Gửi bình luận
Viện Chiến lược Phát triển Kinh tế số
Phân tích dự đoán có thể giúp tổ chức của bạn dự báo kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và kỹ thuật phân tích như máy học.
Định nghĩa phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán (predictive analytics) là một dạng phân tích dữ liệu nhằm đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và các kỹ thuật phân tích như mô hình thống kê (statistical modeling) và học máy (machine learning). Khoa học về phân tích dự đoán có thể tạo ra những hiểu biết sâu sắc trong tương lai với mức độ chính xác đáng kể. Với sự trợ giúp của các công cụ và mô hình phân tích dự đoán tinh vi, bất kỳ tổ chức nào hiện có thể sử dụng dữ liệu trong quá khứ và hiện tại để dự đoán một cách đáng tin cậy các xu hướng và hành vi trong vài ngày hoặc vài năm tới trong tương lai.
Phân tích dự đoán đã nhận được sự ủng hộ của nhiều tổ chức, với quy mô thị trường toàn cầu là 12,49 tỷ USD vào năm 2022, theo một nghiên cứu do The Insight Partners công bố vào tháng 8 năm 2022. Báo cáo dự đoán thị trường sẽ đạt 38 tỷ USD vào năm 2028, ngày càng tăng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 20,4% từ năm 2022 đến năm 2028.
Phân tích dự đoán trong kinh doanh
Phân tích dự đoán khai thác sức mạnh từ nhiều phương pháp và công nghệ, bao gồm dữ liệu lớn, khai thác dữ liệu, mô hình thống kê, học máy và các quy trình toán học khác nhau. Các tổ chức sử dụng phân tích dự đoán để sàng lọc dữ liệu hiện tại và lịch sử nhằm phát hiện các xu hướng cũng như dự báo những sự kiện và điều kiện sẽ xảy ra tại một thời điểm cụ thể, dựa trên các thông số được cung cấp.
Với phân tích dự đoán, các tổ chức có thể tìm và khai thác các mẫu có trong dữ liệu để phát hiện rủi ro và cơ hội. Ví dụ, các mô hình có thể được thiết kế để khám phá mối quan hệ giữa các yếu tố hành vi khác nhau. Các mô hình như vậy cho phép đánh giá hứa hẹn hoặc rủi ro do một tập hợp các điều kiện cụ thể đưa ra, hướng dẫn việc ra quyết định sáng suốt trên các loại sự kiện mua sắm và chuỗi cung ứng khác nhau.
Lợi ích của phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán giúp nhìn vào tương lai chính xác và tin cậy hơn các công cụ trước đây. Do đó, nó có thể giúp người dùng tìm cách tiết kiệm và kiếm tiền. Nhà bán lẻ thường sử dụng các mô hình dự đoán để dự báo các yêu cầu về hàng tồn kho, quản lý lịch trình vận chuyển và định cấu hình bố cục của cửa hàng để tối đa hóa doanh số bán hàng. Hãng hàng không thường xuyên sử dụng phân tích dự đoán để đặt giá vé phản ánh xu hướng du lịch trong quá khứ. Khách sạn, nhà hàng và những người chơi trong ngành khách sạn khác có thể sử dụng công nghệ này để dự báo số lượng khách vào bất kỳ đêm nào nhằm tối đa hóa công suất phòng và doanh thu.
Bằng cách tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị bằng các phân tích dự đoán, tổ chức cũng có thể tạo ra các phản hồi hoặc mua hàng mới của khách hàng, cũng như thúc đẩy cơ hội bán chéo. Các mô hình dự đoán có thể giúp doanh nghiệp thu hút, giữ chân và nuôi dưỡng những khách hàng có giá trị nhất của họ.
Phân tích dự đoán cũng có thể được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn các loại hành vi tội phạm khác nhau trước khi xảy ra bất kỳ thiệt hại nghiêm trọng nào. Bằng cách sử dụng phân tích dự đoán để nghiên cứu hành vi và hành động của người dùng, một tổ chức có thể phát hiện các hoạt động bất thường, từ gian lận thẻ tín dụng, đánh cắp thông tin đến tấn công mạng.
Những trường hợp sử dụng phân tích dự đoán
Các tổ chức ngày nay sử dụng phân tích dự đoán theo nhiều cách. Công nghệ này giúp những người áp dụng trong các lĩnh vực đa dạng như tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, khách sạn, dược phẩm, ô tô, hàng không vũ trụ và sản xuất. Ví dụ:
Hàng không vũ trụ: Dự đoán tác động của các hoạt động bảo trì cụ thể đối với độ tin cậy của máy bay, sử dụng nhiên liệu, tính khả dụng và thời gian hoạt động.
Ô tô: Kết hợp hồ sơ về độ bền và hỏng hóc của các bộ phận vào kế hoạch sản xuất phương tiện sắp tới. Nghiên cứu hành vi của người lái xe để phát triển công nghệ hỗ trợ người lái tốt hơn và cuối cùng là xe tự lái.
Năng lượng: Dự báo tỷ lệ giá và nhu cầu dài hạn. Xác định tác động của thời tiết, lỗi thiết bị, quy định và các biến số khác đối với chi phí dịch vụ.
