Sådan bruger du præskriptiv analyse

Da virksomheder i dag har adgang til enorme mængder data, vedtager virksomheder analytiske løsninger, der har til formål at grave betydninger og konklusioner frem, der hjælper med at forbedre deres beslutningsproces. Som en præskriptiv analytiker, du ville forsøge at optimere din; salgsplanlægningsindsats, analyser de historiske data for en virksomhed og forudsige, hvad der kan eller ikke kan ske i fremtiden. Det fremmer organisation drevet af data. Og som et resultat kan virksomheder optimere deres driftsomkostninger, forsyningskæde, indtægter og kundeservice for at opleve enorme ROI`er (Return on Investment).

At udforske analytiske muligheder er en skræmmende opgave. Med det i tankerne er de opdelt i tre forskellige niveauer. Alle de tre kategorier supplerer hinanden, og vi kan ikke sige, at den ene er vigtigere end den anden. Hvis en forretning ønsker at få et samlet overblik over sin branche og ønsker at finde ud af, hvordan en virksomhed kan konkurrere effektivt på markedet, så skal den have et stærkt analytisk miljø. De tre analytiske kategorier omfatter:

• Beskrivende analyse giver indsigt i, hvad der er sket tidligere
• Forudsigende analyse bruger teknikker og værktøjer til at forstå, hvad der vil ske i fremtiden.
• Præskriptiv analyse bruger algoritmer til at anbefale mulige resultater og forklare, hvad der skal gøres for at fremme en virksomhed.

Kort fortalt, præskriptiv analyse giver anbefalinger, som du kan bruge til at hjælpe dine forretningsmål med at blive til virkelighed. for at opnå dette, er du nødt til at anerkende den rigtige måde at stille: passende spørgsmål, definere dine mål og optimere dem til succes. Nogle af disse præskriptive modeleksempler inkluderer:

• Forståelse af effekten af ​​pris på mængde.
• Måder at maksimere omsætningen.
• måder at maksimere profitten.
• Udnyttelse af reklamer for bestemte produkter eller tjenester bedst muligt.

Næsten alle virksomheder har i dag en hjemmeside eller i det mindste en form for digitalt forum eller aktivitet. Det er således blevet nemmere at indsamle og analysere data med den hensigt at få mere viden og købsmønstre, som frister kunderne. Da iværksættere har meget travlt i deres egen daglige forretningsdrift, kan de ikke forfølge sådanne datateknologier. I dette tilfælde kan et dataanalyseteam ansættes som et outsource datatjenesteudbyder. Dette team kan administrere og håndtere alle data relateret til tekniske opgaver.

Nogle virksomheder har et større behov for præskriptive analyser end andre. Præskriptive analyser kan være gavnlige både for virksomheder og deres medarbejdere. Med ordentlig træning i præskriptiv analyse kan virksomheder forbedre deres resultat i realtid.

Mens nogle marketingafdelinger anses for at være mere analytiske end andre forretningsstrømme, præskriptiv analyse er langsomt ved at vinde popularitet i andre virksomheder. Nogle virksomheder, der gradvist nyder godt af præskriptive analyser, omfatter; operationer, R&D, HR, salg m.fl. Præskriptiv analyse omfatter også optimering af forsyningskæden, da virksomheder skal vide, hvem de skal samarbejde med og vælge egnede partnere, der har en større præcisionskraft. Præskriptiv analyse både forenkler og fremskynder hele processen. Det hjælper også med at identificere de bedste strategiske planer, som en virksomhed bør forfølge.

De fleste iværksættere ønsker færdige og hurtige forretningsløsninger, når det er nødvendigt. I nødstilfælde har de brug for hurtige løsninger og viden drevet af tilgængelige data. Præskriptiv analyse kan hjælpe til bedre at drive en virksomhed uden at investere for meget tid og dygtighed. Forretningsledere, for eksempel, der leder efter en øjeblikkelig løsning på deres problemer, vil finde præskriptive analyser ret tiltalende og nyttige.

Præskriptiv analyse giver dig mulighed for at foreskrive en række mulige handlinger, som er nødvendige for at nå et mål eller finde en løsning. Præskriptiv analyse handler om at give råd. Mens du bruger præskriptive analyser, giver det dig mulighed for at beregne de virkninger, en fremtidig beslutning kan inducere. Det er nyttigt at rådgive om mulige resultater, før en endelig beslutning træffes. Når det er bedst, forudser denne analysegren ikke kun, hvad der kan ske, men også årsagerne til det. Derudover anvender den forslag til, hvordan en virksomhed skal tage deres næste skridt.

Præskriptiv analyse går ud over forudsigende og beskrivende analyse ved at foreslå mulige handlingsplaner for fremtidige situationer. En række værktøjer og teknikker bruges til at opnå dette formål, herunder: algoritmer, forretningsregler, automatiseret læring og modelleringsprocedurer. Du kan bruge sådanne teknikker med input fra forskellige datasæt, herunder big data, real-time data feeds, transaktionsmæssige og historiske data.

I begyndelsen kan præskriptiv analyse virke ret kompleks at både bruge og administrere. Mange virksomheder bruger dem endnu ikke i deres daglige erhvervskurser. Men hvis det implementeres korrekt, kan det efterlade en enorm indflydelse på din beslutningsproces og i sidste ende din virksomhedens samlede vækst og fremgang. Mange store virksomheder anvender med succes præskriptive analyser for at optimere deres: planlægning, produktion og lager i forhold til forsyningskæden. Præskriptiv analyse sætter dem i stand til at levere den rigtige slags produkt på det perfekte tidspunkt, hvilket igen forbedrer forbrugeroplevelsen.

Præskriptiv analyse er en kombination af maskingenererede handlingsplaner og menneskelige beslutningsprocesser. Den er baseret på balancen mellem sund fornuft og algoritmiske beregninger. Selvom det kan være svært at finde den rigtige balance, skal du overveje disse tips for at opnå succes:

• Præskriptive analyseplatforme er ikke alle ens. Nogle kan være velegnede til visse typer virksomheder, mens andre kan være bedst for andre. Så mens du vælger en præskriptiv analysesoftware, er forskning nødvendig for at sikre, at den opfylder dine særlige forretningskrav.

• Uanset hvilken software du vælger, skal du sørge for, at alle medlemmer af din organisation forstår, hvordan systemet fungerer, og hvordan det vil gavne dem. Nogle gange matcher data genereret af softwaren muligvis ikke menneskers perspektiv. Når du anbefaler softwaren til dine medarbejdere, skal begrundelsen bag den være klar.

• Hver virksomheds funktioner er baseret på et sæt regler. På den anden side er læringssystemer genereret af maskiner ret forskellige. De udvikler sig over tid og kræver enorme mængder data. Der kræves også friske data for at få en idé om en aktuel status. Hvis du skal bruge prædiktiv analyse til din virksomhed i lang tid, så skal du konstant overvåge det. Sørg for, at de modtagne resultater ikke kun er produktive, men moralske og etiske, parallelt med den troværdighed, du ønsker for din forretning.

Hvis du vil læse lignende artikler til Sådan bruger du præskriptiv analyse, vi anbefaler, at du besøger vores Økonomi & forretning kategori.