Apa itu analisis prediktif?

Analisis prediktif membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik untuk bisnis mereka. Prinsip panduan analitik prediktif adalah menggunakan tren masa lalu untuk memperkirakan peristiwa bisnis di masa depan. Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan apa itu analitik prediktif dan bagaimana perusahaan menggunakannya.

Apa itu analitik prediktif?

Analitik prediktif menggunakan teknik analitik untuk mengevaluasi data masa lalu dan saat ini untuk memperkirakan tren dan perilaku, mengidentifikasi peluang, dan mengantisipasi risiko. Metode analitik prediktif yang canggih mencakup pembelajaran mesin, penambangan data, pemodelan statistik, dan kecerdasan buatan.

Bagaimana cara kerja analitik prediktif?

Setelah analis organisasi menemukan pola dalam data, mereka dapat merancang model untuk menemukan hubungan antara berbagai faktor. Model-model ini memungkinkan analis untuk menilai apakah serangkaian kondisi yang disatukan dapat menghasilkan manfaat atau risiko. Beginilah cara analisis prediktif dapat memandu pengambilan keputusan berdasarkan informasi di berbagai kategori rantai pasokan dan peristiwa pengadaan. Analisis prediktif adalah tugas yang dapat dilakukan bisnis mana pun selama tetap berkomitmen untuk menginvestasikan waktu dan dana yang diperlukan dalam proyek. Setelah model diterapkan, organisasi Anda perlu mempertahankannya dengan analisis lanjutan.

Bagaimana menerapkan proses analitik prediktif

Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut untuk menerapkan proses analitik prediktif:

Tentukan tujuan

Identifikasi apa yang ingin Anda capai melalui proses analitik prediktif. Tentukan hasil proyek dan sumber data yang tersedia. Pastikan bahwa semua sumber data yang Anda rencanakan untuk digunakan adalah yang terbaru. Misalnya, Anda mungkin ingin merencanakan penjualan Anda dengan lebih baik. Saat ini, biaya perekrutan tenaga penjual Anda tinggi, dan terlalu banyak produk Anda yang tidak terjual. Anda perlu tahu kapan harus memesan barang dagangan, berapa jumlah yang harus dipesan dan apakah perlu mempekerjakan tenaga penjualan tambahan.

Kumpulkan data

Mengumpulkan sejumlah besar data historis adalah fase penting dari proses. Karena informasi yang Anda kumpulkan akan berasal dari berbagai sumber dan dapat dalam format yang berbeda, Anda memerlukan pendekatan terpadu untuk itu. Misalnya, Anda dapat mengekstrak data dari komentar media sosial dalam format XML dan angka penjualan dalam tabel spreadsheet terstruktur.

Analisis data

Periksa dan bersihkan data untuk menemukan informasi yang berguna. Anda dapat menggunakan metode penambangan data untuk menyiapkan data untuk analisis. Data mining adalah proses mengamati data dan membedakan pola. Misalnya, Anda dapat melihat angka penjualan Anda dan berpotensi melihat puncaknya selama musim liburan.

Gunakan alat statistik

Alat statistik memungkinkan Anda menguji dan memvalidasi hipotesis yang baru saja Anda buat. Alat statistik termasuk statistik multivariat, analisis regresi dan peramalan. Misalnya, Anda dapat memverifikasi apakah puncak penjualan ini berulang untuk mengonfirmasi bahwa pelanggan membeli produk Anda selama liburan.

Buat model

Pemodelan prediktif bertujuan untuk mengotomatisasi proses keputusan sehari-hari Anda. Banyak organisasi menggunakan bahasa pemrograman open-source seperti Python. Sangat penting untuk menginformasikan diri Anda sendiri tentang alat yang tersedia dan memilih salah satu yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda. Setelah Anda memiliki alat Anda di tempat, Anda dapat membuat laporan. Misalnya, Anda dapat membuat laporan yang menunjukkan jumlah yang harus dibeli untuk stok Anda.

Terapkan hasil Anda

Setelah Anda menguji angka Anda dengan statistik dan mengkalibrasinya dengan pemodelan, Anda dapat menginterpretasikan hasilnya dan membuat langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti. Misalnya, Anda tahu bahwa pelanggan membeli produk Anda selama liburan. Anda memastikan stok yang cukup untuk periode ini dan menyewa tenaga penjualan tambahan selama bulan November, Desember dan Januari.

Pantau kemajuan Anda

Tinjau model secara teratur. Jika berlaku untuk jangka waktu tertentu, dapat berubah dengan kondisi eksternal. Oleh karena itu, Anda perlu menguji ulang model Anda untuk memastikannya masih berfungsi. Misalnya, jika preferensi pelanggan berubah, model Anda dapat terpengaruh.

Mengapa analisis prediktif penting?

Analisis prediktif memungkinkan organisasi membuat prediksi yang lebih andal dan akurat. Oleh karena itu, ini akan memungkinkan mereka untuk menghemat uang atau menghasilkan lebih banyak keuntungan.

Berikut adalah beberapa manfaat lain dari analisis prediktif:

• Membantu para profesional memperkirakan kebutuhan masa depan mereka: Misalnya, pengecer menggunakannya untuk memperkirakan inventaris mereka, atau hotel menggunakannya untuk memprediksi jumlah kamar yang akan dipesan klien pada musim tertentu. Dengan begitu, mereka dapat mempersiapkan dan memaksimalkan penjualan mereka sambil mengendalikan biaya mereka. Setelah menerapkan analisis prediktif, mereka tidak akan membeli terlalu banyak barang dagangan atau mempekerjakan terlalu banyak staf.
• Meningkatkan pengalaman pelanggan: Berkat analitik prediktif, organisasi dapat mengoptimalkan kampanye pemasaran mereka. Dengan mengusulkan produk yang diminati pelanggan, mereka meningkatkan tingkat pembelian, mempertahankan pelanggan yang sudah ada, dan menarik pelanggan baru.
• Membantu dalam mendeteksi perilaku kriminal: Mengidentifikasi perilaku non-kebiasaan dapat mengungkap deteksi penipuan, serangan cyber atau mata-mata perusahaan.

