Voorspellende analyses zijn een domein binnen geavanceerde analyses, dat historische gegevens, statistische algoritmen en machinelearning-technieken gebruikt om toekomstige resultaten te voorspellen. Deze aanpak helpt bedrijven patronen binnen grote gegevenssets te ontdekken, waardoor in uiteenlopende branches de besluitvorming kan worden verbeterd.
Elke dag verzamelen en opslaan bedrijven in elke branche enorme hoeveelheden informatie van allerlei aard, van klantinteracties tot operationele cijfers. De terabytes aan gegevens die dagelijks naar gegevenspools van bedrijven stromen, bevatten het potentieel om organisaties te transformeren. Maar meer dan potentieel is het voor veel bedrijven niet. De reden hiervoor is dat het verzamelen en hebben van gegevens niet voldoende is. Het echte concurrentievoordeel ligt in het benutten van die gegevens, zodat je betrouwbare intelligentie krijgt over klanten, markten en toekomstige trends die van invloed zijn op beide.
Voorspellende analyses bestaan om het potentieel van gegevens om te zetten in bruikbare inzichten. Deze benadering is een krachtige tak van gegevenswetenschap waarmee bedrijven toekomstige gebeurtenissen kunnen voorspellen op basis van historische gegevens. Hierbij worden statistische algoritmen en machine learning gebruikt om de waarschijnlijkheid van toekomstige resultaten te bepalen. Met voorspellende analyses kunnen bedrijven nauwkeurigere prognoses maken. Of het nu gaat om het voorspellen van klantgedrag, risicobeheer of het optimaliseren van leveringsketens, voorspellende analyses zijn een strategische tool die bedrijven helpt proactief in plaats van alleen reactief te handelen en een slimmere, gegevensgestuurde besluitvorming mogelijk maakt. Voorspellende analyses kunnen worden gebruikt voor zowel kortetermijnstrategieën als langetermijnprognoses.
Voorspellende analyses zijn niet echt een 'nieuwe' technologie. Wel zijn ze de laatste jaren veel meer gangbaar en geavanceerder geworden. Veel moderne organisaties vertrouwen sterk op gegevensgestuurde inzichten om hun activiteiten te versterken en te beschermen.
Dankzij technologische ontwikkelingen in big data en machine learning hebben voorspellende analyses hebben zich van basisstatistieken en gegevensanalyse ontwikkeld tot een geavanceerd vakgebied. In het verleden werden eenvoudige voorspellende modellen gebruikt in branches als verzekeringen en financiën. In de loop van de tijd zijn deze modellen complexer geworden en in algemeen gebruik geraakt, met toepassingen die uiteenlopen van gezondheidszorg en marketing tot leveringsketenbeheer.
Naarmate de digitalisering van de wereld toeneemt, beschikken organisaties over hogere volumes en meer soorten gegevens, waardoor de gegevenspool groeit en krachtigere, nauwkeurigere inzichten mogelijk worden. Gezien de intense concurrentie binnen de meeste industrieën op de huidige markt, is het niet moeilijk te bedenken waarom voorspellende analyses een kernfunctie van de strategie van een organisatie worden.
Voorspellende analyses zijn een belangrijk onderdeel van gegevensanalyse. Dit gebied omvat dan ook verschillende, onderling samenhangende vormen van analyse, die elk een uniek doel dienen bij een op gegevens gebaseerde besluitvorming. Hieronder volgen de meest voorkomende categorieën van voorspellende analyses:
Beschrijvend
Dit is de basis van gegevensverwerking, waarbij de nadruk ligt op het interpreteren van historische gegevens om veranderingen te begrijpen die hebben plaatsgevonden. Bij beschrijvende analyses worden technieken zoals gegevenssamenstelling en datamining gebruikt om gebeurtenissen uit het verleden voornamelijk via visualisatie samen te vatten, bijvoorbeeld in de vorm van dashboards en gedetailleerde rapporten. De analyses bieden een duidelijk overzicht van wat er in het bedrijf is gebeurd, wat essentieel is voor contextueel begrip.Diagnostisch
Diagnostische analyses bouwen voort op beschrijvende analyses om dieper in te gaan op de oorzaken van eerdere resultaten. Dit omvat complexere gegevensverwerking zoals drill-down, gegevensdetectie, correlaties en patroondetectie om gegevens te verkennen en afwijkingen of trends te identificeren. Dit type analyse geeft antwoord op de vraag waarom een gebeurtenis heeft plaatsgevonden door gedrag en afwijkingen te identificeren die de onderliggende oorzaak van problemen kunnen zijn.Prescriptief
Prescriptieve analyses zijn de meest geavanceerde vorm van analyses. Ze voorspellen niet alleen wat er zal gebeuren en wanneer, maar ook waarom. Dit type analyses biedt bruikbare inzichten en aanbevelingen over mogelijke uitkomsten. Er wordt een combinatie van bedrijfsregels, algoritmen, machine learning en computationele modellering gebruikt om acties aan te bevelen die een gunstige invloed kunnen hebben op toekomstige beslissingen of activiteiten.
