Slik bruker du prescriptive analytics

Siden bedrifter i dag har tilgang til enorme mengder data, tar bedrifter i bruk analytiske løsninger som tar sikte på å grave ut betydninger og konklusjoner, og hjelper til med å forbedre beslutningsprosessen. Som en foreskrivende analytiker, du ville prøve å sikte på å optimalisere; salgsplanleggingsinnsats, analyser de historiske dataene til en virksomhet og forutsi hva som kan skje eller ikke vil skje i fremtiden. Den fremmer organisering drevet av data. Og som et resultat kan bedrifter optimalisere driftskostnadene, forsyningskjeden, inntektene og kundeservicen, for å oppleve enorme ROIer (avkastning på investering).

Å utforske analytiske alternativer er en skremmende oppgave. Med det i bakhodet er de delt inn i tre forskjellige nivåer. Alle de tre kategoriene utfyller hverandre, og vi kan ikke si at den ene er viktigere enn den andre. Hvis en virksomhet ønsker å få et helhetlig syn på sin bransje, og ønsker å finne ut hvordan en bedrift kan konkurrere effektivt i markedet, må den ha et sterkt analytisk miljø. De tre analytiske kategoriene inkluderer:

• Beskrivende analyser gir innsikt i hva som har skjedd tidligere
• Prediktiv analyse bruker teknikker og verktøy for å forstå hva som vil skje i fremtiden.
• Preskriptiv analyse bruker algoritmer for å anbefale mulige resultater og forklare hva som bør gjøres for å fremme en virksomhet.

For å si det enkelt, preskriptiv analyse gir anbefalinger som du kan bruke for å hjelpe forretningsmålene dine til å bli virkelighet. for å oppnå dette, må du erkjenne den riktige måten å stille: passende spørsmål, definere målene dine og optimalisere dem for suksess. Noen av disse foreskrivende modelleksemplene inkluderer:

• Forstå effekten av pris på kvantitet.
• Måter å maksimere inntektene på.
• måter å maksimere fortjenesten.
• Å gjøre best mulig bruk av reklame for visse produkter eller tjenester.

Nesten alle bedrifter har i dag en nettside, eller i det minste en slags digitalt forum eller aktivitet. Dermed har det blitt lettere å samle inn og analysere data med den hensikt å få mer kunnskap og kjøpsmønstre som frister kunder. Siden gründere er veldig travle i sin egen daglige forretningsdrift, kan de ikke forfølge slike datateknologier. I dette tilfellet kan et dataanalyseteam leies inn som en outsource datatjenesteleverandør. Dette teamet kan administrere og håndtere all data knyttet til tekniske oppgaver.

Noen virksomheter har et større behov for foreskrivende analyser enn andre. Preskriptiv analyse kan være nyttig både for bedrifter og deres ansatte. Med riktig opplæring i preskriptiv analyse kan bedrifter forbedre resultatet i sanntid.

Mens noen markedsavdelinger anses som mer analytiske enn andre forretningsstrømmer, preskriptiv analyse blir sakte populær i andre virksomheter. Noen virksomheter som gradvis drar nytte av foreskrivende analyser inkluderer; operasjoner, R&D, HR, salg og andre. Preskriptiv analyse inkluderer også optimalisering av forsyningskjeden, da bedrifter trenger å vite hvem de skal samarbeide med og velge passende partnere som har en større presisjonskraft. Preskriptiv analyse både forenkler og fremskynder hele prosessen. Det hjelper også med å identifisere de beste strategiske planene som en bedrift bør forfølge.

De fleste gründere ønsker ferdige og raske forretningsløsninger når det er nødvendig. I nødstilfeller trenger de raske løsninger og kunnskap drevet av tilgjengelige data. Preskriptiv analyse kan bidra til å bedre drive en virksomhet uten å investere for mye tid og dyktighet. Bedriftsledere, for eksempel, som leter etter en umiddelbar løsning på problemene sine, vil finne reseptbelagte analyser ganske tiltalende og nyttig.

Preskriptiv analyse lar deg foreskrive en rekke mulige handlinger som kreves for å oppnå et mål eller finne en løsning. Preskriptiv analyse handler om å gi råd. Mens du bruker foreskrivende analyser, lar den deg beregne effekten en fremtidig beslutning kan indusere. Det er nyttig å gi råd om mulige resultater før en endelig beslutning tas. På sitt beste forutser denne grenen av analyse ikke bare hva som kan skje, men også årsakene til det. I tillegg bruker den forslag til hvordan en bedrift bør ta sitt neste steg.

Preskriptiv analyse går utover prediktiv og beskrivende analyse ved å foreslå mulige handlingsplaner for fremtidige situasjoner. En rekke verktøy og teknikker brukes for å oppnå dette formålet, inkludert: algoritmer, forretningsregler, automatisert læring og modelleringsprosedyrer. Du kan bruke slike teknikker med inndata fra varierte datasett, inkludert stordata, sanntidsdatastrømmer, transaksjonsdata og historiske data.

I begynnelsen kan foreskrivende analyser virke ganske komplisert både å bruke og administrere. Mange bedrifter bruker dem ennå ikke i sine daglige bedriftskurs. Men hvis det implementeres riktig, kan det gi en enorm innvirkning på beslutningsprosessen din, og til slutt din virksomhetens samlede vekst og fremgang. Mange storskalabedrifter bruker suksessfulle analyser for å optimalisere: planlegging, produksjon og lagerbeholdning når det gjelder forsyningskjeden. Preskriptiv analyse gjør dem i stand til å levere den riktige typen produkt til det perfekte tidspunktet, noe som igjen forbedrer forbrukeropplevelsen.

Preskriptiv analyse er en kombinasjon av maskingenererte handlingsplaner og menneskelige beslutningsprosesser. Den er basert på balansen mellom sunn fornuft og algoritmiske beregninger. Selv om det kan være vanskelig å finne den rette balansen, bør du vurdere disse tipsene for å oppnå suksess:

• Foreskrivende analyseplattformer er ikke alle like. Noen kan være egnet for visse typer virksomheter, mens andre kan være best for andre. Så mens du velger en preskriptiv analyseprogramvare, er forskning nødvendig for å sikre at den oppfyller dine spesielle forretningskrav.

• Uansett hvilken programvare du velger, sørg for at alle medlemmer av organisasjonen forstår hvordan systemet fungerer og hvordan det vil være til nytte for dem. Noen ganger kan det hende at data generert av programvaren ikke samsvarer med menneskers perspektiv. Når du anbefaler programvaren til dine ansatte, bør begrunnelsen bak den være klar.

• Funksjonene til alle virksomheter er basert på et sett med regler. På den annen side er læringssystemer generert av maskiner ganske forskjellige. De utvikler seg over tid, og krever enorme mengder data. Det kreves også ferske data for å få en ide om en nåværende status. Hvis du skal bruke prediktiv analyse for virksomheten din i lang tid, må du hele tiden overvåke det. Forsikre deg om at resultatene du mottar ikke bare er produktive, men moralske og etiske, parallelt med tilliten du ønsker for din virksomhet.

Hvis du vil lese lignende artikler til Slik bruker du Prescriptive Analytics, vi anbefaler deg å besøke vår Økonomi & virksomhet kategori.