차례:
비디오: Acquisition reports overview (5:32) 2024
갈수록 경쟁이 치열 해지는 환경에서 조직은 항상 경쟁력을 확보 할 방법이 필요합니다. 예측 분석은 이러한 도구 중 하나로서 조직에 도입되었습니다. 기계 학습 알고리즘, 통계 및 데이터 마이닝 기술의 형태로 기술을 사용하여 조직은 운영 및 전략을 지원하고 중요한 비즈니스 요구 사항을 충족시키는 데 도움이되는 숨겨진 패턴 및 데이터 추세를 발견 할 수 있습니다.
운영 의사 결정에 예측 분석 기능을 포함 시키면 조직이 영향이 적고 위험도가 낮은 운영 결정을 처리하는 데 소요되는 시간이 줄어들 기 때문에 투자 수익 (ROI)이 향상됩니다. 직원들은 영향력이 크고 위험도가 높은 결정에 더 많은 시간을 집중할 수 있습니다.
예를 들어, 대부분의 표준 보험 청구는 자동으로 지불 될 수 있습니다. 그러나 예측 모델이 비정상적인 (특이한) 주장을 제기하거나 주장이 사기성 주장과 동일한 패턴을 나타내는 경우 시스템은 자동으로 소유권 주장에 플래그를 지정하고 적절한 사람에게 보내 액션을 취할 수 있습니다.
끝없는 기회예측 분석을 통해 모든 목표를 달성 할 수 있습니다. 예측 분석을 적용 할 수있는 도메인은 무제한입니다. 경기장은 활짝 열려 있고 모든 것이 공평한 경기입니다. 광업 시작하자. 분석을 시작하십시오.
분석 팀에 가서 누적되거나 획득 한 데이터를 조사하여 제품에 유리한 틈새 시장을 찾도록하십시오. 데이터로 혁신하십시오. 팀에게 의사 결정 및 위험 관리에 대한 자신감을 갖도록 도움을 요청하십시오.
알버트 아인슈타인 (Albert Einstein)은 한 번 말했습니다. "정보를 어디서 찾을 수 있는지, 어떻게 사용 하는지를 알아라. 그것은 성공의 비결입니다. 그것이 성공의 비결이라면 예측 분석을 사용하여 성공할 수 있습니다. 정보가 데이터에 있으며 데이터 마이닝에서 찾을 수 있습니다.나머지 방정식은 정보를 해석하는 방법에 대한 비즈니스 지식에 의존하며 궁극적으로는 성공을 창출하는 데 사용합니다.
데이터에서 가치를 찾는 것이 성공과 같습니다. 그러므로 예측 분석 방정식을
데이터 마이닝 + 비즈니스 지식 = 예측 분석 => 성공으로 재 작성 할 수 있습니다. 예측 분석이 조직에 미치는 영향
예측 분석은 세 가지 이점을 제공하여 조직에 도움이됩니다.
결정력
정확성
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비전
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예측 분석을 통해 다른 사람에게 보이지 않는 것을 볼 수 있습니다. 특히 데이터의 유용한 패턴.
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예측 분석 (Predictive analytics)은 고객 유지 및 더 많은 고객 유치 및 수익 극대화를위한 회사의 모색에 대한 결정에 방향을 제시 할 수있는 강력한 힌트를 제공합니다. 예측 분석은 많은 과거 고객 데이터를 통해 다른 데이터 조각과 연결하고 올바른 순서로 모든 조각을 조합하여
고객 분류 및 필요에 대한 추측을 비롯한 다양한 방법으로 해당 퍼즐을 해결할 수 있습니다.
고객의 희망 목록을 알고 있습니다.
고객의 다음 행동 추측.
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고객을 충성도, 계절성 또는 방황으로 분류합니다.
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이러한 유형의 정보를 미리 아는 것은 전략 계획을 수립하고 자원 할당을 최적화하고 고객 만족도를 높이며 이익을 극대화하는 데 도움이됩니다.
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결정
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잘 만들어진 예측 분석 모델은 감정과 편견이없는 분석 결과를 제공합니다. 이 모델은 수학 함수를 사용하여 과거 사실 및 현재 정보를 설명하는 숫자 및 텍스트로부터 순방향 통찰력을 도출합니다. 이 모델은 의사 결정을 지원하기 위해 일관성 있고 편견없는 통찰력을 제공합니다.
신용 카드에 대한 일반적인 신청 시나리오를 생각해보십시오. 과정에 몇 분이 걸립니다. 은행이나 대행사는 신용 확장 여부에 대한 사실에 근거한 신속한 결정을 내리고 결정에 확신을가집니다. 해당 거래의 속도는 예측 분석을 통해 가능하며 이는 신청자의 신용도를 예측합니다.
Precision
많은 보고서를 읽어야하고, 과거에 축적 된 사실을 통찰하고, Excel 스프레드 시트 행을 통해 결과를 비교하거나, 많은 수의 정보를 추출해야한다고 가정 해보십시오. 시간이 많이 걸리는 작업을 수행하려면 직원이 필요합니다. 예측 분석을 사용하면 자동 도구를 사용하여 작업을 수행 할 수 있으므로 시간과 자원을 절약하고 사람의 실수를 줄이며 정확도를 높일 수 있습니다.
예를 들어 고객, 인구 통계 및 구매에 대한 데이터를 검토하여 대상 마케팅 캠페인에 집중할 수 있습니다. 당신이 시장에 내놓을 고객을 정확하게 알고 있다면, 구매 가능성이 가장 높은 고객을 제로로 지정할 수 있습니다.