Voor een effectief gebruik van voorspellende analyses is inzicht nodig in de diverse technieken en modellen die aan deze geavanceerde vorm van gegevensanalyse ten grondslag liggen. Elke methode biedt unieke inzichten en toepassingen, waardoor bedrijven hun toekomstige beslissingen kunnen onderbouwen met een sterke basis van relevante gegevens. Hier volgt een overzicht van enkele belangrijke voorspellende analysetechnieken en hoe deze kunnen worden gebruikt om gegevens om te zetten in strategische prognoses:
Regressieanalyse is een statistische methode die wordt gebruikt om de relaties tussen onafhankelijke variabelen en een afhankelijke variabele te bepalen. Deze methode helpt bij het voorspellen van continue resultaten en wordt veel gebruikt in economie, financiën en de sociale wetenschappen. Veelvoorkomende typen zijn lineaire regressie en logistieke regressie.
Lineaire regressie modelleert de relatie tussen een afhankelijke variabele en een of meer onafhankelijke variabelen door een lineaire samenhang te vinden in de waargenomen gegevens. In tegenstelling tot lineaire regressie wordt logistieke regressie gebruikt wanneer de afhankelijke variabele dichotoom is. Bij logistieke regressie wordt de waarschijnlijkheid van een binaire uitkomst geschat op basis van een of meer voorspellende variabelen. Zo kan bijvoorbeeld op basis van leeftijd en inkomen worden voorspeld of een klant een product zal kopen (ja of nee).
De naam beschrijft precies wat een beslissingsstructuur is: een tool voor de besluitvorming die gebruikmaakt van een boomdiagram van beslissingen en de mogelijke gevolgen daarvan. De structuur wordt gebruikt voor classificatie- en regressietaken. Door een gegevensset op te splitsen in kleinere subsets en tegelijkertijd een bijbehorende beslissingsstructuur te ontwikkelen, helpen deze modellen om voorspellingen te doen.
Neurale netwerken zijn een reeks algoritmen, die losjes gemodelleerd zijn naar het menselijk brein en ontworpen zijn om patronen te herkennen in complexe gegevenssets. Ze interpreteren zintuiglijke gegevens via een vorm van machineperceptie, waarbij ze ruwe invoer labelen of groeperen. Deze netwerken vormen de basis voor deep learning en zijn van cruciaal belang voor complexe voorspellingsproblemen.
Clustermodellen houden in dat een reeks objecten zodanig wordt gegroepeerd dat objecten in dezelfde groep (een cluster) meer op elkaar lijken dan objecten in andere groepen. Deze techniek wordt vaak gebruikt in verkennende gegevensanalyse om natuurlijke groeperingen en uitschieters te vinden of om gegevens samen te vatten.
Tijdreeksmodellen worden gebruikt om toekomstige waarden te voorspellen op basis van eerder waargenomen waarden. Tijdreeksanalyse wordt op verschillende gebieden (zoals economie, weersvoorspellingen en capaciteitsplanning) gebruikt om toekomstige gegevenspunten te voorspellen voordat deze worden gemeten.
Ensemblemethoden maken gebruik van meerdere leeralgoritmen om betere voorspellende prestaties te verkrijgen dan mogelijk is met een van die leeralgoritmen op zich. Een veelvoorkomend voorbeeld is een willekeurig bos, dat meerdere beslissingsbomen combineert om de nauwkeurigheid en 'over-fitting' te beheersen.
