Предиктивная аналитика: как ИИ прогнозирует успех бизнеса
Прогнозирование — это важная часть любого бизнеса. Оно помогает моделировать рост цен товаров, поведение клиентов, доходы и расходы компании. Эта информация улучшает планирование стратегий, определение потенциальных препятствий и их решений.
В прошлом методы прогнозирования основывались на предположениях, исходя из опыта компании. Грубо говоря, данные собирались по памяти, а обрабатывались интуитивно. Затем появился бумажный учет: данные фиксировались и хранились в журналах, однако на их обработку уходило сотни часов.
Переломным моментом в области прогнозирования стало массовое внедрение компьютеров в 1970-х. Теперь информацию можно хранить в электронном виде, делать заметки, фильтровать и сортировать по определенному параметру.
Наиболее современный инструмент прогнозирования — искусственный интеллект. Он может обрабатывать больше данных, строить более сложные модели и находить скрытые закономерности.
Искусственный интеллект также способен находить скрытые закономерности, которые не нашел бы человек. Например, среди тех же 1000 факторов люди увидят 10 закономерностей, а ИИ — 15.
Выбор точек данных. Определение значимых факторов в бизнесе, которые оказывают влияние на продажи, расходы, прибыль и тд. Могут включать в себя рыночные тенденции, демографические показатели, а также активность в социальных сетях, посещаемость веб-сайта и успешные сделки.
Выбор переменных. Определение переменных происходит в соответствии с выбранными точками данных. Если компания анализирует эффективность категории “мужская одежда” веб-сайта, точками данных будут завершенные и незавершенные покупки, а переменными — демография пользователя (возраст, регион, пол и т.д.).
Затем компания определяет способ сбора информации. В этом примере данные будут собираться со страницы категории “мужская одежда”, а хранится в электронной таблице либо в админ-панели веб-сайта.
Выбор модели прогнозирования. Модель — это представление гипотезы, которое соответствует выбранным точкам данных и переменным. Популярные модели — регрессионные, авторегрессионные, экспоненциального сглаживания и др. ИИ самостоятельно выбирает подходящую модель, в зависимости от бизнеса и гипотезы.
Для объяснения гипотезы искусственный интеллект использует визуализации. Например, чтобы презентовать эффективность категории “мужская одежда”, он может показать количество демографических групп, которые совершали и не совершали покупку.
Проверка первоначальной гипотезы и ее решение. ИИ заметил интерес к покупкам со стороны конкретной демографической группы. Причина — более низкая стоимость доставки в их регион. Он предлагает уменьшить цену доставки для остальных покупателей, чтобы увеличить общий объем продаж.
Прогнозирование выручки и продаж. Предоставляя точные прогнозы будущих продаж, ИИ помогает компаниям оптимизировать деятельность и удовлетворить спрос клиентов. Это приводит к увеличению прибыли и эффективному использованию ресурсов.
Прогнозирование оттока клиентов. ИИ собирает и обрабатывает данные намного быстрее, чем человек. Он может выявить текущие рыночные тенденции и определить, соответствует ли им компания. Он отслеживает активность пользователей, поэтому может определить момент ее спада и предложить решение.
Прогнозирование цены товаров. С помощью ИИ компания может заранее определить изменение цены конкретного товара. Например, если предприятие занимается продажой техники, ИИ будет отслеживать количество релевантных запросов в Google, упоминания в соцсетях действия крупных дистрибьюторов и т.д.
Искусственный интеллект может быть использован и в здравоохранении. Например, для прогнозирования будущего состояния пациента, курса лечения или сезонности заболеваний. Понимание последних даст представление о необходимом количестве карет скорой помощи, докторов, препаратах, диспетчеров и тд.
Amazon Forecast. Использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования показателей предприятия, включая потребность в ресурсах, спрос на продукцию и финансовые обязательства.
DataRobot. Использует машинное обучение для прогнозирования в реальном времени. Решение позволяет определить правила и элементы управления для различных моделей. Подходит как для анализа небольшого количества данных, так и для масштабных проектов.
Поэтому ИИ вряд ли является панацеей в области прогнозирования. Скорее, он служит дополнительным инструментом, который помогает выполнять задачи, а не берет их выполнение на себя.
Переломным моментом в области прогнозирования стало массовое внедрение компьютеров в 1970-х. Теперь информацию можно хранить в электронном виде, делать заметки, фильтровать и сортировать по определенному параметру.
Наиболее современный инструмент прогнозирования — искусственный интеллект. Он может обрабатывать больше данных, строить более сложные модели и находить скрытые закономерности.
Преимущества бизнес-прогнозирования с помощью ИИ
Главное преимущество ИИ моделей перед традиционным бизнес-прогнозированием заключается в том, что они не ограничены человеческим ресурсом. То есть, чтобы обработать 1000 факторов человеку нужно потратить сотни часов, а ИИ — в десятки раз меньше.
Другие преимущества бизнес-прогнозирования с помощью ИИ:
- Точность. Искусственный интеллект увеличивает точность прогнозов благодаря использования сложных алгоритмов и машинного обучения. За счет отсутствия человеческого фактора вероятность погрешности минимальная.
- Эффективность. Помимо экономии времени, компании сосредотачиваются на более стратегических задачах, делегируя рутинные сбор и обработку данных искусственному интеллекту.
- Информация в режиме реального времени. Компаниям легче адаптироваться к меняющимся обстоятельствам, имея актуальные данные о том или ином параметре.
- Экономичность. Кроме очевидной экономии человеческих ресурсов, точные прогнозы ИИ помогают избежать переизбытка товаров на складе, сократить расходы на логистику и обслуживание инструментов.
Искусственный интеллект также способен находить скрытые закономерности, которые не нашел бы человек. Например, среди тех же 1000 факторов люди увидят 10 закономерностей, а ИИ — 15.
Как прогнозирует искусственный интеллект?
Важнейшее отличие бизнес-прогнозирования с участием искусственного интеллекта и без него состоит в том, кто собирает и обрабатывает данные. В первом случае это делают алгоритмы, во втором — человек. Остальные этапы схожи. Давайте рассмотрим каждый из них.
Выбор точек данных. Определение значимых факторов в бизнесе, которые оказывают влияние на продажи, расходы, прибыль и тд. Могут включать в себя рыночные тенденции, демографические показатели, а также активность в социальных сетях, посещаемость веб-сайта и успешные сделки.
Выбор переменных. Определение переменных происходит в соответствии с выбранными точками данных. Если компания анализирует эффективность категории “мужская одежда” веб-сайта, точками данных будут завершенные и незавершенные покупки, а переменными — демография пользователя (возраст, регион, пол и т.д.).
Затем компания определяет способ сбора информации. В этом примере данные будут собираться со страницы категории “мужская одежда”, а хранится в электронной таблице либо в админ-панели веб-сайта.
Визуализация точек данных и переменных на примере анализа игровой активности в разные дни недели. Источник: onlinestatbook.com
Формирование гипотезы. После сбора данных и определения переменных создается гипотеза. Искусственный интеллект сопоставляет информацию, чтобы найти закономерности. Например, если результат анализа показал, что покупку примерно одинаковых футболок завершают и не завершают в равном количестве, то выдвигается гипотеза: “покупка зависит от демографического фактора”.
Выбор модели прогнозирования. Модель — это представление гипотезы, которое соответствует выбранным точкам данных и переменным. Популярные модели — регрессионные, авторегрессионные, экспоненциального сглаживания и др. ИИ самостоятельно выбирает подходящую модель, в зависимости от бизнеса и гипотезы.
Для объяснения гипотезы искусственный интеллект использует визуализации. Например, чтобы презентовать эффективность категории “мужская одежда”, он может показать количество демографических групп, которые совершали и не совершали покупку.
Проверка первоначальной гипотезы и ее решение. ИИ заметил интерес к покупкам со стороны конкретной демографической группы. Причина — более низкая стоимость доставки в их регион. Он предлагает уменьшить цену доставки для остальных покупателей, чтобы увеличить общий объем продаж.
Способы применения ИИ-прогнозирования
ИИ — это универсальный инструмент, поскольку он может находить закономерности и составлять прогнозы для разных направлений. Например, он может выявлять повторяющиеся паттерны поведения клиентов, рыночных тенденций, активности сотрудников и тд.
Рассмотрим другие способы применения ИИ-прогнозирования.
Прогнозирование выручки и продаж. Предоставляя точные прогнозы будущих продаж, ИИ помогает компаниям оптимизировать деятельность и удовлетворить спрос клиентов. Это приводит к увеличению прибыли и эффективному использованию ресурсов.
Прогнозирование оттока клиентов. ИИ собирает и обрабатывает данные намного быстрее, чем человек. Он может выявить текущие рыночные тенденции и определить, соответствует ли им компания. Он отслеживает активность пользователей, поэтому может определить момент ее спада и предложить решение.
Прогнозирование цены товаров. С помощью ИИ компания может заранее определить изменение цены конкретного товара. Например, если предприятие занимается продажой техники, ИИ будет отслеживать количество релевантных запросов в Google, упоминания в соцсетях действия крупных дистрибьюторов и т.д.
Искусственный интеллект может быть использован и в здравоохранении. Например, для прогнозирования будущего состояния пациента, курса лечения или сезонности заболеваний. Понимание последних даст представление о необходимом количестве карет скорой помощи, докторов, препаратах, диспетчеров и тд.
Инструменты прогнозирования на базе ИИ
Microsoft Azure Machine Learning. Облачная платформа на базе искусственного интеллекта, которая предоставляет решения для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Инструменты прогнозирования: прогнозирование временных рядов (отслеживание показателей какого-то параметра в конкретный момент времени), спроса и обнаружение аномалий.
Amazon Forecast. Использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования показателей предприятия, включая потребность в ресурсах, спрос на продукцию и финансовые обязательства.
DataRobot. Использует машинное обучение для прогнозирования в реальном времени. Решение позволяет определить правила и элементы управления для различных моделей. Подходит как для анализа небольшого количества данных, так и для масштабных проектов.
Заключение
Любое ИИ-решение создано человеком. Чтобы такие инструменты действительно могли предсказывать успех бизнеса, им необходимо задать правильные начальные настройки, указать нужные переменные и подключить к источнику информации.
Поэтому ИИ вряд ли является панацеей в области прогнозирования. Скорее, он служит дополнительным инструментом, который помогает выполнять задачи, а не берет их выполнение на себя.
