Immaginate come cambierebbe il mondo se ogni annuncio che ricevete fosse solo su un prodotto che vi interessa. Quanto sarebbe bello ricevere informazioni solo su prodotti rilevanti? Quanto sarebbe efficiente ottenere tutti gli articoli per la spesa necessari al primo corridoio? Quanto potrebbe guadagnare l'umanità prevedendo le malattie osservando la storia medica e i sintomi attuali?
Tutto questo può essere realizzato utilizzando il potere di analiticoL'analisi si riferisce al processo di raccolta, Misura e analizza i dati per ottenere informazioni preziose che facilitano il processo decisionale. In vari campi, come business, Salute e sport, L'analisi può identificare modelli e tendenze, Ottimizza i processi e migliora i risultati. L'utilizzo di strumenti avanzati e tecniche statistiche è fondamentale per trasformare i dati in conoscenze applicabili e strategiche.... predittiva. Molte aziende lo stanno già utilizzando e migliorando sempre di più il loro targeting. Possono ottenere di più dalla 100% risposta alle loro campagne di marketing prevedendo le esigenze dei clienti e comunicando solo prodotti rilevanti.
Quindi, Cos'è l'analisi predittiva e come può aiutare?
Caratteristiche degli strumenti ETL:
Modellazione predittiva È una tecnica statistica di uso comune per prevedere il comportamento futuro. Le soluzioni di modellazione predittiva sono una forma di tecnologia di data mining che funziona analizzando dati storici e attuali e generando un modello per aiutare a prevedere risultati futuri.
In poche parole, L'analisi predittiva utilizza tendenze passate e le applica al futuro. Ad esempio, Se un cliente acquista uno smartphone su un sito di e-commerce, Potrebbe essere interessato immediatamente ai suoi accessori. Potrebbe essere un cliente potenziale per la batteria del telefono tra qualche anno. Attualmente, las posibilidades de que compre un accesorio de un teléfono inteligente de la competencia son relativamente sombrías.
Si bien el ejemplo puede parecer simple, imagine hacer esto para miles de categorías que podría estar vendiendo. Dentro de esas miles de categorías, puede haber multiple options (cientos de fundas, estuches, lápiz óptico...). Cosa c'è di più, incluso si tiene mil visitatori ogni giorno (una pequeña cantidad de muchos minoristas electrónicos), predecir la próxima compra sin una decisione basada en datos para estos clientes podría volverse imposible.
Here es exactamente donde la analítica predictiva acudirá en su ayuda (recuerde que Amazon le ayuda con, también le puede gustar...).
Comprendo come può aiutare la analítica predictiva, Cosa faccio dopo?
Si es propietario de una empresa y desea aprovechar la analítica empresarial, debe configurar un equipo de analítica. Cubriré los detalles de la configuración de esto en algún momento más tarde. Esta publicación es para personas que desean aprender el arte del análisis predictivo.
A continuación se muestra un ciclo de vida típico de la creación de modelos predictivos:
Pasos para construir un modelo predictivo
El primer paso en cualquier modelo predictivo es recopilar datos de diversas fuentes. Estos pueden ser datos que posee sobre su cliente (como páginas visitadas en el pasado, productos comprados en el pasado) o datos que el cliente ha proporcionado (ad esempio, indirizzo, Nome, età, eccetera.).
Questi dati devono essere puliti e organizzati in una struttura in modo che possano essere facilmente analizzati. Questa struttura deve essere sincronizzata con varie ipotesi commerciali. Ad esempio, Se l'ipotesi commerciale è che un gruppo di età / sesso in particolare può avere una maggiore probabilità di acquistare un certo insieme di prodotti, l'età e il sesso devono essere attribuiti a livello di cliente.
Una volta che questi set di dati sono pronti, utilizziamo varie tecniche di modellazione predittiva e comprensione aziendale per ottenere diverse conoscenze aziendali (pepite d'oro). Queste conoscenze possono essere utilizzate nella progettazione di siti web / marketing per aumentare l'efficienza.
In una delle pubblicazioni future, Rivedremo questi passaggi utilizzando un insieme di dati e uno studio di caso per evidenziare questi aspetti.
Intanto, se ha qualche esempio in cui la modellazione predittiva abbia aiutato o un problema aziendale in cui la modellazione predittiva possa aiutare, fatemi sapere.
