تحلیل پیشگویانه در هوش تجاری

مقدمه ای بر تحلیل پیشگویانه در هوش تجاری

هوش تجاری در واقع مجموعه‌ای از ابزارها، تکنولوژی‌ها و راهکارهایی است که برای جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی و تحلیل داده‌های خام یک شرکت مورد استفاده قرار می‌گیرند و منجر به دستیابی به اطلاعات سودمندی در مورد کسب و کارها می‌شوند. هدف استفاده از هوش تجاری، کمک به سازمان‌های اجرایی، مدیران و سایر کارکنان در راستای تصمیم‌‌گیری بهتر و آگاهانه‌تر است.

شرکت‌ها با بهره‌گیری از هوش تجاری می‌توانند هزینه‌های خود را کاهش دهند، فرصت‌های جدید مربوط به کسب و کار خود را شناسایی کنند و همچنین نقاط ضعف خود را بیابند و مورد بررسی قرار دهند.

در حقیقت هوش تجاری به شما به عنوان یک مدیر کمک می‌کند، بفهمید که چه عواملی در موفقیت یا شکست پروژه‌هایتان موثر است. پروژه ­های هوش تجاری که برای دستیابی به چنین اطلاعات و دانشی در بررسی شرایط یک کسب و کار انجام می­شود،

دارای چندین جزء بسیار مهم است که شامل مباحثی چون آنالیز پیش بینی، هشدارها و اعلان­ها، گزارش­گیری در هوش تجاری، گزارشات مالی، داشبوردهای هوش تجاری و جریان کار پروژه هوش تجاری است. در این مطلب به بررسی آنالیز پیش بینی در یک پروژه­ ی هوش تجاری می­پردازیم.

آنالیز پیش بینی در یک پروژه­ ی هوش تجاری

تجزیه و تحلیل پیش بینی یا تحلیل پیشگویانه در هوش تجاری به یک مفهوم محبوب تبدیل شده. به طور فزاینده ­ای، ایده تجزیه و تحلیل پیش بینی (همچنین به عنوان تجزیه و تحلیل پیشرفته شناخته می شود) با هوش تجاری گره خورده است. در اقتصاد نوین، داده، سوخت و تجزیه و تحلیل، موتور آن است. بدین منظور که از کلان داده ­ها استفاده می­شود و سپس بعد انتخاب داده ­های مورد استفاده این داده ­ها به مدل­های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تزریق می­شود که روندها و الگوهای اصلی را در داده­ ها استخراج می­کند.

حاصل این عملیات نتایج شگفت اوری در مورد تحلیل شرایط یک کسب و کار به همراه خواهد داشت. استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نحوه استفاده و به کارگیری ابزارهای تجزیه و تحلیل را به طور کلی متحول کرده و به نتایج بسیار عالی در این زمینه رسیده است. از طرفی امروزه تکنولوژی‌های جدید مثل یادگیری عمیق نیز بوجود آمده‌اند. این امر موجب شده است که مسائل با دقت خوبی حل و فصل شوند و این تکنیک ها برای پیش بینی آنچه در آینده اتفاق می افتد از داده­ های گذشته استفاده می­کند.

تحلیل پیشگویانه در هوش تجاری > برای بسیاری از شرکت­ها، تجزیه و تحلیل پیش بینی امری جدید نیست. اما به طور افزایشی توسط صنایع مختلف برای بهبود عملیات روزمره تجاری و دستیابی به تمایز رقابتی مورد استفاده قرار می­گیرد. در عمل، تجزیه و تحلیل پیش بینی می­تواند انواع مختلفی داشته باشد. به عنوان مثال این سناریوها را در نظر بگیرید.

مشتریانی را شناسایی کنید که احتمالاً خدمات یا کالایی را کنار می گذارند. یک باشگاه ورزشی را در نظر بگیرید که یک مدل تحلیلی پیش بینی شده را پیاده سازی کرده است. این سیستم ممکن است تشخیص دهد که “آقای X” به احتمال زیاد عضویت خود را تمدید نمی­کند و سپس سیستم مواردی را پیشنهاد می­دهد که دفعه­ ی بعد که این شخص به باشگاه امد

این موارد را به او پیشنهاد بدهند یا در مورد تمدید عضویت با او صحبت کنند. در این مثال، تجزیه و تحلیل­های پیش بینی شده می­توانند در زمان واقعی برای رفع ریزش مشتری قبل از وقوع استفاده شوند. این یک مثال بسیار ساده و ملموس از استفاده از بحث انالیز پیش بینی است که در ابعاد بزرگتر می­تواند در صنعت  و تجارت به کار رود.

