На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

globe

21 подписчик

Свежие комментарии

  • Вениамин
    надёжные ваги остались далеко в прошлом, если нужен надёжный авто  и за адекватные деньги то у сузуки нет равный, соо...Самые надёжные ав...
  • Сем
    Все это только слова и общепринятые фразы,на самом деле все гораздо сложнее если уже случилось...Как сохранить иск...
  • Елена Бровченко
    Ваша статья очень иформативная, все разложено по полочкам, ведь как не сегодня актуальна digital-маркетинг 🔥🔥👍👍🔥🔥Digital-маркетинг...

Улучшение бизнеса с помощью предиктивной аналитики

В современном мире «тот, кто владеет информацией, владеет Миром». Информация становится самым ценным ресурсом. Судя по всё возрастающему интересу к криптовалютам, информация в ближайшем будущем станет дороже обычных денег.

Сейчас мы располагаем огромными объемами данных, так как появились технические возможности для хранения этих данных.

В связи с этим появилось новое направление в обработке данных – Big Data и даже новая профессия – Data Scientist. Это направление связано с возможностью обработки и анализа огромных объемов «сырых» данных, с поиском в них сложных закономерностей. Это возможно благодаря гибким, сложным запросам к данным. Big Data активно используют крупные компании, в том числе и для предиктивной аналитики.

Прогнозная (предиктивная) аналитика – технология, опирающаяся именно на большие объемы данных (но не обязательно Big Data, просто данных должно быть достаточно для репрезентативности выборок) для прогнозирования на «будущее». Звучит фантастично? Но нет, это уже давно реальность!

В целом, предиктивная аналитика это про поиск закономерностей в накопленных ранее данных для использования в будущем.

Прогнозирование нужно нам для принятия оптимальных управленческих решений в любой сфере. Примеры направлений для применения предиктивной аналитики:

  • Рекомендации. Благодаря анализу уже накопленных данных о пользователях мы можем четче понимать их ожидания от продукта и предлагать им то, чего они хотят.
  • Безопасность. Мы можем отслеживать поведение, похожее на мошеннические операции, на основе уже накопленных данных о злоумышленниках и их действиях.
  • Оптимизация маркетинговых каналов. На основе накопленных данных можно строить предположения о том, в какие каналы стоит вкладывать средства, а в какие нет.
  • Персонализированный подход к каждому клиенту. На основе данных о клиенте мы можем не только рекомендовать ему что-то из того, что у нас уже есть, но и разрабатывать для каждого что-то индивидуальное (учитывая все-все данные об отдельном клиенте).
  • Прогнозирование спроса и предложения, чтобы подстроиться под рынок. Прогнозирование рисков на основе накопленного «опыта».
  • ...многое другое.

Сейчас предиктивная аналитика набирает популярность и в e-commerce, так как у владельцев сайтов имеется очень много накопленных данных о посетителях веб-сайтов.

Применение предиктивной аналитики

Предиктивная аналитика «пришлась ко двору» в e-commerce. С ее помощью можно:

  • предсказать поведение будущих клиентов;
  • спрогнозировать спрос на товары;
  • понять, что влияет на принятие решения пользователями.

Получается, что предиктивная аналитика помогает повысить будущую конверсию сайта, а значит и прибыль компании.

Но ее очень сложно построить и использовать нужно с умом. Для работы с предиктивной аналитикой нужна платформа – приложение, в котором можно вести учет данных и строить на их основе модели прогнозирования. 

Источник - https://aicont.ru

Картина дня

наверх