Voorspellende analyses zijn in veel branches een onmisbare tool geworden, waarmee organisaties gegevensgestuurde inzichten kunnen benutten voor een hogere efficiëntie, hogere winstgevendheid en lagere risico's. Door hun veelzijdigheid kunnen voorspellende analyses in tal van contexten worden toegepast, van het verbeteren van de dagelijkse operationele beslissingen tot het opstellen van strategische langetermijnplannen. Hieronder volgen enkele van de meest gebruikte toepassingen van voorspellende analyses:
Voorspellende analyses helpen bij het opsporen van frauduleuze activiteiten door patronen in transactiegegevens te analyseren. Ze worden in de financiële en bancaire sector veelvuldig gebruikt om ongebruikelijk gedrag te op te sporen dat op fraude kan duiden.
Voorspellende analyses kunnen gedrag van klanten voorspellen, bijvoorbeeld welke klanten waarschijnlijk zullen converteren of welke producten ze waarschijnlijk zullen kopen. Deze informatie is cruciaal voor het afstemmen van marketingactiviteiten en het verbeteren van verkoopstrategieën.
Door klantgegevens te analyseren, kunnen voorspellende analyses klanten in afzonderlijke groepen indelen op basis van hun gedrag en voorkeuren. Deze segmentatie helpt bedrijven marketingcampagnes en producten op maat te maken voor de specifieke behoeften van elke groep.
In branches zoals verzekeringen, bankservices en de gezondheidszorg worden voorspellende analyses gebruikt om risico's te beoordelen die verbonden zijn aan leningen, verzekeringen of patiëntenzorg. Dit kan helpen om beter onderbouwde beslissingen te nemen en potentiële verliezen te beperken.
Met voorspellende analyses kunnen bedrijven voorspellen wanneer machines of apparatuur defect kunnen raken. Dat kan een aanzienlijk verschil maken in preventief onderhoud en kosten. Dit is met name nuttig in de productie- en transportbranche, waar downtime van apparatuur duur kan zijn.
Hier volgen een aantal branches die het meest actief zijn met betrekking tot de adoptie van voorspellende analyses om innovatie en efficiëntie te stimuleren.
De financiële branche gebruikt voorspellende analyses voor kredietscores, fraudedetectie en risicobeheer. Dit ondersteunt instellingen bij het nemen van op gegevens gebaseerde beslissingen met betrekking tot leningen, investeringen en andere financiële services.
In deze sector zijn voorspellende analyses essentieel voor het personaliseren van klantbelevingen en het optimaliseren van prijsstrategieën. Dit is extra belangrijk is om concurrerend te blijven. Daarnaast helpt dit om voorraden effectief te beheren en te voldoen aan een wisselende vraag. Deze inzichten helpen om de omzet en tevredenheid van gasten te maximaliseren.
Met voorspellende analyses kunnen marketeers consumentengedrag beter begrijpen en voorspellen, waardoor ze zeer gerichte campagnes kunnen opzetten. Deze benadering verbetert de klantbetrokkenheid en verhoogt de kans op succesvolle conversies door marketingstrategieën via verschillende kanalen te optimaliseren.
In de maakindustrie kunnen bedrijven machinestoringen voorspellen, activiteiten stroomlijnen en de leveringsketen optimaliseren. Dit proactieve onderhoud vermindert niet alleen downtime maar verlaagt ook de bedrijfskosten, waardoor de productiviteit toeneemt.
HR-afdelingen gebruiken voorspellende analyses om de wervingsprocessen te verbeteren, het personeelsverloop te voorspellen en het personeelsbeheer te optimaliseren. Deze gegevensgestuurde aanpak helpt om meer samenhangende en efficiënte teams te creëren.
Voorspellende analyses spelen een integrale rol bij het voorspellen van de vraag, het verbeteren van de leveringsefficiëntie en het optimaliseren van voorraadniveaus binnen de leveringsketen. Dit levert aanzienlijke kostenbesparingen op en zorgt ervoor dat producten tijdig beschikbaar zijn.
Nutsbedrijven gebruiken voorspellende analyses om de energievraag te voorspellen, de netprestaties te optimaliseren en onderhoud te plannen. Dit maakt het resourcebeheer efficiënter en verbetert de betrouwbaarheid van de dienstverlening voor consumenten.
In de publieke sector worden voorspellende analyses toegepast om maatregelen voor de openbare veiligheid te verbeteren, de verdeling van resources te optimaliseren en beleidsbeslissingen te onderbouwen. Overheden zetten deze technologie in om beter te kunnen inspelen op de behoeften van burgers en om de effectiviteit van de geleverde services te verbeteren.