استفاده از اطلاعات حاصل از تجزیه و تحلیل های پیش بینی شده می­تواند به شرکت­ها و برنامه ­های تجاری کمک کند تا اقداماتی را پیشنهاد دهند که می­توانند بر تغییرات عملیاتی تأثیر مثبت بگذارند. تحلیلگران می­توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل­هایی پیش بینی کنند که آیا تغییری به آنها کمک می­کند؟ خطرات را کاهش دهند­، عملیات را بهبود بخشند و یا درآمد خود را افزایش دهند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی یک شکل پیشرفته از تحلیل توصیفی است. این تجزیه و تحلیل، داده ­های فعلی و داده­ های تاریخی را برای پیش بینی وقایع یا نتایج آتی استفاده می­کند. امروزه آنچه فناوری تجزیه و تحلیل پیش بینی را پیش می­برد، یادگیری ماشین است.

یکی از زیرمجموعه­ های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین است. روشی که از الگوریتم­ها و مدل­های پیچیده یادگیری متکی به الگوها و استنباط­ها برای انجام یک کار کمک می­گیرد و نتایجی مانند تحلیل پیش بینی، بدون دستورالعمل­های صریح را انجام می­دهد. یادگیری ماشینی (و زیرمجموعه آن، یادگیری عمیق) براساس شبکه ­های عصبی در مغز انسان مدل می­شود و از این رو می­توانند بر اساس مغز انسان با داشتن اطلاعاتی از گذشته و حال تجزیه و تحلیلی ارائه دهد که می­تواند در برنامه­ ریزی برای آینده کسب وکار بسیار کار گشا باشد.

برای استفاده از تجزیه و تحلیل پیش­بینی در هر پروژه شامل مراحلی است در ادامه به این موضوع اشاره می­کنیم. ابتدا آنچه را که  سازمان از یک سیستم تجزیه و تحلیل انتظار دارد که بر اساس داده ­های گذشته شناسایی شود را مشخص می­کند. این موارد شامل این است که سازمان انتظار دارد که سیستم به چه سوالاتی پاسخ دهد.

برخی از تصمیمات مهم تجاری که با آگاهی کامل توسط سازمان گرفته خواهد شد کدام تصمیمات است. دانستن این موارد اولین قدم اساسی برای استفاده از تحلیل پیش بینی است. در مرحله بعد، آیا سازمان داده­ ای برای پاسخ به این سوالات دارد؟ آیا سیستم عملیاتی سازمان اطلاعات لازم را ضبط می­کند؟ این اطلاعات چقدر قابل استفاده هستند؟ و مواردی از این دست اطلاعات که برای شروع کار لازم است.

واقعیت این است که تجزیه و تحلیل پیش بینی در همه جا وجود دارد و قبل از اینکه مجموعه ­های داده بزرگ به یک مفهوم منحصر به فرد تبدیل شوند، وجود داشته اند. چیزی به سادگی مشاهده این نکته که نوع خاصی از مصرف کننده به احتمال زیاد کالای خاصی را خریداری می­کند،

شرکت­ها را وا می­دارد تا با تلاش­های هدفمند تبلیغاتی، آن مصرف کننده را دنبال کنند و پیشنهاداتی به او ارائه دهند. پشتیبان­گیری از این تصمیمات با حجم وسیعی از داده­ های بزرگ، فقط آن­ها را دقیق­تر می­کند. و با افزایش این حجم داده استخراج نتایج دیگر کار آسانی نیست و اینجاست که باید از الگوریتم­های یادگیری ماشین کمک گرفت و این الگوها و پیش­بینی ها را استخراج کرد.

