Що таке прогнозна аналітика?
Автор: CMO Colobridge GmbH Волнянський А.
Прогнозна аналітика вже використовується для оцінювання попиту на товари та послуги, визначення ризиків шахрайства, обчислення ймовірності відмов у роботі механізмів, персоналізації рекламних пропозицій. Іншими словами, це потужний інструмент, який приносить користь у різних сферах діяльності. Що являє собою, як працює і які ще можливості для бізнесу і не тільки відкриває прогнозна аналітика — читайте в нашій статті.
- Визначення поняття «прогнозна аналітика»
- Як працює прогнозна аналітика
- Три техніки прогнозної аналітики
- Застосування та приклади використання прогнозної аналітики
- Найкращі інструменти прогнозної аналітики
- Найважливіше про прогнозну аналітику
- FAQ
Визначення поняття «прогнозна аналітика»
Прогнозна (вона ж предиктивна) аналітика — це одна з областей аналізу даних, яка сфокусована на прогнозуванні майбутніх подій на основі історичних даних. Дізнаватись, що з високою ймовірністю станеться далі, стало можливим завдяки розвитку штучного інтелекту, машинного навчання та статистики. Разом вони застосовуються для виявлення закономірностей і визначення можливих сценаріїв розвитку подій з високою точністю прогнозування.
До кінця 2026 року обсяг глобального ринку передиктивної аналітики оцінюватиметься у $30,1 млрд, а вже до 2030 року зросте до $82,3 млрд, щорічно приростаючи на 28,3% протягом п’яти років. Це пов’язано зі стабільним інтересом до прогнозування на базі ІІ та зростання кількості успішних кейсів у цій ніші.
Прогнозна аналітика vs генеративний ШІ
Іноді прогнозну аналітику плутають з генеративним ШІ, але це два різні інструменти, які відповідають на різні питання.
Прогнозна аналітика (predictive AI) відповідає на питання «що станеться далі?». Вона аналізує історичні дані, щоб спрогнозувати майбутню подію: ймовірність відмови обладнання, обсяг попиту в наступному кварталі, ризик відходу клієнта. Результат — це оцінка ймовірності або число, засноване на виявлених закономірностях.
Генеративний ШІ (generative AI), наприклад, ChatGPT, Midjourney та інші LLM-інструменти, відповідає на питання «як це може виглядати?». Не прогнозує події, а створює новий контент — текст, зображення, код.
Прогнозна аналітика vs генеративний ШІ — порівняльна таблиця
| Критерій | Прогнозна аналітика (Predictive AI) | Генеративний ШІ (Generative AI) |
|---|---|---|
| Основне питання | Що станеться далі? | Як це може виглядати? |
| Що робить | Аналізує історичні дані та прогнозує майбутні події | Створює новий контент — текст, зображення, код |
| Який результат на виході | Число, ймовірність, оцінка ризику | Унікальний згенерований контент (текстовий, відео, аудіо) |
| Дані для навчання | Структуровані, розмічені історичні дані | Великі обсяги неструктурованих даних та промпти |
| Відтворюваність | Один і той самий прогноз на одних і тих самих даних | Кожен результат унікальний, не підлягає строгій валідації |
| Приклади інструментів | Моделі ML, дерева рішень, регресійний аналіз | ChatGPT, Midjourney, інші LLM |
| Які бізнес-задачі вирішує | Прогноз відтоку клієнта, попиту, відмови обладнання | Автогенерація листа, звіту, зображення |
Таким чином, прогнозна аналітика та генеративний ШІ не конкурують між собою, а доповнюють одна одну. Завдяки цьому багато компаній впроваджують не одну технологію, а комбінують їх.
Як працює прогнозна аналітика
Фахівці в галузі даних при вирішенні різних завдань, де необхідне точне прогнозування на хвилини, дні та місяці вперед, використовують подбні підходи у роботі. Умовно весь процес отримання прогнозу можна розбити п’ять етапів.
Є й другий, дещо інший варіант послідовності дій отримання тих самих результатів.
Етап 1: Визначення задачі. Формують вимоги до результатів прогнозування. Наприклад, оцінити ймовірність неповернення кредиту у банку або визначити розміри складських запасів перед «чорною п’ятницею», щоб товари на сайті змогли придбати всі охочі.
Етап 2: Підготовка даних. Збирають і систематизують дані, які має організація. Потрібні як історичні дані, накопичені протягом кількох років, так і поточні, які продовжують генеруватися внаслідок взаємодії з клієнтами. Зручно працювати з даними, що зберігаються у спеціальних репозиторіях.
Етап 3: Попередня обробка даних. Очищають дані, щоб видалити аномалії та дані, отримані в нетипових для організації умовах роботи, щоб знизити ймовірність помилок у прогнозуванні.