Bagaimana organisasi menggunakan analitik prediktif?

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana berbagai sektor memanfaatkan analitik prediktif.

• Otomotif: Industri ini mengintegrasikan catatan kekuatan dan kegagalan komponen ke dalam rencana manufaktur kendaraan yang akan datang. Mereka juga mempelajari perilaku pengemudi untuk mengembangkan teknologi bantuan pengemudi yang lebih efektif dan, pada akhirnya, kendaraan otonom.
• Manufaktur: Bidang ini perlu memprediksi lokasi dan tingkat kegagalan mesin. Profesional di industri ini menggunakan prakiraan permintaan masa depan untuk mengoptimalkan pengiriman bahan baku mereka.
• Layanan keuangan: Profesional layanan keuangan mengembangkan model risiko kredit dengan analitik. Para analis memperkirakan tren pasar ekonomi. Mereka dapat memprediksi dampak undang-undang dan peraturan baru pada bisnis dan pasar.
• Dirgantara: Di sektor kedirgantaraan, analitik prediktif dapat memproyeksikan penggunaan bahan bakar dan keandalan pesawat untuk operasi pemeliharaan tertentu.
• Cuaca: Prakiraan cuaca telah meningkat pesat dalam beberapa dekade terakhir berkat model analitik prediktif. Misalnya, peramal cuaca dapat memberikan prediksi trek badai 72 jam yang akurat.
• Energi: Para profesional energi memperkirakan rasio harga dan permintaan jangka panjang. Mereka juga menggunakan analitik prediktif untuk menentukan dampak peristiwa cuaca, kegagalan peralatan, peraturan, dan variabel lain pada biaya layanan.
• Ritel: Ritel menggunakan analisis prediktif untuk meningkatkan posisi penjualannya dan menciptakan hubungan yang lebih baik dengan pelanggan.
• Penegakan hukum: Industri ini dapat menggunakan data tren kejahatan untuk menentukan lingkungan yang mungkin memerlukan perlindungan tambahan pada periode tertentu dalam setahun.

Apa saja aplikasi analitik prediktif?

Berikut adalah beberapa aplikasi analitik prediktif:

Optimalisasi kampanye pemasaran dan manajemen hubungan pelanggan

Pemasar menerapkan analitik prediktif ke data pelanggan dan mencapai tujuan manajemen hubungan pelanggan. Mereka dapat menganalisis siklus hidup pelanggan dan mengelola hubungan di setiap tahap — perolehan produk atau layanan, hubungan, mempertahankan atau memenangkan kembali. Dengan hasil tersebut, mereka dapat membangun kampanye pemasaran yang efisien. Ini juga membantu dalam pemasaran langsung — untuk mengidentifikasi versi produk apa dan jenis saluran komersial dan komunikasi apa yang akan menjangkau jenis pelanggan tertentu.

Pendukung keputusan di sektor kesehatan

Analisis prediktif memungkinkan profesional kesehatan untuk memproyeksikan risiko bagi pasien untuk mengembangkan kondisi tertentu. Ini memandu keputusan medis. Platform analitik medis menggunakan genetika, informasi klinis, pencitraan multi-sumber, dan data demografis untuk membuat sistem pendukung keputusan bagi praktisi medis.

Manajemen risiko

Sektor keuangan menggunakan analisis prediktif untuk mengelola risiko di pasar keuangan. Para profesional di industri ini mempelajari tren untuk memilih produk investasi terbaik berdasarkan kinerja masa lalu dan waktu yang tepat untuk membeli atau menjual produk keuangan mereka.

Manajemen proyek

Manajer proyek memprediksi skenario yang mungkin dan membuat keputusan berdasarkan hasil laporan analitik.

Mitigasi risiko

Penyedia asuransi kesehatan menggunakan analitik prediktif untuk memeriksa data klaim medis masa lalu dan catatan laboratorium atau apotek. Hasil analisis mereka memungkinkan mereka untuk memprediksi kemungkinan penyakit dan kemungkinan biaya masa depan klien. Pedagang atau perusahaan keuangan juga menggunakan analisis prediktif sebelum memberikan pinjaman. Mereka akan menggunakan analisis prediktif untuk menilai potensi peminjam dan kemampuan untuk membayarnya kembali. Mereka dapat memprediksi kebangkrutan dan mengurangi risiko tidak diganti.

Pekerjaan apa yang menggunakan analitik prediktif?

Berikut adalah beberapa posisi yang memanfaatkan analitik prediktif:

• Manajer proyek: Manajer proyek menggunakan alat analitik untuk melacak efisiensi mereka, mengelola dan menindaklanjuti kemajuan tim dan meningkatkan produktivitas dengan mengubah proses.
• Analis data perawatan kesehatan: Analis data perawatan kesehatan membantu dokter dan ilmuwan menemukan jawaban dan mendukung diagnosa atau hipotesis mereka.
• Analis sistem TI: Analis sistem merancang sistem pemecahan masalah dalam teknologi informasi menggunakan analitik prediktif.
• Analis operasi: Analis operasi berkonsentrasi pada proses internal bisnis. Itu dapat melibatkan sistem pelaporan internal, restrukturisasi umum operasi bisnis, pembuatan dan distribusi produk.