ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده که می توانند حرکت بعدی شما را پیش بینی کنند (و نحوه استفاده از آنها)

تصور کنید که بتوانید به آینده نگاه کنید و از آن اطلاعات برای تأثیرگذاری بر تصمیماتی که امروز می گیرید استفاده کنید. به نظر می رسد رویای هر صاحب کسب و کار و مدیر! خوب، اگر به شما بگویم که دقیقاً می توانید این کار را انجام دهید، چه می شود! ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند نرم‌افزاری را در اختیار شما بگذارند که امروز برای تغییر دادن بازی در صنعت خود به آن نیاز دارید.

در این مقاله به توضیح نرم افزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی و چگونگی کمک آن می پردازیم. سپس به بررسی کاربردهای مختلف آن می پردازیم و در نهایت برخی از نرم افزارهایی که در حال حاضر در دسترس هستند را بررسی می کنیم.

اگر به دنبال دریافت تجزیه و تحلیل پیش بینی برای حمایت از استراتژی بازاریابی خود هستید، با WebFX تماس بگیرید. ما می‌توانیم بینش‌هایی را که نیاز دارید در اختیار شما قرار دهیم و سپس با اطلاعات فردا، گام‌های عملی برای توانمندسازی کسب‌وکارتان در حال حاضر به شما ارائه کنیم. با ما تماس بگیرید 888-601-5359 صحبت کردن با یک استراتژیست

درک تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

داده های خام را می توان با کمک ابزارهای تحلیلی پیش بینی به بینش های عملی تبدیل کرد. با کمک نرم‌افزار پیش‌بینی، کسب‌وکارها می‌توانند اطلاعاتی در مورد روندها، رفتارها و نتایج، که بر اساس داده‌های فعلی و گذشته است، دریافت کنند.

تعدادی از تاکتیک ها برای پیش بینی تجزیه و تحلیل استفاده می شود. برخی از سیستم ها از داده های تاریخی، الگوریتم های آماری و اکنون از هوش مصنوعی یادگیری ماشینی (AI) برای شناسایی احتمال نتایج آینده استفاده می کنند. سه تکنیک اصلی عبارتند از:

  • مدل سازی آماری: در این تکنیک، سیستم از مدل های ریاضی استفاده می کند که روابط بین داده ها را نشان می دهد. چند مثال می تواند تحلیل رگرسیون باشد که یک نتیجه پیوسته را پیش بینی می کند، یا یک الگوریتم طبقه بندی که نتایج طبقه بندی شده را پیش بینی می کند.
  • فراگیری ماشین: آخرین روند یادگیری ماشین هوش مصنوعی است. در اینجا هوش مصنوعی الگوریتم‌هایی را از داده‌ها یاد می‌گیرد تا بدون برنامه‌ریزی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کند. آن را از درختان تصمیم، شبکه های عصبی و روش های مجموعه ای مانند تقویت گرادیان به دست می آورد.
  • داده کاوی: هنگامی که مقادیر زیادی مجموعه داده وجود دارد، داده کاوی اغلب برای کشف الگوها و روابط استفاده می شود. تکنیک‌های رایج در اینجا از جمله استخراج قوانین انجمن، تشخیص ناهنجاری و خوشه‌بندی.

کمپین های بازاریابی دیجیتال ما بر معیارهایی که بهبود می یابند تأثیر می گذارد نتیجه شما

مشاهده نتایج بیشتر ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده که می توانند حرکت بعدی شما را پیش بینی کنند (و نحوه استفاده از آنها)

WebFX نتایج زیر را برای مشتریان به ارمغان آورده است:

نماد cta11

10 میلیارد دلار

در درآمد مشتری
نماد cta12

24 میلیون

سرنخ برای مشتریان ما
نماد cta13

7.14 میلیون

تماس های تلفنی مشتری

کاربردهای تحلیل پیشگویانه

از آنجایی که ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کنند، می‌توانید تصور کنید که چگونه می‌تواند یک تغییر بازی برای چندین صنعت باشد. در اینجا مروری بر نحوه استفاده بخش های مختلف از این نرم افزار در سال 2024 است:

مراقبت های بهداشتی

مراقبت های بهداشتی دارای حجم زیادی از داده ها، از جمله اطلاعات بیمار، علائم، و داده های بیمارستان برای اشغال تخت و منابع است. ابزارهای تحلیل پیشگویانه می توانند کارایی را به همه این حوزه ها اضافه کنند.

به عنوان مثال، بخش های مراقبت های بهداشتی می توانند داده های بیمار را برای پیش بینی احتمال پذیرش مجدد تجزیه و تحلیل کنند. مثال دیگر، تجزیه و تحلیل علائم و سابقه پزشکی برای کمک به تشخیص بیماری در مراحل اولیه است.

