Cikk
olvasás: 5 perc
A prediktív analitika alkalmazási területei
Előző cikkünkben ismertettük a prediktív analitika fogalmát, továbbá rávilágítottunk arra, hogy az előrejelzések használata milyen előnyt nyújthat a vállalatok számára. Most pedig azokat a szektorokat és területeket szeretnénk áttekinteni, ahol az előrejelző modellek alkalmazása hasznosnak bizonyult az adatvezérelt működés és a vállalati eredmények javítása szempontjából.
1. Ügyfélkapcsolat-kezelés
Az előrejelző modellek számos különböző módon támogathatják a CRM, kampánymenedzsment területek értékesítési céljainak elérését. Kampányok esetében például jó alapja tud lenni a különböző célcsoportok leválogatásának. A múltbeli vásárlási, használati szokások elemzésével beazonosítható egy ügyfél affinitása egy-egy termék vásárlása vagy szolgáltatás igénybevétele iránt. De az is beazonosítható, ha ügyfelünk várhatóan lemondaná a szolgáltatásunkat vagy csökkentené annak a használatát. Ezzel célzott ajánlatokat és egyedi kedvezményeket nyújthatunk ügyfeleinknek, amellyel a keresztértékesítést vagy éppen az ügyfélmegtartást tudjuk javítani.
2. Egészségügy
A prediktív analitika az egészségügyi ellátás területén is áttörést hozhat. A különböző előrejelző modellek ugyanis képesek arra, hogy megjósolják egyes betegségek, mint az asztma vagy a diabétesz kialakulásának esélyét. A kórházi ellátás során az összegyűjtött adatok rendszerezésével és elemzésével felgyorsulhat a döntéshozatal, hiszen az orvosok olyan információk birtokába juthatnak, melyek segítségével pontosabb diagnózist állíthatnak fel pácienseik számára.
3. Gyártás
A gyártást végző gépek minden nap számos extrém körülménynek vannak kitéve. Vegyük csak a magas hőmérsékletet, a nyomásváltozást és a hirtelen bekövetkező mechanikai hatásokat. Előfordulhat, hogy ezek nem várt fennakadást okoznak a gépek működésében, vagy akár teljes leállást idéznek elő, ami súlyos költségeket generálhat a gyártó vállalat számára. A gépekből és speciális szenzorokból összegyűjtött adatok lehetőséget biztosítanak a gépek egészének, az alkatrészeknek és számos egyénileg megszabott paramétereknek a valós idejű monitorozására. A prediktív analitikai eszközök pedig ezen paraméterek együttállásának vizsgálatával képesek beazonosítani a gépek működésében előforduló anomáliákat és a várható leállásokat, meghibásodásokat. A segítségükkel akár képesek lehetünk feltárni a hibák mögött rejlő lehetséges okokat és minimalizálni az üzemszünetet és az ezzel járó költségeket.
4. Minőség-ellenőrzés
A prediktív analitikával nemcsak a gépleállások küszöbölhetők ki, hanem azok a hibák is kiszűrhetők, melyek következtében selejtes termék gördülne le a gyártószalagról. A vállalatok időben reagálhatnak a felmerülő problémákra, lehetőség nyílik a szükséges gép,-és szerszám beállítások elvégzésére, elkerülve ezzel a költséges termékvisszahívásokat. A tartósan magas termékminőség pedig hosszútávon garantálja a jótállási igények és az ellenőrzési munkálatok csökkenését.
5. Kiskereskedelmi kereslet-előrejelzés
A kereslet-előrejelzés a prediktív analitika egyik leggyakoribb alkalmazási területe, mely segítséget nyújt a kiskereskedelmi vállalatoknak, hogy a lehető legjobban megfeleljenek a vásárlói igényeknek. A megfelelő pontosságú és távú előrejelzések javítják a vállalatok pozícióit a beszerzések során, segítségükkel növelhető a termékek forgási sebessége és csökkenthető a raktárkészlet, a raktárterület. A gépi tanulás alapú előrejelző rendszerek segítségével mindez robusztusan és az adatok hatékony kiaknázásával történik.
Természetesen a prediktív analitika még számos különböző területen hatásosan bevethető. Ha kíváncsi arra, hogy az ön vállalatának működését hogyan optimalizálhatják az előrejelző modellek, akkor keressen minket bizalommal! Szakértőink széleskörű fejlesztési tapasztalatokkal rendelkeznek, így együttműködésünk nemcsak a tanácsadásra és a tervezésre, hanem a megvalósításra és technikai támogatásra is kiterjed.
A szerzőről
Gáspár Sándor a Stratis mesterséges intelligenciával foglalkozó területét vezeti 2020 óta és több, mint 20 éve foglalkozik data science-szel. Csapatával nagyvállalatok számára fejleszt gépi tanulásra, prediktív analitikára épülő döntéstámogató megoldásokat ügyfeleink meglévő adatvagyonának kiaknázásával. Ezen kívül mély neurális hálókra épülő NLP és machine vision megoldásokkal segíti ügyfeleink meglévő folyamatainak automatizálását.
