對於想在市場上佔一席之地的企業而言,預測分析將是不可或缺的能力。
正確預測分析將有助於企業在競爭中取得領先、降低成本,進而成功達到目標。
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一. 什麼是預測分析?您不可不知的商業策略
當企業或組織需要了解未來的趨勢和行為時,預測分析可以成為一個非常有用的工具。預測分析是利用數據和統計方法根據過去的數據和樣本來預測未來的趨勢。其目的是通過分析過去的數據和趨勢來預測未來可能發生的事情。
預測分析通常可以用於預測市場趨勢、消費者行為、天氣變化、金融市場波動等方面的變化,也可以應用在許多不同領域中,如零售、醫療、金融和製造等。企業更可以使用預測分析來優化其業務流程、提高效率、降低風險和增加收益。
當企業能夠善用預測分析,運用其分析數據來預測未來趨勢和行為,可以幫助企業和組織更好地了解內、外部的趨勢和變化,助力企業擬定最佳商業決策。
二. 採用預測分析三大好處?大數據時代必備知識
1.提高商業決策的準確性和可信度
運用預測分析可以掌握「過去發生什麼事」,更可以透析「未來會發生什麼事」;因此,透過預測分析,企業可以從過去的資料中獲得關鍵的洞察和模式,並應用於未來的商業決策中如預測銷售量、市場需求、產品需求、客戶喜好等,藉以提高商業決策的準確性和可信度,幫助企業降低環境不確定下所帶來的風險和損失。
2. 降低成本和提高效率
企業導入預測分析可協助企業進行預測性維護、生產計劃優化、庫存管理優化等,為企業提高營運效率,企業可以在不浪費任何時間和資源的情況下,最大化產品和服務的價值。此外,預測分析還可以幫助企業降低風險,如減少生產線停機時間、降低運輸成本等。
3. 提高客戶滿意度和增加收益
預測分析可以幫助企業了解客戶的需求和喜好,提供更精準的產品和服務,從而提高客戶滿意度和增加收益,如,透過預測分析預測客戶的購買行為和偏好,並提供個性化的推薦,從而增加客戶的忠誠度和重複消費率。
三. 善用預測分析,導入關鍵步驟搶先競業
在運用預測分析之前,企業需要收集和整理大量數據,並將其轉化為可用的數據集。企業需要選擇適合的預測分析方法,如回歸分析、時間序列分析、機器學習等,來分析數據並提出預測,並將預測應用於實務中,並不斷評估和調整預測模型,透由此正向循環,越快導入與應用預測分析的企業,將領先競業贏得市場先機。
預測分析的步驟:
- 定義問題與目標:確定預測分析的目的和問題,例如預測銷售額、客戶流失率等,並決定需要預測的結果。
- 收集資料:收集與問題相關的資料,包括歷史數據、行業報告等。
- 數據清理和準備:對收集到的資料進行清理和處理,例如去除缺失值、處理異常值、進行特徵工程等。
- 選擇模型:根據問題的特點和數據的性質,選擇合適的預測模型。
- 模型訓練:使用已知的歷史資料對所選擇的模型進行訓練。
- 模型驗證:使用部分已知結果的資料對所訓練的模型進行驗證,以確定模型是否具有足夠的準確性。
- 模型優化:根據驗證的結果對模型進行調整和優化。
- 預測應用:使用已優化的模型對新資料進行預測,得出預測結果,並根據結果採取行動。
- 監控和更新:對模型進行監控,隨時檢查模型是否符合預期效果,並根據實際應用情況進行更新和優化
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四.博弘雲端科技實際預測分析案例首次曝光
博弘雲端大數據應用為各產業客戶開啟未來商機,包括大型零售、餐飲業、物流服務業、遊戲業、資訊科技業、製造業等。其中,博弘數據團隊服務囊括,資料前中後期處理,包含協助雲端架構與資料收集、資料儲存、分析與管理等。接著,來看看我們的不藏私分享-博弘數據團隊如何協助大型零售業與日式餐飲業!
案例一:大型零售業需洞察消費者消費趨勢以提高銷售額,但缺乏相應的數據分析和AI技術
為洞察消費者消費趨勢來提升商品銷售額,博弘數據團隊利用精準標籤分群的方式,將顧客或商品進行分類,根據數據來驅動後續廣告投放及行銷活動效益。
團隊整合消費行為、會員資料及商品資訊等異質數據來源,依據使用者需求及商業目的及開發演算法,建立機器學習模型,透過持續優化及模型訓練,協助企業客戶預測顧客終身價值(pLTV)、顧客流失因子(pChurn)及顧客購買轉換(pConv)等。利用精準標籤分群的方式,將顧客或商品進行分類,驅動廣告投放及行銷活動效益。
💡協助大型零售業洞察消費者消費趨勢喜好,提高銷售額
專案結合大數據與AI預測技術,讓企業能夠更好地理解其顧客的需求和偏好,並基於數據做出更明智的決策,從而增加其客戶的滿意度和忠誠度。透過博弘雲端科技協助的大數據到 AI 預測技術應用,大型零售業能夠更加精準地預測顧客行為,並進行相應的行銷活動。
此外,Nextlink 提供的機器學習模型亦大幅提升了預測精準度,有助於企業獲得更好的業績轉換效益。
案例二:日系連鎖餐飲集團的客戶資料分散,難以建立客戶消費輪廓及精準投放行銷策略
博弘雲端科技數據服務團隊協助這位客戶收斂需求並建構分析模型,從而協助他們分析現有的資料,並預測未來的客戶消費輪廓。並且整合會員和交易系統資料,建立了這家餐飲集團專屬的RFM分群指標和對應客戶名單。
利用敏捷的分析方法,提供了預測擴點地點的分析報告。此外,博弘還建立了一個視覺化儀表板,以便進行探索式分析和挖掘影響跨品牌消費行為的關鍵因子。
💡協助掌握客戶行為並制定精準行銷策略,業務收益倍增
博弘提供的服務幫助這位客戶更了解會員需求和消費習慣,從而制定更為精確和有效的行銷策略。他們透過會員系統和POS交易數據,為每個分店店長提供更為本地化的行銷方案。同時,通過會員分群和標籤,他們專注於各品牌之忠誠客戶,提升行銷廣告資源的效益。此外,他們能夠即時掌握各品牌、分店的客戶流失狀況,並結合促銷方案提升流失會員回訪率。使餐飲集團大幅提高了客戶滿意度和忠誠度,進而促進了業務發展和收益增長!
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