دارایی، مالیه، سرمایه گذاری

با تجزیه و تحلیل داده های مشتریان، بانک ها می توانند رفتار مشتری مانند الگوهای هزینه و ترجیحات محصول را پیش بینی کنند. اما، بزرگترین تفاوتی که ابزارهای تحلیل پیش بینی ایجاد می کنند، در بخش تقلب است.

مصرف کنندگان گزارش داده اند که تنها در سال 2023 بیش از 10 میلیارد دلار به دلیل کلاهبرداری از دست داده اند. برای کمک به کاهش آمار رو به افزایش، موسسات مالی از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای شناسایی فعالیت های متقلبانه با شناسایی الگوها و رفتارهای غیرعادی در داده های تراکنش استفاده می کنند.

خرده فروشی

در بخش خرده‌فروشی، نرم‌افزار تحلیل پیش‌بینی‌کننده اغلب برای نظارت بر مدیریت سهام استفاده می‌شود. این ابزارها می توانند تقاضا برای محصولات را پیش بینی کنند و اطمینان حاصل کنند که سطح موجودی همیشه حفظ می شود.

همچنین برای شخصی سازی تجربه مشتری استفاده می شود. می تواند مشتریان را تقسیم بندی کند و سفر را برای شخصی سازی ترجیحات آنها تغییر دهد. به عنوان مثال، هنگامی که مشخص شد مشتری از طریق لیست علاقه مندی ها و خریدهای قبلی، چه چیزی را دوست دارد، می تواند محصولات مرتبط یا توصیه شده را تغییر دهد.

تولید

مانند خرده‌فروشی، بخش تولید می‌تواند برای پیش‌بینی عرضه و تقاضا استفاده شود، اما در زمینه‌های دیگر مانند کنترل کیفیت و نگهداری پیش‌بینی‌کننده تجهیزات نیز مفید است.

ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌توانند خرابی تجهیزات را پیش‌بینی کنند و سپس به‌طور خودکار تعمیر و نگهداری را به طور فعال برنامه‌ریزی کنند. نتیجه کاهش زمان خرابی و هزینه های نگهداری است.

بازار یابی

تیم‌های بازاریابی در تمام بخش‌ها از نگهداری پیش‌بینی‌کننده برای تقسیم‌بندی مشتریان با تجزیه و تحلیل رفتارشان استفاده می‌کنند. این می تواند اثربخشی کمپین ها را افزایش دهد. ابزارها قبل از انجام تست A/B، موفقیت بالقوه کمپین بازاریابی را ارزیابی می کنند.

همچنین می توان از آن برای شناسایی الگوهایی برای ارائه تجربیات شخصی به مشتریان با تجزیه و تحلیل داده های قبلی آنها استفاده کرد.

5 ابزار تجزیه و تحلیل پیشگویانه برای استفاده در حال حاضر

هر ابزار پیش‌بینی ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فرد متفاوتی را ارائه می‌دهد که متناسب با صنایع مختلف و نیازهای کاربر است. در اینجا چند مورد از آن راه حل های نرم افزاری وجود دارد که می تواند پاسخی برای اهداف شما باشد:

1. پیامبر: ابزارهای تحلیلی پیش بینی رایگان

ابزار پیش بینی پیامبر

پیامبر از کدگذاری R و/یا پایتون برای خودکارسازی پیش‌بینی‌ها برای جامعه علمی داده ایجاد شده توسط تیم فیس‌بوک استفاده می‌کند. می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق و خودکاری را برای داده‌های سری زمانی ارائه دهد که می‌تواند مقادیر از دست رفته، مجموعه داده‌های بزرگ و موارد پرت را مدیریت کند. این نرم افزار رایگان و منبع باز برای استفاده همه است.

این نرم افزار را می توان با حداقل تنظیمات مورد نیاز مورد استفاده قرار داد، که آن را برای مبتدیان و متخصصان ایده آل می کند. شما می توانید آن را برای نیازهای تجاری خاص، از جمله تعطیلات سفارشی و تغییرات روند، سفارشی کنید.

2. SAP Analytics Cloud: ادغام با ابزارهای دیگر

ابزارهای تحلیلی SAP

SAP Analytics Cloud قابلیت های تحلیلی مختلف را در یک محیط واحد گرد هم می آورد. این BI، تجزیه و تحلیل افزوده، تجزیه و تحلیل پیش بینی و برنامه ریزی سازمانی، همه را در یک راه حل ابری ادغام می کند. که بسیاری از ویژگی ها!

