Predictive analytics là gì mà ngày càng nhiều các công ty và tổ chức sử dụng để tăng lợi nhuận và lợi thế cạnh tranh của họ? Vậy chính xác thì khái niệm này là gì, có ý nghĩa như thế nào, vì sao cần sử dụng?
Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn tìm hiểu thông tin cơ bản nhất về Predicitve Analytics!
Predictive analytics là gì?
“Predictive Analytics có nghĩa là phân tích dự đoán đề cập đến việc sử dụng thống kê và kỹ thuật mô hình hóa để đưa ra những dự đoán về kết quả và hiệu suất trong tương lai.”
Dựa trên dữ liệu trong quá khứ và hiện tại, phân tích dự đoán giúp các doanh nghiệp và nhà đầu tư xác định xem xu hướng sắp tới sẽ biến đổi như thế nào, các sự kiện cũ có khả năng xuất hiện trở lại hay không… Nhờ đó mà họ có thể nhận định rủi ro và xây dựng chiến lược, điều chỉnh nguồn lực cho phù hợp.
Phân tích dự đoán thường gắn liền với dữ liệu lớn) và khoa học dữ liệu. Nó cần tới một loạt các kỹ thuật để đưa ra được các dự đoán, bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI), khai thác dữ liệu, máy học (machine learning), mô hình hóa và thống kê. Một công nghệ khá phức tạp phải không nào?
Nhưng hiện nay, phân tích dự đoán không còn là lĩnh vực của riêng các nhà toán học và thống kê nữa. Lí do là các phần mềm, công cụ tiện ích ngày càng xuất hiện nhiều, giúp việc xây dựng và mở rộng các mô hình dự đoán trở nên dễ dàng, nhanh chóng hơn. Giờ đây, các nhà phân tích kinh doanh, các chuyên gia trong lĩnh vực kinh doanh, các doanh nghiệp cũng hoàn toàn có thể sử dụng công nghệ này.
Tại sao phân tích dự đoán lại quan trọng?
Như đã nói ở phần predictive analytics là gì, các doanh nghiệp và tổ chức đang chuyển sang phân tích dự đoán để giúp giải quyết các vấn đề khó khăn và nhận định các cơ hội mới. Phân tích dự đoán có những vai trò chính sau:
– Tối ưu hóa các chiến dịch marketing: Phân tích dự đoán được sử dụng để xác định xu hướng hành động trong quá trình mua hàng và phản hồi của khách hàng. Dựa vào đó mà doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược tiếp thị thu hút, giữ chân và phát triển khách hàng tiềm năng.
– Cải thiện hiệu quả hoạt động: Nhiều công ty sử dụng các mô hình phân tích dự đoán để dự tính số lượng hàng tồn kho và quản lý các nguồn lực.
Chẳng hạn như các hãng hàng không sử dụng phân tích dự đoán để đặt giá vé, các khách sạn dự đoán số lượng khách mỗi đêm để tối đa hóa công suất phòng và tăng doanh thu. Có thể nói phân tích dự đoán giúp các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn, tận dụng tốt nguồn lực hơn.
– Giảm thiểu rủi ro: Việc dự đoán trước tương lai để chuẩn bị ngay từ hiện tại suy cho cùng chính là để giảm mức độ rủi ro xuống thấp nhất có thể. Giữa thị trường liên tục biến động, nhiều đối thủ cạnh tranh, hành vi khách hàng cũng không ngừng thay đổi, doanh nghiệp có thể yên tâm hoạt động nếu khai thác được thông tin từ phân tích dự đoán.
Kỹ thuật phân tích dự đoán
Khai thác dữ liệu: Để quản lý lượng lớn dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc để nhận ra các mẫu ẩn và mối quan hệ giữa các biến được cung cấp, khai thác dữ liệu là điều cần thiết. Sau khi được xác định, các mối quan hệ này có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về sự kiện.
Mô hình thống kê: Song song với quá trình khai thác dữ liệu, các mô hình dữ liệu thống kê có thể được sử dụng tùy thuộc vào bối cảnh của những gì cần được dự đoán bằng cách sử dụng cùng một dữ liệu được thu thập.
Sau khi xây dựng mô hình, dữ liệu mới sẽ được cung cấp cho các mô hình để dự đoán kết quả trong tương lai. Ví dụ: một chuyên gia kinh doanh có thể xây dựng mô hình bán kèm bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng hiện tại và dự đoán những mặt hàng khác mà họ có khả năng sẽ mua từ cùng một công ty.
Máy học: Máy học có thể triển khai các phương pháp và kỹ thuật lặp lại để xác định các mẫu từ tập dữ liệu lớn và xây dựng mô hình. Ví dụ, công cụ đề xuất được sử dụng rộng rãi cho các đề xuất mua sắm trực tuyến vì các dự đoán được đưa ra từ việc sử dụng hành vi mua và duyệt trước của khách hàng.
Các lĩnh vực ứng dụng phân tích dự đoán
Với những ưu điểm nổi trội trên, công nghệ phân tích dự đoán đã và đang được ứng dụng trong đa dạng các lĩnh vực của kinh tế và xã hội. Một số ngành và hoạt động nổi bật có thể kể đến:
– Ngân hàng và dịch vụ tài chính: Lĩnh vực tài chính với lượng dữ liệu khổng lồ và nhiệm vụ giữ số tiền lớn từ lâu đã sử dụng phân tích dự đoán để phát hiện và ngăn chặn gian lận, đo lường rủi ro tín dụng, tối đa hóa cơ hội giữ chân khách hàng tiềm năng.
– Ngành bán lẻ: Các nhà bán lẻ ở khắp mọi nơi đang sử dụng phân tích dự đoán để lập kế hoạch phân phối hàng hóa, tối ưu hóa giá cả, đánh giá hiệu quả của các chương trình khuyến mại hướng đến người tiêu dùng…
– Tiếp thị và bán hàng (Marketing & sales): Phân tích dự đoán có thể được sử dụng để thấu hiểu vòng đời sản phẩm, hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó làm nền tảng xây dựng các chiến dịch tiếp thị và phát triển hoạt động khuyến mãi, cross-sell hấp dẫn.
– Sức khỏe: Phân tích dự đoán trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe được sử dụng để phát hiện, theo dõi và lên lộ trình chữa trị cho bệnh nhân. Ngành bảo hiểm y tế cũng thực hiện các bước phân tích dự đoán để xác định những bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh mãn tính cao nhất, từ đó tìm ra những biện pháp tốt nhất.
– Sản xuất và cung ứng: Đối với các nhà sản xuất, phân tích dự đoán giúp họ xác định các yếu tố dẫn đến sụt giảm chất lượng và lỗi trong sản xuất, cũng như tối ưu hóa quy trình sản xuất và nguồn lực. Các doanh nghiệp cũng sử dụng phân tích dự đoán để quản lý việc cung ứng hàng hóa hiệu quả hơn, đáp ứng nhiều nhu cầu hơn đồng thời giảm thiểu lượng hàng tồn kho.
Bên cạnh việc hiểu được predictive analytics là gì, bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về các thuật ngữ khác tại Masterskills.vn
Hà Phương
