در دنیای امروزی مبتنی بر داده، کسب و کارها فقط اطلاعات را جمع آوری نمی کنند. آنها در حال مسابقه هستند تا آن را به عمل تبدیل کنند. تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی به عنوان دو رویکرد متحول کننده در این تکامل ظاهر شده اند.
در حالی که تجزیه و تحلیل پیش بینی به شما می گوید که چه اتفاقی ممکن است بیفتد، تجزیه و تحلیل تجویزی شما را راهنمایی می کند که در مورد آن چه کاری انجام دهید.
هر دو ارزشمند هستند، اما کدام یک واقعاً باعث رشد تجارت می شود؟ بیایید بررسی کنیم که چگونه آنها متفاوت هستند، چه زمانی باید از هر کدام استفاده کنیم، و چگونه شرکت های پیشرو هر دو را برای حداکثر تأثیر ترکیب می کنند.
درک دو ستون تجزیه و تحلیل پیشرفته
منبع –
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از الگوریتم های آماری، داده کاوی و یادگیری ماشینی برای پیش بینی نتایج آینده استفاده می کند. این کمک می کند به سوالاتی مانند “چه اتفاقی ممکن است بیفتد؟” یا “چه کسی در خطر ترک است؟”
💡
از مثال های موردی استفاده کنید:
- پیش بینی فروش سه ماهه آینده بر اساس داده های تاریخی
- پیش بینی ریزش مشتری در صنایع مخابراتی یا SaaS
- پیش بینی اختلالات زنجیره تامین با استفاده از سیگنال های بلادرنگ
این در اصل یک توپ کریستالی مبتنی بر داده است که کامل نیست، اما برای کاهش ریسک و شناسایی فرصت بسیار ارزشمند است.
تجزیه و تحلیل تجویزی چیست؟
تجزیه و تحلیل تجویزی یک قدم فراتر از پیش بینی است. چندین پیامد ممکن را تجزیه و تحلیل می کند و بهترین مسیر عمل را پیشنهاد می کند. این لایه اغلب بر الگوریتم های بهینه سازی، درخت های تصمیم گیری و هوش مصنوعی پیشرفته مدل سازی
همانطور که تابلو آن را توصیف می کند، تجزیه و تحلیل تجویزی “توصیه هایی را در مورد نتایج احتمالی ارائه می دهد و مسیرهای تصمیم گیری بهینه را برای دستیابی به نتایج مطلوب پیشنهاد می کند”.
از مثال های موردی استفاده کنید:
- توصیه استراتژی های قیمت گذاری برای به حداکثر رساندن سود تحت محدودیت های بازار
- بهینه سازی مسیرهای تحویل برای شرکت های لجستیک
- پیشنهاد بازاریابی ارائه می دهد که تعادل هزینه را با پتانسیل تبدیل ایجاد می کند
تجزیه و تحلیل تجویزی جایی است که هوش مصنوعی به جای اینکه فقط یک آمارگیر باشد، به یک استراتژیست تجاری تبدیل می شود.
“تحلیل تجویزی می تواند به شرکت ها کمک کند تا بازده سرمایه گذاری خود را بهبود بخشند، نرخ تبدیل و برنده شدن را بهینه کنند، یا حاشیه سود را به حداکثر برسانند.” – بینش باین، “این را انجام دهید، نه آن را: تجزیه و تحلیل تجویزی در فروش و بازاریابی”
تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی: تفاوت های کلیدی
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده اطلاع می دهد تصمیمات تجزیه و تحلیل تجویزی خودکار و بهینه می کند آنها
کدام نوع تجزیه و تحلیل ارزش تجاری بیشتری را ارائه می دهد؟
منبع –
تجزیه و تحلیل پیش بینی – بردهای سریع و ارزش اساسی
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده بازگشت سرمایه سریع تری را ارائه می دهد زیرا پیاده سازی و تفسیر آن آسان تر است. بسیاری از کسب و کارها از آن به عنوان یک لایه اساسی برای بلوغ داده ها استفاده می کنند.
به عنوان مثال، فوربس اشاره کرد، نتفلیکس به شدت به مدل‌های پیش‌بینی برای توصیه محتوا متکی است، که منجر به صرفه‌جویی سالانه بیش از ۱ میلیارد دلار در نگهداری می‌شود.
مدل‌های پیش‌بینی برای سناریوهایی که دید در آینده باعث بهبود فوری در برنامه‌ریزی یا مدیریت ریسک می‌شود، عالی هستند.
تجزیه و تحلیل تجویزی – تاثیر استراتژیک بلند مدت
در حالی که تجزیه و تحلیل تجویزی به داده ها، استعدادها و قدرت محاسباتی بیشتری نیاز دارد، بازده آن می تواند متحول کننده باشد.
💡
به گفته گارتنر، شرکت هایی که از تجزیه و تحلیل تجویزی استفاده می کنند می توانند تا 20 درصد در دقت تصمیم گیری و 15 درصد کاهش هزینه در عملیات دست یابند.
