Det här är prediktiv analys | Dagensanalys.se
Hjälp oss att fortsätta driva Sveriges bästa nyhetsplats för digitala marknadsförare. Donera här

Det här är prediktiv analys

Du har säkert hört ordet prediktiv analys,och hört att det är det senaste inom många olika industrier. Såväl detaljhandeln som flygbolag och tillverkningsindustrin använder det, men vad innebär det egentligen? Här reder vi ut begreppen och beskriver vad just du kan använda prediktiv analys till.

Ska vi vara helt ärliga är prediktiv analys inget annat än en avancerad prognosfunktion, baserad på stora mängder data som analyseras av en AI. Tänk dig ett försäkringsbolag som baserar din bilförsäkring på sannolikheten för att du ska vara i en bilolycka. Den analysen görs just på hur många bilolyckor som sker per år, i vilken del av landet, med vilka typer av bilar och förare. Tänk dig sedan att du gör samma sak för exempelvis detaljhandeln, där du baserar rekommendationer och placering av olika produkter på hur många och vilka som köpt vilka typer av varor.

Prediktiv analys är helt enkelt något som förekommit mycket länge, men som med den senaste tekniken blivit många gånger bättre, och framför allt mer exakt i hur väl olika företeelser kan förutsägas. Kombinationen av big data, neurala nätverk och maskininlärning har gjort att vi idag kan få djupare och mer precisa insikter i vad olika handlingar kommer få för konsekvenser. Det är dessutom ett område som till år 2022 bedöms omsätta närmare 100 miljarder kronor spår analysföretaget Zion Market.

Så vad ska du då ha detta till?
Några av de vanligaste användningsområdena är:

• Att kunna bedöma olika kunders värde, och på så sätt identifiera vilka kunder som är värda mer uppmärksamhet baserat på sannolikheten att de kommer investera i fler produkter och tjänster;
• Att kunna gruppera olika kunder för att på så sätt nå dem med riktade och relevanta budskap
• Att beräkna olika produkters och utrustnings livslängd och på så sätt planera för investeringar och underhållsarbete
• Att spåra och förhindra fel och brister för att snabbare kunna ge respons vid, eller helt förhindra missnöjda kunder.
• Att planera för lagerhållning och prisförändringar beroende på exempelvis väder, lagändringar och händelser på sociala medier.

Att fullt ut bygga upp ett system för prediktiv analys på hela företaget är dock ett arbete som kommer ta både tid och pengar i anspråk. Precis som med de flesta teknikutvecklingar är det därför bäst att börja i liten skala, och identifiera ett specifikt område där vinsterna av att kunna göra bättre förutsättningar är stora till en liten investering. Därefter går det att bättre bedöma hur en fortsatt implementering kan gå till, och vilka områden som är prioriterade. När systemet väl är på plats krävs det oftast ganska lite underhåll för att det ska fortsätta leverera värdefulla insikter lång tid framöver. Dessutom lär analyserna bli allt bättre i takt med att systemet lär sig, så i det här fallet är erfarenhet i allra högsta grad nyckeln till goda insikter.

Skribent - personal och organisationsexpert

Dagensanalys

Mattias är psykolog som brinner för emotionell intelligens och personlig utveckling. Han arbetar till vardags med utveckling av ledare och medarbetare samt att se till att organisationer har rätt person på rätt plats.

Skriv en kommentar

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>