Inhoudsopgave:
Video: Equity vs. debt | Stocks and bonds | Finance & Capital Markets | Khan Academy 2024
In een een steeds competitievere omgeving, organisaties hebben altijd manieren nodig om competitiever te worden. Voorspellende analyse vond zijn weg naar organisaties als een dergelijke tool. Met behulp van technologie in de vorm van algoritmes voor machine learning, statistieken en dataminingtechnieken kunnen organisaties verborgen patronen en trends in hun gegevens ontdekken die kunnen helpen bij de bedrijfsvoering en strategie en helpen bij het vervullen van kritieke bedrijfsbehoeften.
Door voorspellende analyses in te bedden in operationele beslissingen, wordt het rendement op investering verbeterd, omdat organisaties minder tijd besteden aan het nemen van operationele beslissingen met een laag effect en laag risico. Medewerkers kunnen meer tijd besteden aan high-impact, risicovolle beslissingen.
Zo kunnen de meeste standaardclaims automatisch worden uitbetaald. Als het voorspellende model echter een claim tegenkomt die ongebruikelijk is (een uitbijter), of als de claim hetzelfde patroon vertoont als een frauduleuze claim, kan het systeem de claim automatisch markeren en naar de juiste persoon verzenden om actie te ondernemen.
Door voorspellende analyses te gebruiken om een toekomstige gebeurtenis of trend te voorspellen, kan het bedrijf een strategie creëren om zichzelf te positioneren om van dat inzicht te profiteren. Als uw voorspellende model u vertelt (bijvoorbeeld) dat de trend in de mode zich richt op zwarte coltruien, kunt u passende acties ondernemen om meer zwartgekleurde coltruien te ontwerpen of meer accessoires te ontwerpen die bij het modieuze item passen.
Eindeloze mogelijkheden
Organisaties over de hele wereld streven ernaar om te verbeteren, te concurreren en lean te zijn. Ze willen hun planningsproces flexibeler maken. Ze onderzoeken hoe ze voorraden kunnen beheren en de toewijzing van hun personeel optimaal kunnen optimaliseren. Ze willen reageren op kansen zodra ze zich voordoen in realtime.
Met voorspellende analyses kunnen al die doelen beter bereikbaar worden gemaakt. De domeinen waarop voorspellende analyses kunnen worden toegepast, zijn onbeperkt; de arena is wijd open en alles is eerlijk spel. Laat de mijn starten. Laat de analyse beginnen.
Ga naar uw analytics-team en laat ze de gegevens die u hebt verzameld of verzameld, verzamelen met het oog op het vinden van een voordelige nichemarkt voor uw product; innoveren met gegevens. Vraag het team om u te helpen vertrouwen te krijgen in uw besluitvorming en risicobeheer.
Albert Einstein zei ooit: "Weet waar je informatie kunt vinden en hoe je het moet gebruiken; dat is het geheim van succes. "Als dat het geheim van succes is, dan zal je slagen door voorspellende analyses te gebruiken: de informatie zit in je data en datamining zal het vinden.De rest van de vergelijking is afhankelijk van uw zakelijke kennis van hoe u die informatie interpreteert - en uiteindelijk gebruikt om succes te creëren.
Waarde vinden in gegevens is gelijk aan succes. Daarom kunt u uw voorspellende analytische vergelijking herschrijven als
Data mining + bedrijfskennis = voorspellende analyse => succes
Hoe voorspellende analyses uw organisatie ondersteunen
Predictive analytics stelt uw organisatie in staat door drie voordelen te bieden:
-
Visie < Beslissing
-
Precisie
-
Visie
Predictieve analyses zullen u leiden om te zien wat onzichtbaar is voor anderen - met name nuttige patronen in uw gegevens.
Predictieve analyses kunnen u krachtige tips geven om richting te geven aan de beslissingen die u gaat nemen in de zoektocht van uw bedrijf om klanten te behouden, meer klanten aan te trekken en de winst te maximaliseren. Voorspellende analyses kunnen veel klantgegevens uit het verleden doornemen, aan andere gegevens koppelen en alle stukken in de juiste volgorde samenvoegen om die puzzel op verschillende manieren op te lossen, waaronder
Categoriseren van uw klanten en speculeren over hun behoeften.
-
Wensenlijsten van uw klanten kennen.
-
De volgende acties van uw klanten raden.
-
Uw klanten categoriseren als loyaal, seizoensgebonden of zwervend.
-
Het vooraf kennen van dit type informatie bepaalt uw strategische planning en helpt bij het optimaliseren van de toewijzing van middelen, het verhogen van de klanttevredenheid en het maximaliseren van uw winst.
Beslissing
Een goed gemaakt voorspellend analysemodel biedt analytische resultaten zonder emotie en vooringenomenheid. Het model maakt gebruik van wiskundige functies om toekomstige inzichten te verkrijgen op basis van getallen en tekst die feiten uit het verleden en actuele informatie beschrijven. Het model biedt u consistente en onbevooroordeelde inzichten om uw beslissingen te ondersteunen.
Overweeg het scenario van een standaardtoepassing voor een creditcard: het proces duurt enkele minuten; de bank of het agentschap maakt een snelle, op feiten gebaseerde beslissing over het al dan niet verlengen van het krediet en heeft vertrouwen in hun beslissing. De snelheid van die transactie is mogelijk dankzij voorspellende analyses, die de kredietwaardigheid van de aanvrager voorspelden.
Precisie
Stel u voor dat u veel rapporten moet lezen, inzichten moet verkrijgen uit de onderliggende feiten die erin liggen, door rijen Excel-spreadsheets kunt gaan om resultaten te vergelijken of informatie uit een groot aantal getallen kunt extraheren. Je hebt een staf nodig om deze tijdrovende taken uit te voeren. Met voorspellende analyses kunt u geautomatiseerde hulpmiddelen gebruiken om het werk voor u te doen - tijd en middelen besparen, menselijke fouten verminderen en precisie verbeteren.
U kunt bijvoorbeeld gerichte marketingcampagnes richten door de gegevens over uw klanten, hun demografische gegevens en hun aankopen te bekijken. Wanneer u precies weet aan welke klanten u moet verkopen, kunt u zich richten op degenen die het meest waarschijnlijk zullen kopen.