یک شرکت تولیدی را تصور کنید که نه تنها خرابی ماشین را پیش‌بینی می‌کند، بلکه به طور خودکار برنامه‌های تولید را تنظیم می‌کند و قطعات یدکی را سفارش می‌دهد که تجزیه و تحلیل تجویزی در عمل است.
در اصل، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده “چه اتفاقی خواهد افتاد” را توضیح می دهد. تجزیه و تحلیل تجویزی “آنچه باید اتفاق بیفتد” را تعریف می کند.
«تحلیل تجویزی با استفاده از مدل‌سازی ریاضی برای ارائه توصیه‌های عملی که می‌تواند به ما در رسیدن به یک هدف خاص کمک کند، یک قدم فراتر می‌رود.» – گرگ گلاکنر، TDWI: مهار قدرت تصمیم‌گیری تجزیه و تحلیل تجویزی، 2024
چگونه شرکت های پیشرو تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی را ترکیب می کنند
شرکت‌های آینده‌نگر، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی را در خطوط لوله هوش مصنوعی یکپارچه ترکیب می‌کنند تا سیستم‌های تجاری خودبهینه‌سازی را ایجاد کنند.
در اینجا به این صورت است:
1. بهینه سازی زنجیره تامین
- پیش بینی کننده: پیش بینی تقاضا در سراسر مناطق
- تجویزی: سطوح موجودی، زمان‌بندی مجدد سفارش و مسیرهای حمل‌ونقل را توصیه کنید شرکت‌هایی مانند آمازون و پراکتر اند گمبل از این مدل‌های ترکیبی برای کاهش ضایعات و بهبود نرخ تکمیل استفاده می‌کنند.
2. شخصی سازی مشتری
- پیش بینی کننده: مشخص کنید که چه مشتریانی احتمالاً از بین خواهند رفت
- تجویزی: پیشنهاد نگهداری (تخفیف، پیام شخصی، یا ارتقا) برای استقرار را پیشنهاد دهید.
3. قیمت گذاری پویا
- پیش بینی کننده: پیش بینی تقاضای بازار و رفتار رقبا
- تجویزی: برای بهینه‌سازی درآمد بدون ورودی دستی، قیمت‌ها را در زمان واقعی تنظیم کنید. خطوط هوایی و پلت‌فرم‌های تجارت الکترونیکی پیشگام در این عمل هستند.
4. برنامه ریزی منابع مراقبت های بهداشتی
- پیش بینی کننده: ورود بیماران یا شیوع بیماری را پیش بینی کنید
- تجویزی: تخصیص فعالانه کارکنان، تخت‌ها و انبار دارو در طول همه‌گیری، بیمارستان‌هایی که از تجزیه و تحلیل‌های تجویزی استفاده می‌کردند، 30 درصد زمان پاسخ اضطراری سریع‌تر را به دست آوردند.
ایجاد یک مسیر بلوغ داده: از پیش بینی به تجویز
منبع –
در حال انتقال از پیش بینی به تجزیه و تحلیل تجویزی یک فرآیند یک شبه نیست. این یک سفر بلوغ را دنبال می کند:
مرحله 1 – تجزیه و تحلیل توصیفی: درک آنچه اتفاق افتاده است
“چی شد؟” جمع آوری و تجسم داده های تاریخی برای درک الگوها.
مرحله 2 – تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: پیش بینی آنچه رخ خواهد داد
“بعد چه خواهد شد؟” ساخت مدل های آماری برای پیش بینی نتایج.
مرحله 3 – تجزیه و تحلیل تجویزی: تصمیم گیری برای انجام چه کاری در مرحله بعد
“در مورد آن چه باید بکنیم؟” از بهینه سازی و شبیه سازی برای خودکارسازی توصیه ها و مسیرهای تصمیم گیری استفاده کنید.
طبق UNSW Online، سازمان‌هایی که این سه لایه را ترکیب می‌کنند شاهد افزایش ۲۵ تا ۳۰ درصدی کارایی عملیاتی هستند.
چارچوب پیاده سازی: تبدیل استراتژی به عمل
برای به حداکثر رساندن ارزش تجاری از سرمایه گذاری های تجزیه و تحلیل، این نقشه راه را دنبال کنید:
- با یک سوال تجاری واضح شروع کنید.
چالشی را شناسایی کنید که در آن تصمیمات بهتر تأثیر قابل اندازه گیری را ایجاد می کند، به عنوان مثال، هزینه موجودی یا ریزش مشتری.
- خطوط لوله داده قابل اعتماد بسازید.
سیستم های پیش بینی و تجویزی هر دو بر داده های دقیق، تمیز و در زمان واقعی متکی هستند.
- یک پشته تجزیه و تحلیل ترکیبی را بپذیرید.
پلتفرم هایی مانند Azure Synapse، Databricks و Qlik AutoML از مدل سازی و بهینه سازی پیش بینی پشتیبانی می کنند.
- تخصص دامنه را جاسازی کنید.
الگوریتم ها به تنهایی نمی توانند مبادلات تجاری را تفسیر کنند. با رهبران مالی، بازاریابی و عملیات همکاری کنید.