Voorspellende modellen zijn een cruciaal onderdeel van moderne analyses. Ze bieden diverse voordelen die bedrijfstransformaties mogelijk maken door strategieën en activiteiten te verbeteren. Simpel gezegd, voorspellende analyses leggen veel factoren bloot die invloed kunnen hebben op het succes van een organisatie. Hier volgen enkele van de belangrijkste voordelen van dit verbeterd inzicht:
Gegevensbeveiliging is noodzakelijk voor elke organisatie. Voorspellende modellen helpen beveiligingsmaatregelen te versterken door potentiële dreigingen en kwetsbaarheden te identificeren voordat deze kritiek worden. Met deze proactieve benadering kunnen organisaties vooraf beschermende maatregelen implementeren en hun gegevens en middelen beschermen tegen cyberdreigingen en andere beveiligingsrisico's.
Wat risicobeheer betreft, vergemakkelijken voorspellende modellen de vroegtijdige detectie en beperking van potentiële risico's in alle bedrijfsactiviteiten. Door mogelijke problemen en de gevolgen ervan te voorspellen, kunnen bedrijven strategieën bedenken die risico's minimaliseren en zo hun investeringen en reputatie beschermen.
De bedrijfsprocessen worden ook geoptimaliseerd door prognoses te maken voor toekomstige vraag en prestaties. Dit stelt organisaties in staat om resources effectiever toe te wijzen, activiteiten te stroomlijnen en verspilling te verminderen, wat leidt tot een hogere operationele efficiëntie en productiviteit.
Met voorspellende modellen kunnen besluitvormers vertrouwen op gegevens en statistieken in plaats van op intuïtie. Dit leidt tot nauwkeurigere, tijdigere en meer geïnformeerde beoordelingen die de strategie en het succes van een organisatie aanzienlijk kunnen beïnvloeden.
Door operationele en strategische beslissingen nauwkeurig af te stemmen, helpen voorspellende modellen de kosten te verlagen en de inkomstenstromen te verbeteren. Deze voordelen verhogen samen de algehele winstmarges, waardoor bedrijven zelfs in concurrerende omgevingen succesvol kunnen zijn.
Voorspellende modellen transformeren marketinginspanningen door het gedrag, de voorkeuren en de aankooppatronen van klanten te voorspellen. Marketeers kunnen deze inzichten gebruiken om hun campagnes af te stemmen op de juiste doelgroep met de juiste boodschap op het juiste moment, waardoor de effectiviteit van hun marketingstrategieën wordt gemaximaliseerd en de return on investment wordt verhoogd.
Voorspellende analyses omvatten een reeks gestructureerde stappen om van de verzameling van gegevens tot de implementatie daarvan in praktische toepassingen te komen. Hier volgt een overzicht van de stappen die nodig zijn om onbewerkte gegevens om te zetten in bruikbare inzichten:
De eerste stap bij een voorspellende analyse is het duidelijk omschrijven van het specifieke probleem of de specifieke vraag die moet worden aangepakt. Deze duidelijkheid helpt om de doelstellingen van de analyse vast te stellen en de vereiste gegevens en modelleringsmethoden te bepalen.
Na de probleemomschrijving volgt het verzamelen van de benodigde gegevens. Dit omvat het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, zoals interne systemen, openbaar beschikbare gegevens of aangeschafte gegevenssets. Het is van cruciaal belang dat deze gegevens correct worden gestructureerd voor taken zoals opmaak toepassen, labelen en ervoor zorgen dat de gegevens toegankelijk zijn voor analyse.
De gegevens moeten voorafgaand aan het gebruik worden voorbewerkt. Deze fase omvat het verwerken van ontbrekende waarden, het verwijderen van uitschieters en het transformeren van variabelen om de gegevens geschikt te maken voor modellering.
De gegevens moeten uit verschillende bronnen worden geïntegreerd, samengevoegd tot een samenhangende gegevensset en worden opgeschoond om een hoge kwaliteit te garanderen. Opschonen kan bestaan uit het verwijderen van dubbele records, het corrigeren van inconsistenties en het controleren van de juistheid van de gegevens. Deze verfijnde gegevens dienen als trainingsgegevens voor het opbouwen van het voorspellende model.