Етап 4: Розробка прогностичних моделей. Вибирають модель, що підходить найбільше відповідно до задачі, що була сформована на першому етапі, та наявного набору даних. Найчастіше використовують машинне навчання, хоча можливі інші варіанти — наприклад, регресійна модель або дерево рішень.
Етап 5: Перевірка результатів. Тестують точність роботи прогнозної моделі та вносять зміни доти, доки вона не почне видавати прийнятні результати.
Три техніки прогнозної аналітики
Повернемося до етапу розробки прогностичних моделей і розглянемо докладніше методи, що використовуються в прогнозній аналітиці.
Дерева рішень
Використовуються для візуалізації та аналізу можливих варіантів розвитку подій за умов невизначеності. Приваблюють своєю наочністю — легко уявити у зрозумілій формі найскладніші сценарії та водночас врахувати усі варіанти розвитку подій. Для отримання результатів будують дерево з вузлами — точками прийняття рішень, — а потім для кожного вузла формують я питання або умови для переходу до наступного вузла, після чого підсумовують ймовірність і цінність кожного варіанта розвитку подій.
Як приклад візьмемо роботу звичайного магазину. Дерево прийняття рішень допоможе оцінити місце розташування майбутньої точки продажу та підібрати асортимент товарів з урахуванням оптимальної локації та цільової аудиторії.
Регресивний аналіз
Використовується з метою оцінювання взаємозв’язків між змінними, саме виявлення закономірностей у великих наборах безперервних даних. Це може бути прогнозування якісних показників, оцінювання точності прогнозування чи впливу одних змінних інші. Метод приваблює високою точністю, а також простий використання та інтерпретації.
У нашому прикладі регресійний аналіз дозволить з’ясувати, як на обсяги продажу впливають такі фактори, як вартість товарів, ефективність маркетингових заходів, сезонність.
Машинне навчання (нейронні мережі)
Оптимальний вибір для складного моделювання — а саме для виявлення нейронних зв’язків (закономірностей, які непомітні людині) у наборах великих даних. Приваблює своєю точністю, ефективністю та масштабованістю. Підходить для випадків, коли неможливо застосувати стандартну математичну формулу на вирішення завдання, автоматизації процесів аналізу даних і побудови точних прогнозних моделей. Алгоритми можуть навчатися на наборах даних із заздалегідь відомими або невідомими результатами, а також шляхом спроб і помилок в імітаційному середовищі. Нейронні мережі можна використовувати в парі з двома іншими моделями для перевірки результатів їх роботи.
Чим може бути корисним машинне навчання в нашому прикладі: персоналізація маркетингових пропозицій, прогнозування попиту в певний проміжок часу, оцінювання ризиків шахрайства, ймовірності відтоку клієнтів.
Застосування та приклади використання прогнозної аналітики
Наведені вище приклади з офлайн-магазином — лише одна з небагатьох можливостей використовувати потенціал прогнозної аналітики. Сьогодні її застосовують у маркетингу, фінансах, охороні здоров’я, на виробництві, у ритейлі, телекомунікаціях, логістиці, енергетиці та держсекторі.
Що вміє робити прогнозна аналітика?
- Прогнозувати: попит на товари та послуги, поведінку клієнтів, фінансові показники організації, ризики (відтоку клієнтів, відмови обладнання тощо).
- Сегментувати: клієнтів за їх життєвим циклом, поведінковими факторами, демографічними ознаками.
- Створювати персоналізовані пропозиції: рекомендації (як це роблять YouTube, Netflix) та маркетинговий контент.
- Оптимізувати: ціноутворення, рекламні кампанії, бізнес-процеси.
- Виявляти аномалії: випадки шахрайства, відмови обладнання, невідповідності даних.
- Візуалізувати: результати предиктивної аналітики, пошуку закономірності в даних.
Таким чином, прогнозна аналітика може принести користь у різних завданнях і сферах діяльності.
COO Colobridge GmbH, Андрій Михайленко:
«Спільне використання предиктивної аналітики та хмарних технологій дозволяє швидко та ефективно обробляти великі обсяги даних, використовуючи найсучасніші методи прогнозування. Крім того, завдяки хмарі (а саме доступності віртуальних інфраструктур) прогнозна аналітика стає більш доступною для компаній, які раніше не використовували її через відсутність компетенцій та відповідної IT-інфраструктури. У хмарі можна досить швидко розгорнути платформу для прогнозної аналітики й легко масштабувати її, якщо через час потреби зміняться: збільшиться обсяг даних, з’являться нові цілі тощо. По суті, хмарні технології вже стали game-changer для прогнозної аналітики — тим, що дуже змінило все, що пов’язане із прийняттям рішень на основі даних».
Прогноз відтоку клієнтів
Найчастіше компанія дізнається про звільнення клієнта постфактум — наприклад, коли той не продовжує підписку або кілька місяців поспіль робить покупки лише у конкурента. Навіть якщо він дзвонить із проханням розірвати договір, вже пізно — рішення ухвалене і повернути клієнта практично неможливо. Прогнозна аналітика змінює цей сценарій, привласнюючи кожному клієнту своє значення ризику відтоку. Знаючи його, можна вплинути рішення клієнта на ранніх етапах.
