Trang chủ
Để mọi người có cái nhìn rõ ràng hơn về Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) bài viết dưới đây sẽ giúp bạn giải đáp Predictive Analytics là gì? Tầm quan trọng của Predictive Analytics trong kinh doanh, cách hoạt động và cách làm Predictive Analytics.
Predictive Analytics là gì?
Phân tích dự đoán là quá trình nghiên cứu dữ liệu trước đây và hiện tại để đưa ra dự đoán trong tương lai. Quá trình này sử dụng một tập hợp bao gồm nhiều kỹ thuật toán học, thống kê và máy học nâng cao để phân tích dữ liệu nhằm xác định và ngoại suy các xu hướng ẩn.
Vốn được sử dụng rộng rãi trong Marketing, Predictive Analytics là một phương thức hiệu quả để hiểu về hành vi của khách hàng, hiểu những gì họ muốn và cần, đây chính là nền tảng giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp, cùng với đó là các chiến lược marketing có sức ảnh hưởng.
Ví dụ: các công ty bảo hiểm kiểm tra các ứng viên để xác định khả năng phải trả tiền cho yêu cầu bồi thường trong tương lai, dựa trên nhóm rủi ro hiện tại của những người mua bảo hiểm tương tự, cũng như các sự kiện trong quá khứ dẫn đến việc phải chi tiền.
Các nhà tiếp thị xem xét cách phản ứng của người tiêu dùng với nền kinh tế tổng thể khi lập kế hoạch cho một chiến dịch mới, và có thể sử dụng các thay đổi trong nhân khẩu học để xác định xem liệu các sản phẩm hiện tại có lôi kéo được người tiêu dùng mua hàng hay không.
Tầm quan trọng của Predictive Analytics trong hoạt động kinh doanh
Như đã đề cập từ trước, Predictive Analytics là một công cụ hiệu quả có thể giúp các nhà lãnh đạo hay người làm marketing đưa ra quyết định tốt hơn cho doanh nghiệp của mình.
Không chỉ được sử dụng để dự báo kết quả của các sự kiện và xu hướng trong tương lai, Predictive Analytics tổ chức có thể đưa ra các quyết định tốt nhất.
Vậy vì sao Predictive Analytics lại quan trọng với doanh nghiệp như vậy, dưới đây là một số lý do:
- Giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các hoạt động của mình
- Xác định, ngăn ngừa và hỗ trợ tìm ra các giải pháp giúp doanh nghiệp vượt qua các khó khăn, rủi ro tiềm ẩn.
- Hỗ trợ đưa ra các chiến lược về chiến lược giá bán, marketing, quảng cáo, nội dung và phát triển sản phẩm hiệu quả hơn.
- Predictive Analytics cũng có thể giúp cải thiện khả năng giữ chân khách hàng và nâng cao lòng trung thành của khách hàng với thương hiệu bằng cách hiểu rõ (Insights) điều gì đang thúc lượng tương tác và mua hàng của họ.
Cách hoạt động của Predictive Analytics
Predictive Analytics là một phương pháp dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên việc phân tích dữ liệu trong quá khứ.
Bằng cách hiểu cách mọi người tương tác và điều gì ảnh hưởng đến hành vi tương tác của họ, doanh nghiệp hay người làm marketing có thể đưa ra những quyết định tối ưu hơn trong tương lai.
Về tổng thể Predictive Modeling hoạt động theo 3 cách:
Mô hình dự đoán (Predictive modeling)
Có thể nói Predictive modeling là loại Predictive Analytics phổ biến nhất, Predictive modeling sử dụng các mô hình toán học để dự đoán kết quả trong tương lai. Các mô hình phân tích này thường dựa trên các nguồn dữ liệu như dữ liệu bán hàng trước đây hoặc sở thích của khách hàng.
Phân khúc dự đoán (Predictive segmentation).
Predictive segmentation được sử dụng để xác định các nhóm người dùng cụ thể có nhiều khả năng sẽ cùng tương tác theo một cách nhất định.
Ví dụ: doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình Predictive segmentation để biết phân khúc khách hàng (Segment) nào có nhiều khả năng chuyển đổi thương hiệu nhất hoặc phân khúc nào sẽ chi tiêu nhiều tiền hơn.
Phân tích dự báo (Predictive Analytics).
Các mô hình phân tích dự báo sử dụng dữ liệu để hiểu các yếu tố khác nhau như giá cả, thiết kế sản phẩm, v.v., những thứ có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi tổng thể của khách hàng. Phân tích dự báo cũng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất kinh doanh bằng cách xác định sớm các vấn đề và tìm cách khắc phục trước khi nó lan rộng
Các loại mô hình Predictive Analytics
Trong mô hình dự đoán có loại kỹ thuật phổ biến đó là: cây quyết định, mạng nơron và hồi quy.
Cây quyết định
Loại mô hình này đặt dữ liệu vào các phần khác nhau dựa trên các biến nhất định, chẳng hạn như giá hoặc vốn hóa thị trường . Đúng như tên của nó, nó trông giống như một cái cây với các nhánh và lá riêng lẻ. Các nhánh biểu thị các lựa chọn có sẵn trong khi các lá riêng lẻ đại diện cho một quyết định cụ thể.
