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预测分析工具指向更好的商业行为

使用预测分析工具可以让组织提前努力优化业务策略。但分析工作必须有目的,背后必须有可靠的计划。

从根据顾客在网上购物车中放置的商品推荐额外购买到确定医院的病人谁有更大的再入院风险,使用预测分析工具和技术是使组织利用他们收集的数据预测未来的业务成果——如果流程被正确管理。

随着越来越多的人意识到这一点,预测分析已经成为分析界日益热门的话题预测建模弗雷斯特研究公司(Forrester Research Inc.)的分析师迈克·瓜尔蒂里(Mike Gualtieri)说,消费者行为和商业情景的变化是“从数据中获得巨大价值的重要途径”。作为一个结果,预测分析据Gualtieri说,部署的势头正在增强,他说他已经看到了使用率从2012年的20%上升到现在的“中高30%”。

这仍然是相对较低的——这为已经投资的组织创造了更大的潜在商业利益预测分析软件.Gualtieri说,如果一家公司的竞争对手不做预测分析,那么它就“有很大的机会领先”。

预测分析项目也可以在不同行业提供这些好处,Eric King说,他是The Modeling Agency LLC的总裁和创始人,这是一家总部位于匹兹堡的分析咨询和培训服务公司。“每个人都被数据淹没,渴望得到信息,”King指出。

但这并不意味着它只是一个推广技术和允许的问题分析团队摆弄数据。当预测分析做得很好时,商业利益可能是巨大的——但有一些主要是战略陷阱“要当心,”金说。“很多公司都是为了做分析而做分析,他们所做的分析并不是可衡量的、有目的的、负责任的和可以被领导层理解的。”

数据科学家并不了解一切

一个常见的错误是过分强调数据科学家的作用。Gualtieri说:“企业认为数据科学家必须了解企业。”考虑到这一点,他们最终会去寻找有经验的数据分析师他们拥有所有必需的技术技能,也了解他们的商业实践,他警告说,这种组合几乎不可能找到。“这就是为什么他们说,‘数据科学家是一只独角兽。’”但它不一定非得这样。”

相反,他建议,业务经理应该是那些通过客户体验管理操作或其他业务流程,确定他们想要预测的行为类型和趋势的人,“然后去找数据科学家,问他们是否愿意。可以预测他们。”

当你与你的团队取得了正确的平衡,你最终将拥有一个目标明确且蒸蒸日上的分析过程。
埃里克•王模特经纪公司的总裁和创始人

金同意组织经常捐赠数据科学家在分析应用程序中有太多的责任和余地。

“在很多情况下,他们真的不是分析领域的领导者,”他说,并补充说,数据科学家在就业务方面的需求或其他问题采访人们时,往往不是很有效定义分析项目计划.与Gualtieri的观点一致的是,King表示,来自商业和IT领域的其他许多人也应该在预测分析活动中发挥作用。“当你与你的团队取得了正确的平衡,你最终将拥有一个目标明确、蒸蒸日上的分析过程,并产生结果。”

提前计划预测分析

公司希望利用预测分析工具也不要在没有计划的情况下就开始做项目。

King表示:“你不能像其他许多IT项目那样进行预测分析。他建议,重要的是要预先从战略上考虑实施,制定一个正式的流程,从对分析需求、内部资源和技能的全面评估开始。他表示:“我们不仅看到预测分析得到了更广泛的采用,还看到了更大的结果。”

此外,公司需要了解他们所掌握的数据,并将其制作出来便于分析Gualtieri说,这是一项“不小的任务”。如果没有有效的数据管理策略,分析工作可能会陷入停滞:“数据科学家总是报告说,他们的大部分时间都花在了数据准备阶段,”他说。“如果他们不能有效地收集数据,或者这需要花费太多时间,机会就浪费了。”

咨询公司总裁Karl Rexer说,一些公司犯的另一个错误是找没有经验的员工来完成工作雷克斯分析温彻斯特的质量。

他说:“预测分析需要统计、样本量、回归和其他类型的分析工具和技术方面的知识,而这些知识在企业现有员工中并不常见。”如果不能雇佣有经验的员工,他建议将最初的试点项目外包给外部专家,这些专家可以帮助取得一些早期的成功,同时努力将所需的技能传授给现有员工。

Rexer表示,一旦这些技能到位,项目开始实施,预测分析技术获得良好结果的关键是一次专注于一项业务计划——例如,留住客户或让在线购物者在购物车中添加更多商品。在某些情况下,公司认为“他们可以将所有数据放入(预测模型),然后神奇地得出见解,”他说。“预测分析可能非常有用,但它不是魔法。你需要全神贯注。”

Corlyn Voorhees是SearchBusinessAnalytics的编辑助理。yabo2008电子邮件我们(电子邮件保护),并在Twitter上关注我们:@BizAnalyticsTT

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