Förutse framtiden med prediktiv analys

Vad är prediktiv analys?

Vi lever i en värld som är alltmer osäker och föränderlig. Prediktiv analys är ett sätt att bemöta detta faktum genom att förutse olika scenarion samt bedöma hur sannolikt det är att de inträffar. Både människor och mjukvaror såsom AI kan hjälpa till med den prediktiva analysen. 

Prediktiv analys handlar alltså inte om att förutspå framtiden med säkerhet, utan bara att spekulera och prognosticera kring den. Syfte​​ med prediktiv analys är att bättre kunna förbereda sig för olika händelser i framtiden. 

Processen går till på olika sätt, men kan sammanfattas såhär: Företag utvinner kontinuerligt data från kundernas köphistorik, webbstatistik, försäljningssiffror och mycket​​ annat. Olika mönster i denna data identifieras och analyseras sedan för att kunna besvara olika affärsfrågor, förutse resultat och ta bättre beslut. De insikter som nås under denna process kan sedan utvärderas för att avgöra hur säker analysen var.

På engelska heter prediktiv analys predictive analysis alternativt predictive analytics. 

Värdefulla prognoser och modeller

Det är viktigt att komma ihåg att slutsatserna av prediktiv analys aldrig är helt tillförlitliga utan snarare ska betraktas som prognoser - prognoser som dock många gånger är av stort värde för ett företag. Enligt en rapport från Forbes angav exempelvis 86 % av alla chefer som använde predictive analytics under minst två år att de ökat sin ROI. En av de främsta fördelarna var också att den prediktiva analysen lett till en bättre förmåga att identifiera olika möjligheter på marknaden. 

Det finns tre typer av prediktiva modeller: beslutsträd, regressionsanalys och neurala nätverk. Beslutsträd är en modell där olika beslutsalternativ och deras möjliga konsekvenser ritas upp som ett träd med grenar och löv. Denna modell ger en bra överblick över vad som kan hända givet att olika beslut tas. Regressionsanalys är en statistisk metod för att ta reda på hur en oberoende variabel (tex bensinpriset) påverkar en beroende variabel (tex matpriserna). Neurala nätverk är komplexa algoritmer som skapats för att försöka efterlikna hur en mänsklig hjärna fungerar och kunna identifiera olika mönster i data.  

Användningsområden för prediktiv analys

Prediktiv analys kan appliceras på många områden, här är tre exempel: 

1. Kundernas beteende 

Kundernas beteende berör de flesta avdelningar hos ett företag. Marketing, kundservice, sälj och flera andra har stor nytta av att kunna förutse vad kunderna ska göra. Här kan predictive analytics exempelvis hjälpa till med att identifiera kunder med hög risk att försvinna eller gå över till en konkurrent. På så vis kan sedan åtgärder för att motverka kundbortfallet vidtas.

2. Lager, resurser, leverantörer och distributionskedjor

Distributionskedjorna och den egna lagerhållningen är ett annat område där det är bra att avgöra sannolikheten för olika framtida händelser och situationer. Kundernas efterfrågan kan öka, leverantörernas leveranser kan minska och distributionskedjorna kan drabbas av en mängd olika störningar. Alla dessa eventualiteter är bra att planera för. 

3. Omvärldsanalys (politisk och makroekonomisk utveckling)

De senaste åren har vi sett hur nedstängningar, restriktioner och säkerhetspolitiska kriser har lett till stor osäkerhet och volatilitet på den internationella marknaden. Inflationen skenar i många länder och det är svårt för företag att ta långsiktiga beslut. Allt detta gör att behovet av prediktiv analys troligen aldrig har varit större än just nu. 

Hur kommer man igång med prediktiv analys?

1. Samla all data på ett ställe och delegera tydligt ansvar

Prediktiv analys kräver ett helhetsperspektiv. Det innebär att datan i en organisation måste vara samlad på ett och samma ställe. Det måste också stå klart vem det är som ska analysera vad.

2. Samordna och koordinera datan

Förutom att datan måste vara samlad på samma ställe så måste den också vara harmoniserad för att bli meningsfull på den aggregerade nivån. Annars går det inte nå några slutsatser.

3. Ta hjälp av teknologiska verktyg

Det finns mjukvaror som är utvecklade helt eller delvis för att underlätta arbetet med prediktiv analys. Ta hjälp av dem. Här kan du se hur det fungerar. 

4. Sök mer input

Glöm inte att även mänsklig inpu​t ofta är nödvändig för att nå insikter. Dela därför med dig av slutsatserna till dina medarbetare.

5. Utvärdera besluten

Låt en tid gå och utvärdera sedan de beslut du tagit. Hur väl stämde analysen med verkligheten? Hur kan du förbättra analysen och öka sannolikheten för att ta rätt beslut? 

Dessa fem steg kräver ​​både tid och resurser, men det är en metod som ger bra resultat. 

Prediktiv analys viktigt i en allt osäkrare omvärld

Prediktiv analys handlar om att förutse möjliga scenarier som kan inträffa i framtiden och sedan förbereda sig för dem. Analysen kan göras med hjälp av både människor och softwares. De senaste åren har visat att de politiska och ekonomiska förutsättningar kan ändras snabbt. Av den anledningen är det idag viktigare än någonsin tidigare för företag att försöka antecipera olika händelser och eventualiteter.