدًا لتحليلات التسويق التنبؤية.

1. التهديف التنبؤي: إعطاء الأولوية للآفاق المعروفة ، يؤدي ، والحسابات على أساس احتمال اتخاذ إجراءات.

وقال سنو: "إن نقطة الدخول الأكثر شيوعًا لمسوقي B2B في التسويق التنبئي ، ويضيف التسجيل التنبئي بعدًا علميًا ، رياضيًا إلى تحديد الأولويات التقليدية التي تعتمد على المضاربة ، والتجريب ، والتكرار لاستنباط المعايير والأوزان". "تساعد حالة الاستخدام هذه المبيعات والمسوقين على تحديد الحسابات الإنتاجية بشكل أسرع ، وقضاء وقت أقل في الحسابات الأقل احتمالًا للتحويل ، والبدء في حملات بيع أو استهداف مستهدفة".

2. نماذج التعريف: تحديد واكتساب آفاق ذات سمات مماثلة للعملاء الحاليين.

وقال سنو: "في حالة الاستخدام هذه ، فإن الحسابات التي أظهرت السلوك المرغوب فيه (التي أجريت عملية شراء ، أو جددت عقدًا ، أو اشترت منتجات وخدمات إضافية) تعمل كأساس لنموذج تحديد الهوية". "تساعد حالة الاستخدام هذه المبيعات والمسوقين على إيجاد آفاق قيّمة في وقت مبكر من دورة المبيعات ، والكشف عن المسوقين الجدد ، وإعطاء الأولوية للحسابات الحالية للتوسع ، ومبادرات التسويق القائمة على حساب الطاقة (ABM) من خلال جلب الحسابات السطحية التي يمكن توقعها بشكل معقول أكثر تقبلا للمبيعات ورسائل التسويق."

3. التقسيم الآلي: يؤدي الجزء للرسائل الشخصية.

وقال سنو: "لم يتمكن مسوقو B2B عادة من التجزئة إلا بسمات عامة ، مثل الصناعة ، وفعلوا ذلك بمجهود يدوي لدرجة أن التخصيص لا ينطبق إلا على الحملات ذات الأولوية العالية". "الآن ، يمكن الآن إلحاق السمات المستخدمة في تغذية الخوارزميات التنبؤية بسجلات الحسابات لدعم التقسيم المعقد والآلي. تساعد حالات الاستخدام هذه المبيعات والمسوقين على توجيه الاتصالات الصادرة مع الرسائل ذات الصلة ، وتمكين محادثات كبيرة بين المبيعات والتوقعات ، وإبلاغ استراتيجية المحتوى أكثر ذكاء ".

تعمل أدوات BI والأطر مفتوحة المصدر مثل Hadoop على إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات ككل ، ولكن إلى جانب التسويق B2B ، يتم تحليل التحليلات التنبؤية أيضًا في المزيد من منصات البرامج المستندة إلى مجموعة النظراء عبر مجموعة من الصناعات. خذ موقع شركة المواعدة على الإنترنت على موقع eHarmony's Elevated Careers وعدد قليل من البائعين الآخرين في مساحة "التحليلات التنبؤية للتوظيف". لا تزال هذه المنصات كبيرة في أيامها الأولى ، لكن فكرة استخدام البيانات للتنبؤ بالباحثين عن عمل هي الأنسب لوظائف محددة والشركات لديها القدرة على إعادة اختراع كيفية توظيف مديري الموارد البشرية (HR) لتوظيف المواهب.

بدأ موفرو مكتب المساعدة مثل Zendesk أيضًا في إضافة قدرات التحليل التنبؤية للمساعدة في برامج المكتب. قامت الشركة بتطوير نظامها الأساسي بصلاحيات تنبؤية لمساعدة ممثلي خدمة العملاء على اكتشاف المناطق التي تعاني من مشاكل باستخدام نظام إنذار مبكر يستند إلى البيانات يسمى "توقع الرضا". تستخدم هذه الميزة خوارزمية ML لمعالجة نتائج مسح الرضا ، ورمي المتغيرات بما في ذلك الوقت لحل تذكرة ، وتأخر استجابة خدمة العملاء ، وصياغة تذكرة محددة في خوارزمية الانحدار لحساب تصنيف رضا العميل المتوقع.

نرى أيضًا أن التحليلات التنبؤية لها تأثير كبير على النتيجة النهائية على النطاق الصناعي ومع إنترنت الأشياء (IoT). تستخدم Google خوارزميات ML في مراكز البيانات لتشغيل الصيانة التنبؤية على مزارع الخوادم التي تعمل على البنية الأساسية السحابية العامة لـ Google Cloud Platform (GCP). تستخدم الخوارزميات البيانات المتعلقة بالطقس والحمل والمتغيرات الأخرى لضبط مضخات تبريد مركز البيانات بشكل استباقي وتقليل استهلاك الطاقة بشكل كبير.

هذا النوع من الصيانة التنبؤية أصبح شائعا في المصانع كذلك. تقدم شركات التكنولوجيا في الشركات ، مثل SAP ، منصات صيانة وخدمة تنبؤية تستخدم بيانات الاستشعار من أجهزة تصنيع إنترنت الأشياء المتصلة للتنبؤ عندما يكون الجهاز معرضًا لخطر حدوث مشكلات ميكانيكية أو عطل. تستكشف شركات التقنية مثل Microsoft أيضًا الصيانة التنبؤية لتطبيقات الفضاء الجوي ، مما يجعل كورتانا تعمل على تحليل بيانات أجهزة الاستشعار من محركات الطائرات ومكوناتها.

تستمر قائمة تطبيقات الأعمال المحتملة ، بدءًا من الطريقة التي تعمل فيها التحليلات التنبؤية على تغيير صناعة البيع بالتجزئة إلى الشركات الناشئة المتقدمة باستخدام النماذج التنبؤية في تحليل الاحتيال ومخاطر المعاملات المالية. لقد خدشنا السطح فقط ، من خلال الطرق التي يمكن أن تدمج بها الصناعات المختلفة هذا النوع من تحليل البيانات والأعماق التي ستعرف بها أدوات وتقنيات التحليلات التنبؤية إعادة تعريف كيفية قيامنا بأعمالنا التجارية بالتوافق مع تطور الذكاء الاصطناعى. مع اقترابنا من رسم خريطة لعقل اصطناعي ، فإن الاحتمالات لا حصر لها.