Як ранніх? Дослідження, яке охопило кілька десятків SaaS-компаній у B2B, показало: за допомогою машинного навчання та прогнозної аналітики можна виявити клієнтів у зоні ризику з точністю 82%. Зробити це можна в середньому за 45 днів до скасування підписки, тоді як менеджери можуть помітити проблему в середньому за 7 днів.
Мало знати ризики відтоку — важливо розуміти, чому клієнт може піти і вибрати відповідну тактику утримання. Рішення Colobridge AI у кейсі з телеком-оператором Vega Telecom побудовано саме на цьому принципі: модель заздалегідь виявляє абонентів, які планують розірвати договір, та показує конкретну причину: незадоволення тарифом, якістю зв’язку чи сервісом підтримки. Тепер, використовуючи AI-інструменти предиктивної аналітики, команда Vega Telecom може точково впливати на рішення кожного клієнта залежно від реальної причини відтоку.
Найкращі інструменти прогнозної аналітики
Для роботи з прогнозною аналітикою використовують такі інструменти:
- Python — мова програмування з великою кількістю бібліотек для машинного навчання та оброблення даних. Підходить для більшості завдань у прогнозній аналітиці.
- R — мова програмування, спеціально розроблена для статистичного моделювання. Часто застосовується для обробки та аналізу даних.
- SAS — комплект ПЗ для обробки даних, бізнес-аналітики та прогнозування. Дозволяє знаходити закономірності даних і візуалізувати результати. Застосовується для аналізу ризиків, прогнозування попиту та сегментування клієнтів.
- Power BI — програмне рішення від Microsoft для бізнес-аналітики та візуалізації даних з можливістю прогнозування. Добре справляється з простими прогнозами, аналізом трендів та візуалізацією даних.
- Microsoft Excel — популярна програма з пакета MS Office, яка підтримує інструменти статистичного аналізу (регресійного). Через обмежену функціональність знайшла застосування в аналізі трендів та складанні найпростіших прогнозів.
Найважливіше про прогнозну аналітику
- Прогнозна аналітика обчислює можливість майбутніх подій на основі даних.
- Світовий ринок прогнозної аналітики зросте з $30,1 млрд до $82,3 млрд до 2030 року.
- На відміну від генеративного ІІ, прогнозна аналітика не створює нового контенту, а загалом технології доповнюють один одного у прикладних завданнях.
- Типовий прогноз будується у п’ять етапів – від збору даних до готової моделі.
- Три основні техніки, що використовуються у прогнозуванні: дерева рішень, регресія, машинне навчання.
- Технологія однаково корисна у ритейлі, телекомі, фінансах та на виробництві.
Якщо ви не знаєте, як почати працювати з прогнозною аналітикою, які ресурси та IT компетенції для цього необхідні, ми готові вам допомогти. Зверніться до фахівців Colobridge, і ми запропонуємо найкраще рішення для прогнозної аналітики під ваші завдання, використовуючи найсучасніші методи та технології.
FAQ
Прогнозна аналітика відповідає на запитання «що буде далі?» та видає число чи ймовірність на основі історичних даних. Генеративний ШІ, такий як ChatGPT чи Midjourney, відповідає на запитання «як це може виглядати?» та створює новий контент. При цьому технології не конкурують, а доповнюють одна одну у пошуках вирішення конкретного завдання.
Прогноз відтоку клієнтів (churn prediction) — це модель, яка аналізує поведінку клієнта і надає йому оцінку ризику піти. Вона враховує зниження активності, затримки платежів, кількість та частоту звернень на підтримку, щоб попередити бізнес заздалегідь про те, що клієнт може піти.
Можна виділити три основні техніки: дерева рішень, регресійний аналіз та машинне навчання. Дерева рішень візуалізують можливі сценарії, регресія виявляє взаємозв’язок між показниками, а машинне навчання знаходить складні закономірності у великих масивах даних.
Прогнозна аналітика застосовується в ритейлі для прогнозу попиту, у телекомі для прогнозу відтоку абонентів, у фінансах для оцінки кредитних ризиків та виявлення шахрайства, а також на виробництві для предиктивного обслуговування обладнання.
Дослідження показують, що моделі машинного навчання виявляють клієнтів у зоні ризику з точністю понад 80% і роблять це швидше, ніж при ручному аналізі. І тут бізнес отримує час, протягом якого може діяти проактивно.
Такі інструменти Colobridge AI дозволяють запровадити прогнозну аналітику без своєї команди-модель навчається і налаштовується на стороні постачальника рішення. Інфраструктуру можна розгорнути як на стороні клієнта, так і на хмарі Colobridge — у надійних німецьких дата-центрах Tier III+.