Dịch vụ tài chính: Xây dựng các mô hình rủi ro tín dụng. Dự báo xu hướng thị trường tài chính. Dự đoán tác động của các chính sách, luật và quy định mới đối với doanh nghiệp và thị trường.
Sản xuất: Dự đoán vị trí và tỷ lệ hỏng máy. Tối ưu hóa việc cung cấp nguyên liệu thô dựa trên nhu cầu dự kiến trong tương lai.
Thực thi pháp luật: Sử dụng dữ liệu về xu hướng tội phạm để xác định các khu vực lân cận có thể cần được bảo vệ thêm vào những thời điểm nhất định trong năm.
Bán lẻ: Theo dõi khách hàng trực tuyến trong thời gian thực để xác định xem việc cung cấp thêm thông tin sản phẩm hoặc ưu đãi có làm tăng khả năng hoàn thành giao dịch hay không.
Công cụ phân tích dự đoán
Các công cụ phân tích dự đoán cung cấp cho người dùng thông tin chuyên sâu, theo thời gian thực về một loạt các hoạt động kinh doanh gần như vô tận. Các công cụ có thể được sử dụng để dự đoán các loại hành vi và kiểu mẫu khác nhau, chẳng hạn như cách phân bổ nguồn lực vào những thời điểm cụ thể, khi nào bổ sung hàng trong kho hoặc thời điểm tốt nhất để khởi chạy chiến dịch tiếp thị, dựa trên dự đoán dựa trên phân tích dữ liệu được thu thập trong một khoảng thời gian.
Một số nền tảng và giải pháp phần mềm phân tích dự đoán hàng đầu như: Alteryx Analytics Automation Platform, Amazon SageMaker, H20 AI Cloud, IBM SPSS, RapidMiner, SAP Analytics Cloud, SAS Viya, TIBCO
Mô hình phân tích dự đoán
Mô hình là nền tảng của phân tích dự đoán - các mẫu cho phép người dùng biến dữ liệu trong quá khứ và hiện tại thành thông tin chi tiết có thể hành động, tạo ra kết quả tích cực lâu dài. Một số loại mô hình dự đoán điển hình bao gồm:
Kỹ thuật mô hình dự đoán
Người sử dụng mô hình có quyền truy cập vào một loạt các kỹ thuật lập mô hình dự đoán gần như vô tận. Nhiều phương pháp là duy nhất cho các sản phẩm và dịch vụ cụ thể, nhưng cốt lõi của kỹ thuật chung, chẳng hạn như cây quyết định (decision trees), hồi quy, và thậm chí cả mạng thần kinh - hiện được hỗ trợ rộng rãi trên nhiều nền tảng phân tích dự đoán.
Cây quyết định, một trong những kỹ thuật phổ biến nhất, dựa trên sơ đồ hình cây được sử dụng để xác định hướng hành động hoặc để hiển thị xác suất thống kê. Phương pháp phân nhánh cũng có thể chỉ ra mọi kết quả có thể xảy ra của một quyết định cụ thể và cách một lựa chọn có thể dẫn đến lựa chọn tiếp theo.
Đỉnh cao của kỹ thuật phân tích dự đoán là mạng thần kinh - thuật toán được thiết kế để xác định các mối quan hệ cơ bản trong một tập dữ liệu bằng cách bắt chước cách thức hoạt động của trí óc con người.
Thuật toán phân tích dự đoán
Người áp dụng phân tích dự đoán có quyền truy cập vào nhiều thuật toán thống kê, khai thác dữ liệu và máy học được thiết kế để sử dụng trong các mô hình phân tích dự đoán. Các thuật toán thường được thiết kế để giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể hoặc một loạt các vấn đề, nâng cao thuật toán hiện có hoặc cung cấp một số loại khả năng độc đáo.
Ví dụ, các thuật toán phân cụm rất phù hợp để phân khúc khách hàng, phát hiện cộng đồng và các nhiệm vụ liên quan đến xã hội khác. Để cải thiện khả năng giữ chân khách hàng hoặc phát triển hệ thống đề xuất, thuật toán phân loại thường được sử dụng. Thuật toán hồi quy thường được chọn để tạo hệ thống tính điểm tín dụng hoặc để dự đoán kết quả của nhiều sự kiện theo thời gian.
Cách bắt đầu với phân tích dự đoán
Mặc dù việc bắt đầu phân tích dự đoán không phải là chuyện dễ dàng, nhưng đó là một nhiệm vụ mà hầu như bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể xử lý miễn là doanh nghiệp đó vẫn cam kết với phương pháp này và sẵn sàng đầu tư thời gian cũng như kinh phí cần thiết để khiến dự án tiến triển. Bắt đầu với một dự án thí điểm quy mô hạn chế trong một lĩnh vực kinh doanh quan trọng là một cách tuyệt vời để hạn chế chi phí ban đầu đồng thời giảm thiểu thời gian trước khi các phần thưởng tài chính bắt đầu có hiệu lực. để mài giũa những hiểu biết có thể hành động trong nhiều năm.
