Vad är prediktiv analys? En guide till dess definition, fördelar, utmaningar och exempel

Prediktiv analys hjälper organisationer att fatta mer välgrundade beslut, optimera verksamheten och få en konkurrensfördel i sin bransch. Oavsett om det handlar om att förutse kundbeteende, förbättra riskhantering eller förbättra marknadsföringsstrategier ger prediktiv analys värdefulla insikter som leder till smartare, datadrivna beslut.

Vad är prediktiv analys?

Historiskt sett har analys genomgått tre olika faser. Att förstå var vi befinner oss idag hjälper oss att förklara vad prediktiv analys är och varför den är så viktig.

Den första fasen är traditionell BI. Det är här de flesta organisationer började. Traditionell BI kännetecknas av dashboards, rapporter och retrospektiv analys. En viktig utmaning med traditionell BI är att insikterna ofta kommer först efter att data har exporterats till en rapport. Detta medför en risk att man måste lägga tid på att manuellt spåra och uppdatera data, eller att data blir inaktuella i samma stund som rapporten genereras.

Fas två är prediktiv analys. Detta var ett stort steg framåt. Definierat av verktyg för maskininlärning och datavetenskapliga pipelines som finns utanför kärnapplikationerna. Att få förutsägelserna i produktion krävde stora insatser inom dataengineering, där insikterna ofta förblev isolerade i separata verktyg som användarna inte ville öppna.

Fas tre är konvergerade analysplattformar. I denna tredje fas är intelligensen inte separerad på samma sätt som i den föregående fasen. Istället är den inbäddad i hela plattformen och erbjuder förutsägelser som levereras i det naturliga arbetsflödet där användarna fattar beslut.

Detta leder oss till prediktiv analys.

Prediktiv analys kombinerar datamining, statistisk modellering, maskininlärningsalgoritmer, artificiell intelligens och andra avancerade tekniker för att förutsäga framtida resultat. Igrund och bottenär prediktiv analys höjdpunkten av alla tre faserna, där stora datamängder (särskilt historiska data) används ocholika modeller tillämpasför att förutsäga framtida trender, händelser eller resultat.I viktiga branscher som hälso- och sjukvård och finansiella tjänster spelar prediktiv analys en avgörande roll i beslutsfattande, optimering och upptäckt av användbara insikter.

Hur fungerar prediktiv analys?

Prediktiv analys använder historiska data, maskininlärning och artificiell intelligens för att förutsäga vad som kommer att hända i framtiden. Dessa historiska data matas in i en matematisk modell som beaktar viktiga trender och mönster i data. Modellen tillämpas sedan på aktuella data för att förutsäga vad som kommer att hända härnäst. Modeller och algoritmer varierar, men den allmänna processen för hur prediktiv analys fungerar följer dessa steg:

1. Datainsamling: Samla in relevanta historiska och aktuella data.
2. Förbehandling av data: Rensa, standardisera och förbered data för analys.
3. Feature engineering: Skapa eller välj variabler med stor inverkan för modellering.
4. Modellval/modellbyggande: Välj och träna modeller (statistiska eller maskininlärning).
5. Modellutvärdering/validering: Testa tillförlitligheten med hjälp av osedda data och förfina vid behov.
6. Implementering: Integrera modellen i affärssystem för att generera realtidsprognoser.
7. Övervakning/förfining: Spåra prestanda och uppdatera modeller när förhållanden och data förändras.

Genom att använda information från prediktiva analyser kan företag identifiera åtgärder för att åstadkomma positiva förändringar i verksamheten. Analytiker kan använda prediktiv analys för att förutse om en förändring kommer att hjälpa dem att minska riskerna, förbättra verksamheten och/eller öka intäkterna. I grunden svarar prediktiv analys på frågan "Vad är mest sannolikt att hända baserat på mina aktuella data, och vad kan jag göra för att ändra det resultatet?"

Prediktiv analys kontra preskriptiv analys

För att sammanfatta dessa två framåtblickande metoder i korthet kan man säga attpreskriptiv analys är nästa steg efter prediktiv analys. Prediktiv analys förutsäger framtida resultat för att svara på frågan ”Vad kommer att hända?”. Preskriptiv analys tar detta vidare och rekommenderar också vilka åtgärder som bör vidtas för att uppnå optimala resultat – och svarar därmed på frågan ”Vad bör vi göra?”.

Läs mer om skillnaderna mellan prediktiv, preskriptiv, deskriptiv och diagnostisk analys här.

Olika typer av prediktiv analys

Prediktiva analysmodeller faller vanligtvis under någon av följande kategorier: klassificeringsmodeller, klustermodeller, prognosmodeller och tidsseriemodeller. Det finns också olika typer av prediktiva analysalgoritmer, såsom Random Forest, Generalized Linear Model, Generalized Boosted Model, K-means, Prophet, XGBoost, Temporal Fusion Transformer och AutoML.

Läs mer om olika typer av prediktiva analysmodeller och algoritmer här.

Varför prediktiv analys är viktigt

Prediktiv analys är avgörande för moderna företag eftersom den gör det möjligt för team att förutse framtida trender, beteenden och resultat, vilket gör att de kan fatta välgrundade beslut och förbli konkurrenskraftiga. Genom att utnyttja historiska data och avancerade algoritmer hjälper prediktiv analysföretag att optimera sin verksamhet, minska risker och förbättra den övergripande effektiviteten. Den spelar en avgörande roll i olika branscher, såsom hälso- och sjukvård, finans och detaljhandel, där förutsägelser om kundbeteende, marknadstrender eller potentiella risker kan leda till betydande konkurrensfördelar.

Hur används AI inom prediktiv analys?

Till exempel vår Logi Symphonys AI-modul en chattbaserad modell som tränats på dina specifika data för attge mer exakta, intelligenta och skräddarsydda svar om prestanda. Eftersom den är en delav Logi Symphony kan Logi Symphony AI ocksåsnabbt integreras i applikationer förrealtidsinsikter (och välgrundade insikter) om dess anslutna instrumentpaneler och applikationer.

Fördelarna med prediktiv analys

Fördelarna med prediktiv analys är enorma och ger organisationer möjlighet att omvandla rådata till värdefulla insikter som driver framgång. Genom att möjliggöra förbättrat beslutsfattande hjälper prediktiv analys företag att fatta mer korrekta och lägliga beslut. Det minskar också riskerna genom att identifiera potentiella problem innan de uppstår och förbättrar den operativa effektiviteten genom att optimera resurser och effektivisera processer. Dessutom kan prediktiv analys anpassa kundinteraktioner, vilket leder till bättre upplevelser och i slutändan bidrar till ökade intäkter genom optimerade prissättnings- och marknadsföringsstrategier.

Andra affärsmässiga fördelar med prediktiv analys inkluderar också:

• Förbättrat beslutsfattande: Möjliggör datadrivna beslut som är mer exakta och aktuella.
• Riskminskning: Hjälper till att identifiera potentiella risker innan de uppstår, vilket underlättar mer proaktiva åtgärder.
• Operativ effektivitet: Effektiviserar verksamheten genom att förutsäga efterfrågan, optimera resurser och förbättra processer.
• Förbättrad kundupplevelse: Anpassar kundinteraktioner genom att förutsäga preferenser och beteenden.
• Ökade intäkter: Identifierar tillväxtmöjligheter och optimerar prissättnings- och marknadsföringsstrategier.

Viktiga utmaningar/nackdelar med prediktiv analys

Prediktiv analys ger stora fördelar, men innebär också flera utmaningar som organisationer måste ta hänsyn till och hantera för att lyckas. Dessa utmaningar inkluderar:

• Datakvalitet: Dålig datakvalitet kan leda till felaktiga prognoser, vilket gör datarensning nödvändig.
• Komplexitet: Att bygga och underhålla prediktiva modeller kräver specialiserade kunskaper och resurser.
• Integration: Det kan vara svårt att integrera prediktiv analys i befintliga system och arbetsflöden.
• Skalbarhet: När datamängderna växer blir det svårt att upprätthålla prediktiva modellers effektivitet och noggrannhet.
• Etiska överväganden: Prediktiv analys måste användas på ett ansvarsfullt sätt för att undvika partiskhet och säkerställa rättvisa resultat.

Läs mer om de vanligaste utmaningarna med lösningar för prediktiv analys här.

Bästa praxis för prediktiv analys

För att fullt ut kunna utnyttja kraften i prediktiv analys bör organisationer följa bästa praxis som förbättrar effektiviteten och hållbarheten. För att maximera effektiviteten i din prediktiva analys rekommenderar våra analytiker att du följer dessa bästa metoder:

1. Definiera tydliga mål: Börja med en tydlig förståelse för vad du vill uppnå med prediktiv analys.
2. Säkerställ datakvaliteten: Prioritera datakvalitet och fullständighet för att förbättra modellens tillförlitlighet.
3. Välj rätt verktyg: Välj prediktiva analysverktyg som passar dina affärsbehov och tekniska möjligheter.
4. Samarbeta mellan team: Involvera intressenter från olika avdelningar för att säkerställa att modellerna hanterar verkliga affärsutmaningar.
5. Uppdatera modeller regelbundet: Förfina och uppdatera förutsägelsesmodeller kontinuerligt för att anpassa dem till förändrade data och förhållanden.
6. Övervaka prestanda: Spåra prestandan hos prediktiva modeller för att säkerställa att de levererar förväntade resultat.

Hur kan du använda prediktiv analys? Introduktion till verktyg och metoder

Prediktiva analysverktyg är viktiga för företag som vill förutse trender, beteenden och resultat, vilket möjliggör proaktivt beslutsfattande. Populära prediktiva analysverktyg inkluderar SAS Advanced Analytics, IBM SPSS Statistics, Logi Symphony och Pythons scikit-learn-bibliotek, som alla erbjuder unika funktioner för dataanalys, modellering och visualisering.

Några exempel på metoder som används av programvara för prediktiv analys är

Regressionsanalys

Regressionsanalys, inklusive linjär regression, är en statistisk teknik som används för att förstå samband inom en relativt enkel datamängd. Det kan till exempel hjälpa till att förutsäga kreditpoäng eller prissättningsstrategier baserat på tidigare trender.

Tidsserieanalys

Tidsserieanalys är en undersökning av sekventiella datapunkter som mäts med successiva tidsintervall. Denna analys används för att med hjälp av aktuella data förutse framtida händelser, t.ex. aktiekurser eller krav på leveranskedjan.

Klassificeringsanalys

Klassificeringsanalys kan användas inom hälso- och sjukvården eller detaljhandeln för att kategorisera data i fördefinierade klasser. Här kan maskininlärningsalgoritmer som beslutsträd och neurala nätverk tillämpas.

Klusteranalys

Klusteranalys hjälper till i big data-miljöer genom att gruppera data med liknande egenskaper. Detta är viktigt för marknadssegmentering, mönsterigenkänning och till och med för att upptäcka bedrägerier.

Ensemblemetoder

Ensemble-metoder kombinerar flera maskininlärningsmodeller för att uppnå mer exakta förutsägelser. Detta tillvägagångssätt är särskilt användbart vid kreditriskbedömning och andra komplexa analyser.

Detektering av avvikelser

Anomalidetektering identifierar ovanliga mönster som inte överensstämmer med förväntat beteende. I branscher som finansiella tjänster är detta avgörande för att upptäcka bedrägerier och förutse fel på utrustning.

Exempel på prediktiv analys inom Business Intelligence

För många företag är prediktiv analys inget nytt. Det används dock i allt större utsträckning av ett bredare spektrum av branscher än någonsin tidigare för att förbättra den dagliga affärsverksamheten och uppnå en konkurrenskraftig differentiering. Detta kan ta sig många olika uttryck, så låt oss titta på några exempel per bransch:

Återförsäljare och prissättning

Prediktiv analys har förändrat spelplanen för detaljhandelssektorn. Från prediktiv modellering för optimal prissättning till marknadsföringskampanjer i realtid - detaljhandlarna använder detta verktyg för att skaffa sig konkurrensfördelar.

Genom att analysera stora datamängder som historiska försäljningsdata, marknadstrender och kundbeteende kan återförsäljare använda prediktiva modeller för att fastställa den ideala prissättningen för olika produkter. Dessa modeller tar hänsyn tillKPI:er för detaljhandeln, såsomförsäljningstillväxt, lageromsättning och kundlojalitet, för att säkerställa att prissättningen överensstämmer med de övergripande affärsmålen. Integrationen av prediktiv analys med detaljhandelsanalys ger en mer omfattande förståelse av marknadsdynamiken, vilket möjliggör realtidsjusteringar av prissättningen som svar på fluktuerande efterfrågan eller konkurrenstryck.

Prediktiv analys gör det också möjligt för återförsäljare att skapa personliga marknadsföringskampanjer och förutse lagerbehov, vilket säkerställer att rätt produkter finns tillgängliga vid rätt tidpunkt och till rätt pris. Återigen hjälper KPI:er till att mäta effektiviteten i dessa strategier, vilket möjliggör kontinuerlig optimering och anpassning till affärsmålen.

Exempel: Identifiera kunder som sannolikt kommer att överge en tjänst eller produkt

Tänk dig en yogastudio som har implementerat en modell för prediktiv analys. Systemet kan identifiera att Jane troligen inte kommer att förnya sitt medlemskap och föreslå ett incitament som sannolikt kommer att leda till förnyelse baserat på historiska data. Nästa gång Jane kommer in i studion kan systemet påminna personalen om att erbjuda henne ett incitament eller prata med henne om att fortsätta sitt medlemskap. På det här sättet kan prediktiv analys användas för att åtgärda kundbortfall innan det sker.

Marknadsföringskampanjer

I den alltmer konkurrensutsatta marknadsföringsvärlden har prediktiv analys revolutionerat sättet på vilket företag får kontakt med sina kunder. Genom att utnyttja maskininlärningsalgoritmer, dataanalys och en djup förståelse för konsumentbeteende kan företag skapa kampanjer som inte bara är mer engagerande utan också mer effektiva och kostnadseffektiva.

Så här kan prediktiv analys påverka marknadsföringen:

• Personlig inriktning: Med hjälp av historiska data och mönsterigenkänning kan företag skräddarsy sitt marknadsföringsmaterial efter individuella preferenser så att varje kampanj når rätt målgrupp.
• Optimera budgetfördelningen: Genom att förutsäga vilka kanaler och strategier som mest sannolikt kommer att ge positiva resultat kan företag fördela sina marknadsföringsbudgetar mer effektivt, minska slöseriet och förbättra avkastningen på investeringen.
• Engagemang i realtid: Prediktiv analys gör det möjligt för företag att interagera med kunder i realtid och erbjuda specialerbjudanden eller information precis när de är mest benägna att göra ett köp.
• Prognoser för framtida trender: Genom att analysera stora datamängder hjälper prediktiv analys till att förstå framtida trender i konsumentbeteende, så att företag kan ligga steget före och anpassa sina marknadsföringsstrategier efter förändrade konsumentbehov och önskemål.
• Förbättra kundlojaliteten: Prediktiva modeller kan identifiera kunder som riskerar att lämna företaget och föreslå åtgärder i realtid för att behålla dem (ofta genom specialerbjudanden eller personlig kommunikation).
• Förbättra innehållsstrategin: Prediktiv analys kan analysera vilka typer av innehåll som bäst tilltalar olika segment av målgruppen, vilket gör det möjligt att skapa innehåll som är mer engagerande och relevant.

Exempel: Skicka marknadsföringskampanjer till kunder som är mest benägna att köpa

Om ditt företag bara har en budget på 5 000 USD för en marknadsföringskampanj för merförsäljning och du har tre miljoner kunder, kan du naturligtvis inte ge 10 procent rabatt till varje kund. Prediktiv analys och business intelligence kan hjälpa dig att förutse vilka kunder som har störst sannolikhet att köpa din produkt, och sedan kan du skicka kupongen till endast dessa användare för att optimera intäkterna.

Kundtjänst

I dagens kundcentrerade affärslandskap har prediktiv analys varit avgörande för att förändra kundservice och kundupplevelse. Företagen kan förutse kundernas behov och preferenser och ge support redan innan problem uppstår. Prediktiva modeller som använder historiska data kan till exempel identifiera potentiella problem med produkter eller tjänster, vilket gör det möjligt för företag att proaktivt ta itu med problem innan de påverkar kunderna.

Prediktiva analyser i realtid kan också vägleda kundtjänstmedarbetarna att tillhandahålla mer personliga lösningar baserat på en individs köphistorik eller tidigare interaktioner med företaget. Detta proaktiva och skräddarsydda tillvägagångssätt förbättrar inte bara kundupplevelsen utan bygger också upp lojalitet och förtroende. Genom att analysera stora datamängder, känna igen mönster och använda prediktiva analysmodeller tar företagen kundtjänsten till nya höjder och ser till att kunderna alltid får snabb, relevant och effektiv support.

Exempel: Förbättra kundservicen genom att planera på rätt sätt

Tänk till exempel på en hotellkedja som vill kunna förutse hur många kunder som kommer att stanna på en viss plats under helgen. Med hjälp av prediktiv analys baserad på historiska säsongsdata kan de ha tillräckligt med personal och resurser för att hantera efterfrågan och fördela dem till de högst prioriterade serviceområdena.

Hälso- och sjukvårdsindustrin

Inom hälso- och sjukvårdsbranschen används prediktiva analysmodeller för att optimera patientvården, upptäcka sjukdomar i ett tidigt skede och planera logistiken. Genom att använda algoritmer som analyserar stora mängder data kan vårdgivare förutsäga patienternas behov och erbjuda personliga behandlingsplaner, med hjälp avspecifika KPI:er för hälso- och sjukvården.

Dessa prediktiva modeller bidrar inte bara till förbättrade patientresultat utan optimerar också resursfördelningen inom sjukhus och vårdinrättningar. Healthcare analytics fokuserar på handlingsbara insikter som driver beslutsfattande, inklusive patientnöjdhet, behandlingseffektivitet och operativ effektivitet.

Dessutom stöder prediktiv analys beslutsfattandet i behandlingsplaner,hantering av leveranskedjan och till och med administrativa arbetsflöden, så atthälso- och sjukvårdsbranschen kan arbeta med maximal effektivitet. Från att förutsäga sjukdomsutbrott till att skräddarsy patientvård – prediktiv analys inom hälso- och sjukvårdsbranschen är en föregångare inom innovation och visar på den enorma potentialen hos datadrivna insikter när det gäller att förändra liv.

Finansiella tjänster och kreditbedömning

Finansinstitut använder prediktiv analys för kreditriskbedömning, bedrägeridetektering, investeringsplanering med mera. Genom att utnyttja stora mängder data, inklusive transaktionshistorik, kreditutnyttjande och återbetalningsbeteende, kan finansinstitut utveckla robusta prediktiva modeller för att bedöma en individs kreditvärdighet.

Dessa prediktiva algoritmer ger också en mer nyanserad förståelse av kreditrisken och kan till och med förutsäga framtida finansiellt beteende. De möjliggör ett dynamiskt svar på förändringar i en kunds finansiella situation, vilket möjliggör mer skräddarsydda strategier för utlåning och riskhantering.

Förutom kreditbedömning används prediktiv analys för att upptäcka bedrägliga aktiviteter, optimera investeringsstrategier och förbättra kundengagemanget genom personaliserade erbjudanden. Finansiella tjänsteföretag som utnyttjar kraften i prediktiv analys förbättrar inte bara beslutsfattandet, utan driver också innovation inom produktutveckling, prissättningsstrategier och kundupplevelse.

Bransch	Exempel på prediktiv analys	Förmån
Hälso- och sjukvård	Förutsägelse av risken för återinläggning av patienter (t.ex. vid hjärtsvikt, diabetes, lunginflammation) och prognostisering av behandlingsresultat.	Hjälper till att fördela resurser effektivt, minska återinläggningar och individanpassa patientvården.
Leverantörskedjan	Prognoser för efterfrågan och lager, ruttoptimering och riskprognoser för leveranskedjan.	Minskar lagerhållningskostnaderna, förhindrar lagersaldon, optimerar leveransvägarna och minskar störningarna.
Marknadsföring	Identifiering av köpbeteende, kundsegmentering, nästa bästa åtgärd och förutsägelse av kundens livstidsvärde.	Möjliggör riktade kampanjer, förbättrar ROI och skräddarsyr meddelanden för högre engagemang och konverteringar.
Detaljhandel	Prediktiv marknadsföring och lagerhållning (undvika överlager/stockouts), kors-/uppförsäljning och utvinning av beteendemönster.	Ökar försäljningen, säkerställer optimala lagernivåer och förbättrar kundupplevelsen och den operativa effektiviteten.
Ekonomi	Prognostisering av kassaflöde, upptäckt av bedrägerier i realtid och förutsägelse av sena betalningar.	Förbättrar den finansiella planeringen, minskar bedrägerier/förluster samt förbättrar likviditets- och riskhanteringen.
Utbildning	Förutsägelse av elevresultat (t.ex. risk för avhopp) och optimering av insatser för riskelever.	Möjliggör proaktivt stöd för att förbättra kvarhållande och studentframgång.
HR	Förutsägelse av personalomsättning, framgång i rekryteringen och lämplighet i arbetet.	Förbättrar möjligheten att behålla personal, underlättar personalplanering och ökar träffsäkerheten vid rekrytering.
Fastigheter	Förutsägelse av pendlingstider för bostadsköpare med hjälp av platsdata.	Hjälper köpare att fatta välgrundade beslut, förbättrar personaliseringen av marknadsföringen och effektiviserar fastighetssökningen.

 

Hur införlivar du prediktiv analys i dina arbetsflöden?

Exakta och effektiva förfaranden och verktyg för prediktiv analys kräver en del arbete i förväg. Rätt utförd hjälper prediktiv analys människor som förstår att det finns ett affärsproblem som måste lösas, data som måste förberedas för analys, modeller som måste byggas och förfinas och ledarskap för att omsätta förutsägelserna i handling för positiva resultat.

