Analitik prediktif adalah salah satu subbidang dari data analytics, yang menggunakan teknik statistik, machine learning, dan kecerdasan buatan untuk memprediksi hasil atau tren yang akan datang.Dengan menganalisa data historis, analitik prediktif memberikan wawasan yang lebih lanjut yang membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan lebih strategis
Di dunia bisnis yang selalu berubah, analitik prediktif mulai menjadi alat yang sangat penting untuk membantu perusahaan menjawab tantangan dan peluang yang akan datang
Berikut adalah beberapa cara yang dapat Anda lakukan dengan data untuk memprediksi tren masa depan menggunakan analitik prediktif: Data yang relevan.
1. buat data yang relevan.
Ini bisa berarti informasi tentang riwayat penjualan, informasi tentang bagaimana pelanggan tertentu menghabiskan waktu, apa yang mereka sukai, data tentang tren pasar, informasi operasional, bahkan informasi eksternal, seperti data tentang kondisi ekonomi atau sosial.
Data historis yang baik adalah satu-satunya cara untuk membuat model prediktif yang akurat.
Contoh: bisnis ritel dapat menggunakan data tentang bagaimana pola pembelian pelanggan berubah selama bertahun-tahun untuk melihat perubahan permintaan berdasarkan musim.
2. Bersihkan dan siapkan.
Biasanya, data store mungkin mengamuk dan mengandung banyak hal yang tidak berguna. Karena itu, data yang disimpan perlu “disihir” dan dipersiapkan sebelum digunakan. Ini mencakup menghilangkan entri duplikat, menghilangkan fitur-fitur yang hilang, dan memperingati format
3. Data yang disimpan bersih
Syarat mutlak untuk analitik prediktif yang efektif. Buat model prediktif. Setelah data siap, seorang spesialis harus membuat model prediktor. Ini dapat dilakukan oleh algoritme statistik atau machine learning.Model ini belajar dari pola yang mengeluarkan data historis dan karena itu dapat digunakan untuk memprediksi hasil akhirnya.
Contoh algoritma:
◦ Regresi linier. Ini digunakan untuk memperkirakan bilangan berdasarkan bentuk membran lain.
◦ Klasifikasi. Ini memungkinkan kita untuk memperkirakan pilihan dalam satu kategori. Misalnya, apakah pelanggan tertentu ingin membeli barang?
4. Analisa tren
Dengan model prediktif yang dibangun, perusahaan dapat menggunakan data untuk memahami tren dan bagaimana tren tersebut akan berpengaruh pada masa depan.
Prediktif analitik membantu perusahaan untuk melihat pola-pola yang mungkin muncul dan memberikan gambaran tentang bagaimana variabel tertentu berdampak terhadap hasil. Misalnya, perusahaan dapat memiliki wawasan tentang arah pasar, pola perilaku pelanggan, atau li lainnya.
Contoh: dalam analisa permodelan mode pakaian berdasarkan penjualan lalu dan tren mode saat ini. Sehingga perusahaan siap ketika fashion tersebut meraih pasaran yang luas.
5. Pengambilan keputusan berdasarkan data
Dengan wawasan yang dihasilkan oleh analitik prediktif membantu perusahaan mengambil keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan. Tren maka digunakan untuk perancangan strategi pemasaran dan optimasi supply chain atau perancangan produk, bahkan menghindari risiko sebagaimana yang telah dijelaskan sebelumnya.
Sebagai contoh: perusahaan penerbangan melihat dari data resiko meningkatnya jumlah penumpang saat bulan libur, sehingga pada saat itu mode arma dan waktu perjalanan add bisa di optimasi.
6. Machine learning untuk pembelajaran otomatis
Satu yang unik dari olahan analitik prediktif masa kini adalah kemampuannya melakukan machine learning. Teknologi elastic ini membantu sistem bekerja sendiri tanpa perlu campur tangan kembali. Dalam prakteknya sistem terus-menerus belajar dengan data baru yang masuk sehingga prediksinya berubah lebih akurat.
Sebagai contoh: aplikasi film online memprediksi film yang banyak di sukai oleh penonton berdasar dengan film mana yang tentu tara banyak di tonton oleh pengguna.
7. Menghindari risiko
Dalam praktik, analitik prediktif berguna sekali untuk manajeme resiko. Perusahaan menggunakan data historik untuk melihat faktor apa yang mempengaruhi risiko berbahaya sehingga perusahaan siap untuk meminimalkan ketika hal ini mungkin terjadi.
Sebagai contoh: di bidang keuangan menggunakan data pelangganhofing modular memprediksi kemungkinan pelanggan gagal bayar.
8. Optimasi Operasional
Analitik prediktif juga membantu perusahaan mengoptimalkan operasional mereka. Dengan demikian, bisnis dapat memberikan sumber daya pada tingkat yang tepat di waktu yang tepat. Itu akan menghasilkan pengeluaran yang efektif, membuat pemborosan minim dan mengelola inventaris dengan keakuratan maksimum.
Contohnya adalah Perusahaan manufaktur dapat memprediksi berapa banyak bahan baku yang akan diperlukan untuk produksi berikutnya berdasarkan data produksi sebelumnya. Seperti itu, mereka dapat mengurangi biaya penyimpanan dan meminimalkan jumlah stok yang berlebih.
9. Meningkatkan Pengalaman Pelanggan
Selain itu, analitik prediktif digunakan oleh perusahaan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Dalam hal ini, bisnis akan dapat menawarkan layanan atau idenya kepada pelanggan tepat saat mereka membutuhkannya. Dengan analitik prediktif, mereka dapat mempengaruhi kepastian kemungkinan kegiatan berdasarkan jual beli yang mereka gunakan.
Contohnya adalah Platform Laba-laba penjual online memprediksi produk yang mungkin diminati pelanggan berdasarkan perkiraan pembelian dan pengejaran mereka. Kemudian, itu akan menawarkan service proposition secara template kepada pelanggan potensial yang memungkinkan.
10. Evaluasi dan Peningkatan Model
Setelah model prediktif diimplementasikan, model harus dievaluasi dan diperbarui sehingga tetap relevan dan memberikan hasil yang maksimal. Proses ini memastikan bahwa prediksi yang dihasilkan dari data dapat diandalkan. Conclusion
Analitik prediktif memungkinkan perusahaan menebak arah masa depan yang bergantung pada data. Bisnis akan dapat menggunakan perilaku dan reaksi mereka terhadap situasi di masa lalu.
Ini memungkinkan perusahaan merespons risiko, membuat keputusan yang lebih baik dan melayani pasar dengan keberhasilan. Karena persaingan semakin ketat, analitik prediktif akan menjadi keunggulan bersaing di bidang perusahaan sampai.