استفاده از اطلاعات حاصل از تجزیه و تحلیل های پیش بینی شده می­تواند به شرکت­ها کمک کند و برنامه های تجاری، اقداماتی را پیشنهاد دهند که می­توانند بر تغییرات عملیاتی مثبت تأثیر بگذارند. تحلیلگران می­توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل ها پیش بینی کنند که آیا این تغییر به صلاح سازمان است یا خیر به آنها کمک کند خطرات را کاهش دهند،

عملیات را بهبود بخشند و یا درآمد خود را افزایش دهند. در قلب خود، تحلیل­های پیش بینی کننده به این سوال پاسخ می­دهندکه، ” براساس داده ­های فعلی من چه اتفاقی بیشتر احتمال دارد بیافتد، و برای تغییر این نتیجه چه کاری می توانم انجام دهم؟”

برای تجزیه و تحلیل دقیق و موثر پیش بینی، کارهای مقدماتی برای راه اندازی مدل انجام می­شود. تحلیل صحیح و پیش بینی شده به افرادی نیاز دارد که بتواند اطلاعات سازمان را بررسی کنند؛ بتوانند داده ­ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنند، مدل­هایی که بکار می­رود را  ساخته و تصحیح کنند و همچنین مدیریت پروژه برای پیش بینی نتایجی مثبت که به موفقیت کسب و کار کمک می­کند جز وظایف این افراد است.

کاربرد­هایی از تجزیه و تحلیل پیش­بینی در کسب و کار

در این قسمت به بررسی چند نمونه ساده از کاربرد تجزیه و تحلیل پیش­بینی برای درک بهتر این مطلب می­پردازیم. هنگام ساخت مدل تجزیه و تحلیل پیش بینی، باید با آموزش سیستم برای یادگیری از داده ­ها شروع کرد، سیستم ابتدا داده ­های انتخابی  را یاد می­گیرد، الگوها و روندها را استخراج می­کند  تا بتواند بر اساس آن نتایج را پیش بینی کند.

به عنوان مثال، مدل شما ممکن است به داده­ های تاریخی مانند عملکرد کلیک نگاه کند. با ایجاد کنترل ها و الگوریتم­های مناسب­، می توانید سیستم خود را آموزش دهید تا ببیند چند نفر که روی یک لینک خاص کلیک کرده­اند یک محصول خاص را خریداری کرده­اند و این داده­ ها را با پیش بینی اقدامات آینده مشتری مرتبط می­کنید. در نهایت مدل تحلیلی پیش بینی شده شما باید بتواند الگوها و / یا روندهای مربوط به مشتریان و رفتارهای آنها را شناسایی کند.

و در آینده به مشتری پیشنهاداتی بدهید که نیاز مشتری باشد، عمل خرید انجام شود و در نهایت باعث فروش و افزایش سود شود و نکته مهم دیگر این است که زمانی که مشتری با پیشنهاداتی که نیاز و علاقه­ ی شخصی اوست مواجه شود این امر در ابتدا باعث ایجاد حس اعتماد به سیستم مورد استفاده می­شود و مشتری احساس می­کند از طرف سیستم به خوبی درک شده است و در نهایت مشتری به سازمان وفادار خواهد ماند. و یکی از مسائل مهم که سیستم باید برای آن اهمیت بالایی قائل باشد تبدیل کردن مشتری عادی به یک مشتری وفادار است.

تجزیه و تحلیل پیش بینی و سایر فناوری­های مبتنی بر داده می­توانند ضمن شناسایی بهترین استعداد ممکن و مهم­تر از همه با ایجاد یک تناسب مستحکم، به ساده سازی روند استخدام کمک کنند. تجزیه و تحلیل پیش بینی، داده­ های تاریخی را تجزیه می­کند تا نتایج آینده را پیش بینی کند.

با استفاده از تجزیه و تحلیل­های پیش بینی شده، یک کارفرما تحلیل عمیق­تری از دلایل احتمالی گردش کار کارکنان دارد. این آنالیز مدیران را قادر می­سازد تا به سرعت برنامه­ ها، سیاست­ها و شرایط محیط کار را که ممکن است باعث ایجاد مانع در روند کاری کارکنان شود، را بیابد و به سرعت در پی رفع ایرادات برآید.

در حقیقت، تحقیقات نشان می­دهد که استخدام فرد مناسب با در نظر گرفتن مهارت­، فرهنگ، کارایی و گزینه­ های مهم دیگر که به استخدام شرکت  و یا سازمان در می­آید باعث ایجاد همکاری طولانی مدت و عملکرد مناسب­تری خواهد شد. به عنوان مثال، داده­ های مربوط به عملکرد کارمندان و مهارت­های این افراد می­تواند ورودی مدل­های یادگیری ماشین باشد و سپس می­تواند پتانسیل رشد اعضای نیروی کار را پیش بینی کنند.

این مدل می­تواند افرادی را پیشنهاد کند که کارایی بهتر و همکاری طولانی­تری با سازمان داشته باشد. در حقیقت پذیرش زیرکانه می­تواند نیازهای سازمان و نیازهای فردی کارمندان را برآورده سازد، که منجر به فرهنگ اعتماد و شفافیت می­شود، و در نهایت باعث حفظ بیشتر کارکنان می شود. و در مواردی می­توان عملکرد کارکنان سازمان را بررسی کرد و به موجب آن اگر افرادی نیازمند آموزش ویژه، راهنمایی، مربیگری و غیره باشند را برای دستیابی به اهداف حمایت کرد.

با هدف جذب مشتری و افزایش فروش برای مشتریانی که به احتمال زیاد خرید می­کنند، کمپین­های بازاریابی پیام­هایی ارسال می­کنند. اگر تجارت شما فقط X  تومان بودجه برای یك فعالیت بازاریابی داشته باشد و شما سه میلیون مشتری داشته باشید،  و هدف این است که برای مشتریان خود کوپن­هایی حاوی تخفیف ارائه کنید بدیهی است كه نمی­توانید به هر مشتری 10 درصد تخفیف بدهید؛

با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی و هوش تجاری می­تواند به پیش بینی مشتریانی که بالاترین احتمال خرید محصول شما را دارند کمک کند­، سپس کوپن را فقط برای آن دسته از افراد ارسال می­کنید. در این صورت جامعه هدف کوچکتر شده، احتمال خرید بیشتر می­شود و با برنامه ­ریزی مناسب خدمات مشتری را بهبود می­بخشید.

کسب و کارها می­توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته و هوش تجاری بهتر تقاضا را پیش بینی کنند. به عنوان مثال، یک هتل زنجیره ­ای را در نظر بگیرید که می­خواهد پیش بینی کند آخر هفته چه تعداد مشتری در یک مکان خاص اقامت می­کنند تا بتوانند از داشتن کارکنان و منابع کافی برای تأمین تقاضای مشتریان به طور دقیق­تری اطلاع داشته باشد بنابراین با بررسی دقیق اطلاعاتی مانند مناسب­تهای پیش رو، شرایط اجتماعی و فرهنگی، آب و هوا و… توسط تکنیک­های تجزیه و تحلیل هوش تجاری می­تواند اطلاعات دقیق و درستی بدست آورد که منجر به برنامه ­ریزی با خطای کمتری خواهد شد.

جمع ­بندی تحلیل پیشگویانه در هوش تجاری

اهمیت داده در تصمیم گیری بر اساس ثبات و رشد مداوم آ‌ن‌ها است. داده‌ها باعث می‌شوند که سازمان‌ها فرصت‌های جدیدی بسازند، درامد بیشتری داشته باشند، روندها را پیش‌بینی کنند، عملکردهای کنونی را بهینه کنند و بینش‌های قابل عمل تولید کنند. در این صورت است که شما شاهد رشد روزافزون سازمان خود خواهید بود و سازمان شما قابلیت تطبیق با هر شرایطی را دارد. در عصر دیجیتال داده‌ها مدام در حال تولید و افزایش هستند، بنابراین برای حرکت در این مسیر می‌بایست از داده‌ها استفاده کرده و تصمیم‌گیری‌هایی بزرگ و قدرتمند بر مبنای داده‌ها انجام داد. از بینش­ها و پیش بینی­ها برای عمل به این تصمیمات استفاده کرد.

تجزیه و تحلیل پیش بینی فقط در صورت استفاده از آن مفید است. این بینش­های پیش بینی شده را می توان در برنامه ­های کاری سازمان جاسازی کرد تا همه افراد سازمان از آن استفاده کنند. تجزیه و تحلیل پیش بینی چالش­های خود را دارد اما می­تواند منجر به نتایج ارزشمندی در تجارت شود، از جمله جلب مشتری قبل از ریزش، بهینه سازی بودجه کسب و کار و تأمین تقاضای مشتری و این جادو نیست، اما می تواند توپ بلوری سازمان شما باشد و مسیر رسیدن به موفقیت را برای سازمان شما هموارتر کند.

نویسنده: تیم پژوهش راهبرد

منابع 

1-www.izenda.com

2-www.predictiveanalyticstoday.com

.