- گردش کار را خودکار و یکپارچه کنید.
خروجی های تجزیه و تحلیل را در سیستم های تصمیم گیری مانند ERP، CRM یا داشبوردهای زنجیره تامین ادغام کنید.
- به طور مداوم نظارت و بهینه سازی کنید.
نتایج را ارزیابی کنید، مدل‌ها را اصلاح کنید و سیستم‌ها را برای شرایط در حال تحول کسب‌وکار آموزش دهید.
هدف حرکت از بینش به اجرا است، جایی که هر پیش‌بینی منجر به یک تصمیم ملموس می‌شود.
روندهای آینده در تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی
منبع –
- ادغام هوش مصنوعی مولد: ترکیب کردن هوش مصنوعی مولد با تجزیه و تحلیل تجویزی به سیستم ها این امکان را می دهد که به جای بهینه سازی راه حل های موجود، استراتژی ها و راه حل های کاملاً جدیدی ایجاد کنند.
- تصمیم گیری مستقل: تا سال 2030، گارتنر پیش بینی می کند که بیش از 40 درصد از تصمیمات سازمانی به صورت مستقل و با استفاده از مدل های تجویزی مبتنی بر هوش مصنوعی اتخاذ می شود.
- موتورهای تصمیم گیری بلادرنگ: همانطور که اینترنت اشیا و داده های جریانی رشد می کنند، تجزیه و تحلیل تجویزی از بهینه سازی دسته ای به تنظیم سناریوی زنده تغییر می کند.
- هوش مصنوعی قابل توضیح: مدل‌های تجویزی به طور فزاینده‌ای شامل لایه‌های استدلالی قابل خواندن برای انسان برای بهبود اعتماد و شفافیت می‌شوند.
کسب‌وکارهایی که زودتر این روندها را اتخاذ می‌کنند، نه تنها سریع‌تر واکنش نشان می‌دهند، بلکه نتایج بازار را نیز فعالانه شکل می‌دهند.
نتیجه گیری: تبدیل بینش به اقدام هوشمند
تجزیه و تحلیل پیش بینی به شما آینده نگری می دهد، اما تجزیه و تحلیل تجویزی به شما قدرت می دهد، قدرت انجام بهترین اقدام ممکن در هر سناریو.
شرکت‌هایی که از پیش‌بینی به نسخه‌نویسی حرکت می‌کنند، از مدیریت واکنشی به مدیریت فعال تغییر می‌کنند. آنها فقط نمی دانند چه چیزی در راه است. آنها برای شکل دادن به آن آماده هستند.
این که آیا شما در خرده فروشی، مراقبت های بهداشتی، مالی یا تولید، اکنون زمان ترکیب هر دو رویکرد است. با مدل های پیش بینی شروع کنید، یک لایه تجویزی بسازید و تجزیه و تحلیل را به ارزشمندترین دارایی تصمیم گیری خود تبدیل کنید.
سوالات متداول
1. آیا تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی می توانند با هم کار کنند؟
بله. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده پیش‌بینی‌ها را ایجاد می‌کند، در حالی که تجزیه و تحلیل تجویزی آن پیش‌بینی‌ها را برای ارائه توصیه‌ها مصرف می‌کند. اکثر سیستم های هوش مصنوعی درجه سازمانی اکنون هر دو را یکپارچه می کنند.
2. چه صنایعی از تجزیه و تحلیل تجویزی بیشترین سود را می برند؟
صنایع با تصمیم گیری پیچیده مانند تولید، تدارکات، امور مالی و مراقبت های بهداشتی بیشترین سود را از تجزیه و تحلیل تجویزی می برند.
3. آیا برای انجام تجزیه و تحلیل تجویزی به هوش مصنوعی نیاز دارید؟
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی دقت را افزایش می‌دهند، اما تجزیه و تحلیل تجویزی مبتنی بر بهینه‌سازی نیز می‌تواند بدون وابستگی کامل به هوش مصنوعی کار کند.
4. آیا تجزیه و تحلیل تجویزی گران تر است؟
در ابتدا بله، به دلیل ادغام داده ها و پیچیدگی مدل سازی بالاتر. با این حال، ROI بلند مدت و سرعت تصمیم گیری اغلب بر هزینه ها بیشتر است.
5. چگونه SMB ها می توانند تجزیه و تحلیل تجویزی را مقرون به صرفه بپذیرند؟
ابزارهای مبتنی بر فضای ابری مانند Azure Synapse، Databricks، و Qlik AutoML مدل‌های مقیاس‌پذیری را ارائه می‌دهند که برای SMBها مناسب هستند.
بیوگرافی نویسنده
آناند سوبرامانیان یک متخصص فناوری و علاقه‌مند به هوش مصنوعی است که در حال حاضر وظیفه بازاریابی را بر عهده دارد عقل، ارائه دهنده راه حل های داده، دیجیتال و هوش مصنوعی با بیش از یک دهه تجربه کار با شرکت ها و ادارات دولتی.
