Predictive Analytics, ובעברית ניתוח תחזיתי, הוא שימוש בטכניקות שונות כדי לנתח נתונים היסטוריים המגיעים ממקורות שונים וליצור באמצעותם תחזיות לגבי תוצאות ואירועים עתידיים. בעבר, כדי להבין את הלקוחות באופן הטוב ביותר האפשרי וליצור עבורם חוויה מותאמת, האמצעי העיקרי היה סקרי לקוחות שונים. כיום, מעט סקרי הלקוחות שמגיעים אלינו הם סקרי לקוחות שמבקשים מאיתנו לדרג את השירות שקיבלנו בצ'אט האנושי, ואם אפשר לדרג באמצעות אימוג'י – מה טוב. הניתוח התחזיתי המקצועי מאפשר לנו להבין את הלקוח מבלי שהוא יצטרך לספר על כך בעצמו, ואף "להתערב" בזמן אמת באינטראקציה של הלקוחות עם האתר והמערכות שלנו. ניתוח תחזיתי הוא חלק מהעולם הגדול שנקרא דאטה, ותחילתו הוא איסוף נתונים שהלקוחות משאירים בערוצים השונים.
שלבים של predictive analytics
לאחר שלמדנו מה זה Predictive Analytics, אפשר להתקדם לשלבים של תהליך החיזוי:
- איסוף נתונים – בשלב הראשון אוספים נתונים מערוצי המידע השונים, כלומר מכל הפלטפורמות איתן הלקוחות שלנו באים במגע – הנתונים יכולים להיות נתונים בדמות לייקים, תגובות, נטישות, חיישנים שאוספים נתונים אודות תזוזת העכבר, תמונות שנשמרות, מוצרים שנפתחים הכי הרבה לעומת מוצרים שלא נפתחים כלל ועוד
- עיבוד נתונים – בשלב השני לאחר ריכוז הנתונים, מבצעים עיבוד ומאחסנים אותם בפלטפורמה אחידה
- זיהוי תכונות – זיהוי תכונות רלוונטיות באמצעות שימוש באלגוריתמים מתחום Machine Learning, אשר יודעים לעקוב אחר שינויים ולזהות אירועים ספציפיים שמצריכים תגובה
מהם היתרונות ב-predictive analytics?
- מיטוב של המשאבים – ניתוח תחזיתי מסייע בהקצאת משאבים למקומות הנכונים שבהם ניתן יהיה לנצל אותם בצורה טובה יותר
- צמצום סיכונים – באמצעות מסקנות הניתוח התחזיתי ניתן לזהות סיכונים ואי-ודאות מראש, בפרט בתחומי הפיננסיים
- שימור לקוחות – שימור לקוחות באופן יעיל יותר, ואף איתור של לקוחות שניצבים בזמן אמת לקראת נטישה באתר והאפשרות לשפר עבורם את חוויה באופן מיידי
- הצעות מותאמות אישית – על ידי הבנת העדפות של לקוחות בודדים או של קבוצות לקוחות, ניתן להציע שירותים ומוצרים המותאמים אישית
- זיהוי הונאות – בתעשיות בתחום הפיננסים והמסחר האינטרנטי ניתן לזהות פעילויות הונאה בזמן אמת על ידי זיהוי דפוסים שחורגים מהתנהגות משתמשים רגילה
מהם המקומות בהם ניתוח תחזיתי נפוץ?
ישנם תחומים בהם ניתוח חזיתי יעיל ונפוץ במיוחד, כדוגמת:
- עסקים – תחום העסקים הוא התחום הנפוץ ביותר בו ניתן לראות ניתוח תחזיתי, בניהול מלאי, זיהוי סיכונים, הקצאת משאבים נכונה ובשורה התחתונה הגדלת הרווחים
- עולם המימון – מוסדות פיננסיים משתמשים בתחום של ניתוח תחזיתי להערכת סיכון אשראי על סמך התנהלות פיננסית היסטורית של הלקוח. כמו כן, הניתוח התחזיתי יכול לזהות בזמן אמת התנהגות חריגה של גולשים באתרים פיננסיים
- פארמה – זיהוי חולים בסיכון למחלות מסוימות, שיפור של תוכניות טיפול וניהול משאבי בית החולים באופן יעיל יותר
- שיווק – תחום השיווק הוא אולי התחום שמרוויח הכי הרבה מניתוח תחזיתי, בשל המפגש הראשוני של אנשי שיווק עם לקוחות פוטנציאליים ולקוחות חוזרים, ובפרט כשכיום ניתן למצוא מחלקה שיווקית מקצועית בכל ארגון וחברה
לסיכום
Predictive Analytics מספק תובנות המבוססות על ניתוח של נתונים שונים באופן שמאפשר לקבל החלטות מושכלות ולשפר את הפעילות העסקית. ארגונים המשתמשים בניתוח תחזיתי באופן מקצועי ונכון משיגים יתרון תחרותי ויכולת להסתגל במהירות לשינויים בשוק ולהתאים את מרכולתם לקהל. בנוסף, התחזיות מסייעות להקצות משאבים בצורה יעילה – בין אם המשאבים הם כוח אדם, ציוד או כסף – וכתוצאה מכך להביא להחזר השקעה (ROI) גבוה יותר.