همچنین می تواند قابلیت های یکپارچه سازی مانند:

  • یکپارچه سازی داده ها: شما می توانید به طور یکپارچه به منابع داده های مختلف از جمله سایر سیستم های SAP، پایگاه های داده داخلی و برنامه های شخص ثالث متصل شوید.
  • داده های زمان واقعی: برای تصمیم‌گیری سریع، می‌توانید با آخرین اطلاعات به داده‌های بی‌درنگ دسترسی داشته باشید.
  • برنامه های افزودنی: بیش از 430 برنامه افزودنی از بیش از 100 شریک برای انتخاب وجود دارد. در حالی که برخی گزینه های خرید دارند، برخی دیگر رایگان هستند.

3. IBM Watson Studio: نرم افزار پیش بینی هوش مصنوعی

تجزیه و تحلیل IBM

IBM Watson Studio یک پلتفرم هوش مصنوعی یکپارچه است که دانشمندان داده و توسعه دهندگان برنامه می توانند از آن برای ایجاد مدل های یادگیری ماشینی به طور موثر استفاده کنند. گزینه های زیادی از جمله تمیز کردن داده ها، آماده سازی و مهمتر از همه برای این مقاله، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را ارائه می دهد.

سه حوزه وجود دارد که هوش مصنوعی از جنبه تحلیلی این ابزار پشتیبانی می کند:

  • پردازش زبان طبیعی (NLP): در اینجا می توان آن را با سرویس های IBM Watson برای تجزیه و تحلیل داده های متنی و ارائه بینش ادغام کرد.
  • بینایی کامپیوتری: برای تجزیه و تحلیل تصویر می توانید از تشخیص بصری IBM Watson استفاده کنید. همچنین می تواند وظایف طبقه بندی را ارائه دهد.
  • سری زمانی: شما می توانید روندها و رویدادهای آینده را با پیش بینی با ویژگی داده سری زمانی پیش بینی کنید.

4. H20.ai: گزینه Open Source

H20AI

H20.ai یک گزینه منبع باز است که برای استفاده از آن نیاز به کمی دانش قبلی دارد. با این حال، با ابزارهای آسان برای استفاده همراه است و مقیاس پذیری را به مشاغل ارائه می دهد. می توانید از نسخه نرم افزار منبع باز استفاده کنید، اما محصولات تجاری نیز در دسترس هستند.

در هسته خود، این یک پلت فرم یادگیری ماشینی است که می تواند طیف گسترده ای از الگوریتم ها را پشتیبانی کند. این نرم افزار را می توان با سایر ابزارهای علم داده مانند R و Python ادغام کرد. همچنین مقدار مناسبی از ویژگی های اتوماسیون در مهندسی و انتخاب مدل وجود دارد که سرعت آن را برای پیش بینی افزایش می دهد.

5. RapidMiner: پشتیبانی قوی از جامعه

RapidMiner

RapidMiner دارای بسته‌های نرم‌افزاری منبع باز و تجاری و همچنین آکادمی برای آموزش متخصصان داده با پلتفرم خود است. فشار زیادی برای همکاری تیمی با این نرم افزار وجود دارد و رابط کاربر پسند آن افراد مبتدی را نیز دعوت می کند.

رابط بصری کشیدن و رها کردن RapidMiner این کار را به همراه الگوهایی برای شروع کار آسان می کند. می توانید داده ها را از منابع مختلفی مانند داده های ابری، رسانه های اجتماعی و مجموعه داده ها وارد کنید.

در نتیجه، اسناد گسترده و یک جامعه فعال در اطراف این نرم افزار پیدا خواهید کرد تا در هنگام استفاده از آن شما را راهنمایی کند. همچنین ویدیوهای کمکی و مقالات منبع در وب سایت آنها موجود است.

استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در بازاریابی خود با WebFX

به عنوان متخصص در تجزیه و تحلیل بازاریابی و فروش، تخصص ما توسط بیش از 1100 توصیفات مشتری پشتیبانی می شود. شراکت با ما به این معنی است که شما اطلاعات کسب و کار خود را بهتر درک خواهید کرد و از آن برای بهبود بازاریابی خود استفاده خواهید کرد.

خدمات جامع تجزیه و تحلیل ما، تمام مراحل ذکر شده در بالا را پوشش می‌دهد و تضمین می‌کند که می‌توانید به طور مؤثر بینش‌های جدید را به استراتژی‌های عملی تبدیل کنید. ما در بیش از 200 صنعت کار کرده‌ایم، و تیم 500+ ما آماده است تا به شما در پیش‌بینی داده‌هایتان کمک کند.

مخاطب 888-601-5359 برای صحبت با یک استراتژیست امروز!

Source link