Cây hồi quy là mô hình đơn giản nhất vì chúng dễ hiểu và phân tích. Mô hình này được dùng phổ biến và rất hữu ích trong việc cần đưa ra các quyết định trong một khoảng thời gian ngắn.
Hồi quy
Sử dụng nó khi bạn muốn xác định các mẫu trong tập dữ liệu lớn và khi có mối quan hệ tuyến tính giữa các đầu vào. Phương pháp này hoạt động bằng cách tìm ra một công thức, đại diện cho mối quan hệ giữa tất cả các đầu vào được tìm thấy trong tập dữ liệu.
Mạng thần kinh
Sử dụng nó khi bạn muốn xác định các mẫu trong tập dữ liệu lớn và khi có mối quan hệ tuyến tính giữa các đầu vào. Phương pháp này hoạt động bằng cách tìm ra một công thức, đại diện cho mối quan hệ giữa tất cả các đầu vào được tìm thấy trong tập dữ liệu.
Sử dụng nó nếu bạn có một số trở ngại cần vượt qua như khi bạn có quá nhiều dữ liệu trong tay, khi bạn không có công thức cần thiết để giúp bạn tìm ra mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra trong tập dữ liệu của mình hoặc khi bạn cần đưa ra những dự đoán hơn là đưa ra những lời giải thích.
Các loại dữ liệu chính có thể sử dụng trong Predictive Analytics
Dù cho bạn là nhà lãnh đạo doanh nghiệp hay người làm Digital Marketing, bạn đều nên có hiểu biết căn bản về các loại dữ liệu liên quan đến khách hàng và biết rằng cần lấy những dữ liệu nào để có thể phục vụ cho công việc.
Trong Predictive Analytics có 4 loại dữ liệu chính và mỗi loại đều có chức năng riêng:
Dữ liệu nhân khẩu học (Demographic data)
Dữ liệu này bao gồm các thông tin cơ bản về đối tượng như thông tin về tuổi, giới tính, địa điểm và các chi tiết cá nhân khác.
Loại dữ liệu này được sử dụng để dự đoán nhóm khách hàng sẽ mua sản phẩm/dịch vụ và học mua gì, từ đó xác định được xu hướng mua hàng của mọi người.
Dữ liệu về hành vi (Behavioral data)
Dữ liệu bao gồm các hành vi tương tác của của khách hàng như: thói quen, sở thích mua sắm.
Dữ liệu này được sử dụng vào mục đích chạy quảng cáo và xây dựng nội dung quảng cáo sao cho phù hợp và thu hút với từng tập đối tượng mục tiêu.
Dữ liệu trên các nền tảng mạng xã hội (Social Media Data)
Các thông tin này được thu thập từ trên mạng xã hội như những xu hướng mạng xã hội hiện nay, mọi người đang tập trung và tìm kiếm những sản phẩm như thế nào, ai đang nói về điều gì trên mạng xã hội và những cuộc trò chuyện này đang phát triển như thế nào theo thời gian. Các marketer thường tận dụng dữ liệu này để xác định các cơ hội marketing.
Dữ liệu kinh tế
Dữ liệu này bao gồm các thông tin về các xu hướng kinh tế như tỷ lệ lạm phát hay tốc độ tăng trưởng GDP. Dữ liệu về kinh tế thường được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên những dự đoán về hành vi của khách hàng trong tương lai.
Các bước cần làm để ứng dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp
Để có thể ứng dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp có thể thực hiện bằng 6 bước đơn giản sau:
- Xây dựngdụng mục tiêu cụ thể khi khi sử dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp. Bạn muốn đạt được những gì? Bạn muốn thấy kết quả gì?
- Xác định những cần đo lường để có thể đánh giá chính xác kết quả của Predictive Analytics
- Phát triển chiến lược về cách doanh nghiệp sẽ sử dụng dữ liệu Predictive Analytics để đưa ra quyết định. Bạn sẽ sử dụng Predictive Analytics như thế nào để cải thiện hoạt động kinh doanh của mình?
- Đào tạo nhân viên về cách sử dụng dữ liệu và cách nó có thể trở nên hữu ích trong công việc của họ.
- Thực hiện quy trình giám sát và điều chỉnh chiến lược dựa trên những kết quả có được. Có bất kỳ thay đổi nào cần phải được thực hiện hay không? hay có những kết quả nào không như kỳ vọng không?
- Sử dụng các công nghệ Predictive Analytics như một phần của nỗ lực tổng thể nhằm cải thiện việc ra quyết định dựa trên tất cả các bộ phận trong doanh nghiệp, nó không chỉ liên quan đến các hoạt động marketing hoặc bán hàng mà còn cả công nghệ, sản phẩm, phân phối, và hơn thế nữa.
Kết luận
Ngày nay khi thế giới đang liên tục thay đổi và phát triển do đó nhu cầu, hành vi của các khách hàng cũng không ngừng thay đổi dó đó ta có thể dùng Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) để có thể dự đoán những thay đổi này trong tương lai, từ đó tìm ra một cách thức hiệu quả để tối ưu hóa sản phẩm, hiệu quả marketing và bán hàng.
Bằng cách này, doanh nghiệp có thể gia tăng sự hài lòng của khách hàng, tăng mức độ trung thành của khách hàng, nâng cao doanh thu bán hàng và giúp doanh nghiệp đứng vững trước các biến động trên thị trường.
Nguồn: MarketingTrips