Als de trainingsgegevens zijn voorbereid, is de volgende stap het ontwikkelen van voorspellende modellen. Dit houdt in dat algoritmen worden geselecteerd, zoals regressieanalyse, beslissingsstructuren of neurale netwerken, en dat deze worden toegepast op de trainingsgegevens om een model te creëren dat resultaten kan voorspellen op basis van patronen die in de gegevens worden herkend.
Het voorspellende model wordt vervolgens gevalideerd om ervoor te zorgen dat het goed presteert met ongeziene gegevens, meestal met behulp van technieken zoals kruisvalidatie. Na validatie wordt het model geïmplementeerd in de productieomgeving, waar het voorspellingen kan leveren. Doorlopende monitoring en aanpassingen zijn noodzakelijk om de nauwkeurigheid en relevantie van het model te handhaven wanneer nieuwe gegevens binnenkomen en de omstandigheden veranderen.
Bruikbare inzichten beginnen vaak met gegevens uit voorspellende analyses, maar hoe benut je de volledige mogelijkheden en kracht van deze technologie? Daarvoor heb je het juiste platform nodig. Ontdek hier hoe je de juiste tool voor jouw organisatie vindt.
Begin met een duidelijke omschrijving van wat je hoopt te bereiken met voorspellende analyses. Een duidelijke bedrijfsdoelstelling bepaalt de reikwijdte en richting van je traject voor voorspellende analyses, of het nu gaat om het verbeteren van de klantenbinding, het optimaliseren van de operationele efficiëntie of het verminderen van risico's.
Identificeer en beoordeel de gegevenssets die het meest relevant zijn voor jouw doel. Dit omvat het beoordelen van de beschikbaarheid, kwaliteit en relevantie van interne en externe gegevensbronnen. Zorg ook dat je toegang hebt tot de juiste gegevens, omdat de nauwkeurigheid van de voorspellingen sterk afhankelijk is van de kwaliteit van de gebruikte gegevens.
Ontwikkel een plan voor de manier waarop de inzichten uit voorspellende analyses binnen je organisatie worden verspreid en gebruikt. Dit houdt in dat je communicatiekanalen en -processen moet opzetten die ervoor zorgen dat de juiste belanghebbenden toegang hebben tot de analytische inzichten en dat ze begrijpen hoe ze deze informatie moeten gebruiken bij de besluitvorming.
Het selecteren van de juiste software voor voorspellende analyse is ook essentieel bij dit proces. Beoordeel niet alleen of tools voldoen aan jouw specifieke behoeften op het gebied van functionaliteit, maar ook of ze goed kunnen worden geïntegreerd met je bestaande gegevenssystemen. Zoek naar oplossingen die schaalbaarheid, gebruiksvriendelijke interfaces en uitgebreide ondersteuning en trainingsresources bieden om je team te helpen optimaal gebruik te maken van de technologie.
De transformatieve mogelijkheden van voorspellende analyses spreken voor zich en stellen organisaties in staat om met ongeëvenaarde precisie toekomstgerichte beslissingen te nemen. Door gebruik te maken van historische gegevens, statistische algoritmen en machine learning, kunnen bedrijven anticiperen op markttrends, hun activiteiten optimaliseren en de klantbeleving verbeteren. De effectiviteit van voorspellende analyses is echter sterk afhankelijk van de kracht van de onderliggende softwareoplossingen die de gegevens verwerken en analyseren.
ServiceNow, de leider op het gebied van AI-gestuurde SaaS-oplossingen (Software as a Service), heeft het antwoord: het Now Platform®. Het platform integreert geavanceerde mogelijkheden voor voorspellende analyse en artificial intelligence om bedrijfsprocessen te stroomlijnen en de besluitvorming te verbeteren. Het biedt betrouwbare inzichten om organisaties te helpen trends te voorspellen en reacties op marktveranderingen te automatiseren. Met functies die zijn ontworpen om gebruikerservaringen en operationele workflows te verbeteren, stelt het Now Platform bedrijven in staat om meer te doen dan alleen op de huidige omstandigheden te reageren; ze krijgen de gedetailleerde, betrouwbare informatie die ze nodig hebben om toekomstige scenario's effectief te beheren, waardoor het platform een essentiële tool is voor elke gegevensgestuurde organisatie.
Ontdek hoe voorspellende analyses op het Now Platform je bedrijfsactiviteiten kunnen transformeren met een slimmere strategie voor gegevens. Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog!