Blog & Event

15 phút đọc

Predictive Analytics là gì? Khái niệm và ví dụ về phân tích dự đoán

Trong thời đại số hóa hiện nay, dữ liệu đã trở thành một tài nguyên quý giá cho các doanh nghiệp. Để khai thác sự tiềm năng của dữ liệu và đưa ra những quyết định chiến lược, phân tích dự đoán là một trong những quy trình không thể thiếu. Trong bài viết này, MDA sẽ cung cấp đến bạn những thông tin về Predictive Analytics là gì, tầm quan trọng cũng như phương thức hoạt động của phân tích dự đoán!

Predictive Analytics là gì?

Khái niệm Predictive Analytics là gì?

Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) là một phương pháp sử dụng các kỹ thuật thống kê và máy học để dự đoán và ước lượng các sự kiện, xu hướng và kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện có. Nó giúp các doanh nghiệp có khả năng đưa ra các quyết định thông minh, tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và tăng cường hiệu suất hoạt động.

Bằng cách phân tích dữ liệu trong quá khứ và hiểu cách mọi người tương tác và các yếu tố nào ảnh hưởng đến hành vi tương tác của họ, Predictive Analytics cung cấp cái nhìn sâu sắc về tương lai. Điều này giúp doanh nghiệp và người làm marketing đưa ra những quyết định tối ưu hơn và định hướng chiến lược dựa trên những thông tin phân tích dự đoán.

Tầm quan trọng của Predictive Analytics là gì?

Predictive Analytics đóng vai trò quan trọng đối với doanh nghiệp

Sau khi đã hiểu được Predictive Analytics là gì thì tiếp đến chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về tầm quan trọng của phân tích dự đoán. Predictive Analytics đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin dự báo và hiểu biết sâu sắc về tương lai cho các doanh nghiệp. Nó giúp định hình chiến lược kinh doanh, dự báo nhu cầu thị trường, tối ưu hóa quy trình sản xuất, và tăng cường sự tương tác với khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp tiếp cận cơ hội mới, giảm thiểu rủi ro và đạt được lợi thế cạnh tranh.

Phương thức hoạt động của Predictive Analytics là gì?

Predictive modeling (Mô hình dự đoán)

Predictive modeling

Predictive modeling là loại Predictive Analytics khá phổ biến hiện nay. Phương thức này sử dụng các mô hình toán học và thuật toán để dự đoán kết quả. Predictive modeling được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh đến y tế và marketing. Bằng cách sử dụng các mô hình toán học phức tạp, chúng ta có thể phân tích dữ liệu lịch sử và tìm ra mối quan hệ giữa các yếu tố để dự đoán kết quả trong tương lai.

Predictive segmentation (Phân khúc dự đoán)

Predictive segmentation là quá trình phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên các yếu tố dự đoán. Thông qua việc áp dụng các mô hình và thuật toán phân tích, predictive segmentation giúp chúng ta hiểu rõ hơn về đặc điểm, hành vi và nhu cầu của từng nhóm khách hàng.

Predictive Analytics (Phân tích dự báo)

Predictive Analytics

Predictive Analytics là một phương pháp quan trọng trong việc phân tích dữ liệu và dự đoán kết quả. Nó giúp đo lường và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng, dự báo xu hướng và tạo ra các kịch bản dự đoán để hỗ trợ quyết định kinh doanh. Việc áp dụng Predictive Analytics mang lại lợi ích đáng kể, từ việc hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng đến tối ưu hóa quy trình kinh doanh và tăng cường hiệu suất hoạt động.

Các loại dữ liệu có thể sử dụng Predictive Analytics

Vậy các loại dữ liệu có thể sử dụng Predictive Analytics là gì? Phân tích dự đoán sử dụng nhiều loại dữ liệu khác nhau và mỗi loại mang lại những lợi ích riêng. Dưới đây là những loại dữ liệu chính có thể được sử dụng trong các mô hình phân tích dự báo Predictive Analytics:

Dữ liệu nhân khẩu học

Dữ liệu nhân khẩu học cung cấp thông tin về các đặc điểm cá nhân của khách hàng như tuổi, giới tính, địa điểm và các thuộc tính khác. Bằng cách sử dụng dữ liệu nhân khẩu học trong Predictive Analytics, chúng ta có thể đưa ra dự đoán về hành vi và sở thích của khách hàng.

Ví dụ, thông qua việc phân tích dữ liệu nhân khẩu học, ta có thể hiểu được nhóm đối tượng nào có khả năng mua hàng cao hơn trong một dự án tiếp thị.

Dữ liệu hành vi

Dữ liệu hành vi được thu thập từ các hoạt động trực tuyến và ngoại tuyến của khách hàng. Đây có thể là lịch sử mua hàng, tương tác trên mạng xã hội, hoặc các hành vi trực tuyến khác. Sử dụng dữ liệu hành vi trong Predictive Analytics giúp chúng ta phân tích và dự đoán xu hướng mua hàng và hành vi tiềm năng của khách hàng.

Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu hành vi, ta có thể xác định được những loại sản phẩm hoặc dịch vụ nào có khả năng thu hút khách hàng mục tiêu.

Các loại dữ liệu có thể sử dụng

Dữ liệu ở trên các nền tảng mạng xã hội

Dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Twitter và Instagram cung cấp thông tin về sự tương tác, sở thích và ý kiến của khách hàng. Bằng cách sử dụng dữ liệu này trong Predictive Analytics, chúng ta có thể phân tích và dự đoán xu hướng, phản hồi và tiềm năng của khách hàng trên mạng xã hội.

Ví dụ, từ dữ liệu mạng xã hội, ta có thể hiểu được ý kiến của khách hàng về một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể và đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị trên mạng xã hội.

Dữ liệu kinh tế

Dữ liệu kinh tế cung cấp thông tin về tình hình kinh tế của một quốc gia hoặc khu vực trong một khoảng thời gian cụ thể. Điều này có thể bao gồm chỉ số GDP, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái, lạm phát và nhiều chỉ số kinh tế khác. Sử dụng dữ liệu kinh tế, Predictive Analytics có thể dự đoán xu hướng tăng trưởng kinh tế, ảnh hưởng của biến đổi chính trị và kinh tế đối với các ngành công nghiệp và doanh nghiệp.

Ví dụ: Sử dụng Predictive Analytics để dự đoán tình hình tăng trưởng kinh tế của một quốc gia trong năm tới dựa trên các chỉ số kinh tế hiện tại như GDP, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ giá hối đoái. Bằng cách phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố này và sử dụng mô hình dự đoán, chúng ta có thể đưa ra dự báo về tình hình kinh tế chung và tiềm năng tăng trưởng.

Dữ liệu tài chính

Dữ liệu tài chính cung cấp thông tin về tình hình tài chính của các tổ chức, doanh nghiệp hoặc cá nhân. Điều này bao gồm thông tin về thu chi, lợi nhuận, tài sản, nợ nần và các chỉ số tài chính khác. Sử dụng dữ liệu tài chính, Predictive Analytics có thể dự đoán khả năng trả nợ, tình hình tài chính ổn định của doanh nghiệp và đưa ra các dự đoán về hiệu suất tài chính trong tương lai.

Ví dụ: Một công ty dự định đưa ra quyết định về việc đầu tư vào dự án mở rộng. Bằng cách sử dụng Predictive Analytics dựa trên dữ liệu tài chính hiện tại của công ty, chẳng hạn như doanh thu, lợi nhuận và tình hình tài chính, họ có thể dự đoán khả năng sinh lời của dự án trong tương lai. Các mô hình dự đoán có thể xem xét các yếu tố như biến động thị trường và biến đổi kinh tế để đưa ra dự báo về lợi nhuận tiềm năng và rủi ro liên quan đến dự án mở rộng.

Quy trình ứng dụng Predictive Analytics

Quy trình ứng dụng Predictive Analytics

Có nhiều phương pháp khác nhau để áp dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp. Dưới đây là 6 bước đơn giản mà bạn có thể tham khảo:

1. Xác định mục tiêu cụ thể khi sử dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp. Đặt ra những kết quả cụ thể mà bạn muốn đạt được và mong muốn thấy những kết quả nào từ việc áp dụng Predictive Analytics.
2. Xác định các yếu tố cần đo lường để đánh giá kết quả một cách chính xác. Xác định những chỉ số và số liệu cần thu thập và đo lường để đánh giá hiệu quả của các hoạt động Predictive Analytics.
3. Phát triển một chiến lược về cách doanh nghiệp sẽ sử dụng dữ liệu Predictive Analytics để đưa ra quyết định. Xác định cách bạn sẽ sử dụng Predictive Analytics để cải thiện hoạt động kinh doanh của mình và đạt được mục tiêu đã đề ra.
4. Đào tạo nhân viên về cách sử dụng dữ liệu và giải thích cách Predictive Analytics có thể hữu ích trong công việc của họ. Đảm bảo nhân viên có đủ kiến thức và kỹ năng để sử dụng hiệu quả các công cụ Predictive Analytics.
5. Thực hiện quy trình giám sát và điều chỉnh chiến lược dựa trên kết quả thu được từ Predictive Analytics. Theo dõi và đánh giá kết quả để biết liệu có cần điều chỉnh hay thay đổi chiến lược hay không. Xác định những kết quả nào không đạt được như kỳ vọng và đưa ra các biện pháp cần thiết để sửa chữa.
6. Sử dụng Predictive Analytics như một phần của nỗ lực tổng thể để cải thiện quá trình ra quyết định trong toàn bộ doanh nghiệp. Đảm bảo rằng Predictive Analytics không chỉ liên quan đến các hoạt động marketing hoặc bán hàng mà còn đóng góp vào cả công nghệ, sản phẩm, phân phối và nhiều lĩnh vực khác trong doanh nghiệp.

Ví dụ tiêu biểu về phân tích dự đoán

Dự báo đóng vai trò quan trọng trong hoạt động sản xuất, bởi vì nó giúp tối ưu hóa việc sử dụng các nguồn lực trong chuỗi cung ứng. Các phần quan trọng của chuỗi cung ứng, như quản lý kho hàng và quá trình sản xuất, đều cần có dự báo chính xác để thực hiện hoạt động một cách hiệu quả.

Trong phân tích dự báo, các mô hình dự đoán thường được sử dụng để làm sạch và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu. Nhờ vào những mô hình này, nhiều loại dữ liệu có thể được tích hợp vào hệ thống, bao gồm cả dữ liệu từ các hoạt động liên quan đến khách hàng. Điều này đảm bảo rằng các dự báo trở nên chính xác hơn và đáng tin cậy hơn.

Ví dụ tiêu biểu về phân tích dự đoán

Một ví dụ tiêu biểu về phân tích dự đoán là trong lĩnh vực bán lẻ. Một doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng Predictive Analytics để dự đoán nhu cầu và sở thích của khách hàng. Dựa trên dữ liệu về lịch sử mua hàng, dữ liệu nhân khẩu học và dữ liệu hành vi, doanh nghiệp có thể tạo ra các mô hình dự đoán để đề xuất sản phẩm, cái mà khách hàng có thể quan tâm và mua trong tương lai. Điều này giúp nâng cao trải nghiệm mua sắm của khách hàng và tăng cường doanh số bán hàng.

Bài viết trên đã cung cấp đến bạn những thông tin quan trọng về Predictive Analytics là gì. Hiểu rõ về khái niệm, phương thức hoạt động và cách áp dụng phân tích dự đoán trong doanh nghiệp giúp tạo ra lợi thế cạnh tranh và đạt được thành công bền vững. Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về Predictive Analytics thì hãy tham khảo ngay khóa học Khóa học Business Intelligence tại MDA!

Chia sẻ bài viết