Alla framgångsrika projekt inom prediktiv analys bör omfatta dessa steg:

1. Definiera affärsproblemet: Identifiera problemet, till exempel att minska antalet maskinhaveri eller förbättra mätvärdena.
2. Datainsamling: Samla in relevanta data med hänsyn till faktorer som datakvalitet, typ av data och storlek.
3. Dataanalys: Dataforskare och dataanalytiker använder statistiska tekniker, maskininlärningsalgoritmer och djupinlärning för att analysera data.
4. Modellera och förutsäga: Skapa prediktiva modeller med hjälp av regressionsmodeller, neurala nätverk och andra analysmodeller. Regelbundna uppdateringar säkerställer noggrannheten.
5. Implementera: Använd praktiska insikter från modellen i realtidsarbetsflöden.

1. Identifiera vad du vill veta baserat på tidigare data

Vilka frågor vill du ha svar på? Vilka är några av de viktiga affärsbeslut som du kommer att fatta med hjälp av insikterna? Att veta detta är ett viktigt första steg för att tillämpa prediktiv analys.

2. Fundera på om du har data för att besvara dessa frågor

Fångar ditt operativa system upp de data som krävs? Hur ren är den? Hur långt tillbaka i tiden har du dessa data, och är det tillräckligt för att lära dig några prediktiva mönster?

3. Träna systemet att lära sig från dina data

När du bygger din modell börjar du med att träna systemet att lära sig från data (t.ex. kan din prediktiva analysmodell titta på historiska data som klickåtgärder). Genom att skapa rätt kontroller och algoritmer kan du lära systemet att titta på hur många som klickade på en viss länk och köpte en viss produkt och korrelera dessa data till förutsägelser om framtida kundåtgärder.

Din prediktiva analysmodell bör så småningom kunna identifiera mönster och/eller trender om dina kunder och deras beteenden. Du kan också köra en eller flera algoritmer och välja den som fungerar bäst för dina data, eller välja att välja en ensemble av dessa algoritmer.

4. Schemalägg dina moduler

Prediktiva analysmoduler kan fungera så ofta som du behöver. Om du till exempel får nya kunddata varje tisdag kan du automatiskt ställa in systemet så att det laddar upp dessa data när de kommer in.

En annan viktig komponent är att regelbundet omskola inlärningsmodulen. Trender och mönster kommer oundvikligen att fluktuera beroende på årstid, vilka aktiviteter som pågår i ditt företag och andra faktorer. Schemalägg en tidslinje (kanske en gång i månaden eller en gång i kvartalet) för att regelbundet omskola din inlärningsmodul för prediktiv analys för att uppdatera informationen.

Kan prediktiv analys påverka affärsresultat?

Prediktiv analys är inte bara ett teoretiskt koncept - det leder till verkliga, konkreta affärsresultat.

• Integration av affärsintelligens: Genom att kombinera prediktiv analys med affärsintelligens kan företag skapa datadrivna strategier.
• Optimering av leveranskedjan: Prediktiv analys ger insikter om leveranskedjans behov och optimeringsmöjligheter.
• Kundengagemang: Från riktade marknadsföringskampanjer till personaliserade kundupplevelser kan prediktiv analys skapa en konkurrensfördel.
• Beslutsfattande och automatisering: Prediktiv analys möjliggör bättre beslutsfattande och automatisering i olika affärsinitiativ.

Hur Logi använder prediktiv analys för att förbättra affärsresultaten

Alla företag kan dra nytta av att använda prediktiv analys för att samla in data och förutsäga nästa åtgärder baserat på historiskt beteende.Logi Symphonyoch Logi Symphony AI utnyttjar avancerad prediktiv analys för attfatta beslut som påverkar ditt företags resultat och påverkar resultaten.

Logi Symphony AI möjliggörinte bara chattliknande interaktioner med dina data för att göra analysen mer intuitiv än någonsin, utan analysen i sig förstärks också av prediktiva analysfunktioner. Med prognoser med ett klick, avancerade fördefinierade formler, kontextmedvetna insikter, strömlinjeformade processer, stöd för anpassade modeller och mycket meruppgraderar Logi Symphonydin prediktiva analys och affärsinformation till AI-åldern.

Om du är redo att lära dig mer om prediktiv analys kan du titta på vårt webbinarium på begäran om hur du integrerar prediktiv analys i din applikation.