การวิเคราะห์เชิงทำนาย: คืออะไร และเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นการตัดสินใจที่นำไปสู่ชัยชนะได้อย่างไร

ลองนึกภาพว่าคุณสามารถทำนายได้ว่าลูกค้ารายใดกำลังจะเลิกใช้บริการของคุณ หรือสินค้าใดที่จะขายหมดเกลี้ยงในเดือนหน้า นี่ไม่ใช่เวทมนตร์ แต่เป็นการ วิเคราะห์เชิงทำนาย ซึ่งเป็นศาสตร์ที่ใช้ข้อมูลจากวันนี้และเมื่อวานเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่จะเกิดขึ้นในวันพรุ่งนี้ เปลี่ยนความไม่แน่นอนให้กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่จับต้องได้สำหรับบริษัทของคุณ

เตรียมพร้อมรับอนาคตของธุรกิจของคุณด้วยการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

ในคู่มือนี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นทีละขั้นตอน ว่าการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์คืออะไร และคุณจะใช้มันอย่างไรในการเปลี่ยนข้อมูลที่มีอยู่ให้เป็นการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์ที่นำไปปฏิบัติได้จริง คุณจะได้เห็นว่าทำไมมันจึงไม่ใช่สิ่งฟุ่มเฟือยสำหรับบริษัทข้ามชาติอีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือที่เข้าถึงได้และสำคัญยิ่งแม้แต่สำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมอย่างของคุณ

การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นได้เนื่องจากบริษัทต่างๆ ในอิตาลีมีความพร้อมด้านดิจิทัลเพิ่มมากขึ้น จากการศึกษาล่าสุดพบว่า 71% ของบริษัทขนาดใหญ่ ได้นำเทคโนโลยีขั้นสูงอย่างน้อยหนึ่งอย่างมาใช้แล้ว หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม คุณจะพบข้อมูลที่น่าสนใจใน รายงานเกี่ยวกับดิจิทัลในอิตาลีปี 2025

เราจะสำรวจวิธีการทำงาน เทคโนโลยีต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องจักร ที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้ และด้วยตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม เราจะแสดงให้คุณเห็นว่ามันสามารถปฏิวัติวิธีการของคุณได้อย่างไร:

• จัดการสินค้าคงคลังด้วยความแม่นยำระดับศัลยแพทย์
• ปรับแต่งแคมเปญการตลาดให้ตรงเป้าหมาย
• ตัดสินใจโดยอิงจากข้อเท็จจริง ไม่ใช่ความรู้สึกหรือสัญชาตญาณ

เป้าหมายนั้นชัดเจน: คือการเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นเครื่องยนต์ขับเคลื่อนการเติบโตอย่างแท้จริง โดยผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ของคุณ เพื่อไม่ให้เกิดความบังเอิญใดๆ

การวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไรกันแน่?

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ไม่ใช่ลูกแก้ววิเศษ แต่เป็นวิธีการทางวิทยาศาสตร์ที่เปลี่ยนข้อมูลในอดีตให้เป็นการคาดการณ์เชิงกลยุทธ์ คล้ายกับนักสืบที่ใช้เบาะแสจากอดีตเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป แทนที่จะมองย้อนกลับไปในอดีต มันตอบคำถามสำคัญสำหรับทุกธุรกิจว่า "อะไรมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นมากที่สุดในอนาคต?"

แนวทางนี้ช่วยให้คุณเปลี่ยนจากการจัดการปัญหาที่เกิดขึ้นแล้วไปเป็นการจัดการปัญหาล่วงหน้า เปลี่ยนบริษัทของคุณจากแบบตั้งรับไปเป็นแบบเชิงรุก ในขณะที่การวิเคราะห์แบบอื่นๆ บอกคุณว่าคุณเคยอยู่ที่ไหน การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าจะก้าวไปที่ไหนต่อไป

ระดับต่างๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูล

เพื่อให้เข้าใจถึงคุณค่าของการวิเคราะห์เชิงทำนาย ลองนึกภาพว่ามันเป็นขั้นบันไดขั้นล่างสุด แต่ละระดับของการวิเคราะห์จะตอบคำถามที่แตกต่างกันออกไป สร้างมุมมองที่สมบูรณ์และทรงพลังมากขึ้นเรื่อยๆ เกี่ยวกับธุรกิจของคุณ ก่อนอื่น มาดูกันว่ามันแตกต่างจาก "พี่น้อง" ที่เรียบง่ายกว่าอย่างไร ซึ่งคุณอาจใช้มันอยู่แล้วโดยไม่รู้ตัว

บทบาทของการเรียนรู้ของเครื่องจักร

หากเปรียบการวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นรถยนต์ การเรียนรู้ของเครื่องจักร ก็เปรียบเสมือนเครื่องยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์

ลองนึกถึงการพยากรณ์อากาศดูสิ นักอุตุนิยมวิทยาไม่ได้แค่ดูท้องฟ้าเท่านั้น แต่พวกเขายังใช้แบบจำลองที่ซับซ้อนซึ่งประมวลผลข้อมูลในอดีตจำนวนมหาศาล (อุณหภูมิ ความดัน ความชื้น) เพื่อพยากรณ์สภาพอากาศในวันพรุ่งนี้ได้อย่างแม่นยำ

ในทำนองเดียวกัน อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจะวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจของคุณ เช่น ยอดขายในอดีตหรือพฤติกรรมของลูกค้า พวกมันไม่ได้ปฏิบัติตามกฎตายตัว แต่ "เรียนรู้" จากข้อมูล โดยระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถตรวจจับได้ ยิ่งคุณให้ข้อมูลมากเท่าไหร่ ระบบก็จะยิ่งฉลาดและน่าเชื่อถือมากขึ้นเท่านั้นเมื่อเวลาผ่านไป

ความสามารถในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องนี้คือจุดแข็งของมัน ไม่ใช่เรื่องบังเอิญที่การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในบริษัทต่างๆ ในอิตาลีกำลังเร่งตัวขึ้น แม้ว่าจะมีเพียง 8.2% ของบริษัท ที่มีพนักงานอย่างน้อย 10 คนเท่านั้นที่นำเทคโนโลยี AI มาใช้ แต่แนวโน้มก็เติบโตอย่างรวดเร็ว คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ แนวโน้ม AI ในอิตาลีได้ที่นี่

โดยสรุปแล้ว การวิเคราะห์เชิงทำนายคืออะไร นอกจาก การสอนระบบให้จดจำอดีตเพื่อทำนายอนาคต? นี่คือความก้าวหน้าครั้งสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมสามารถแข่งขันได้อย่างเท่าเทียมกับบริษัทขนาดใหญ่

กระบวนการทำนายจะอธิบายทีละขั้นตอน

การนำระบบวิเคราะห์เชิงพยากรณ์มาใช้ไม่ใช่เรื่องที่ทำครั้งเดียวจบ แต่เป็นกระบวนการที่มีการวางแผนอย่างดีและเป็นวัฏจักร อย่ามองว่าเป็นอุปสรรคทางเทคนิค แต่ให้มองว่าเป็นกลยุทธ์สำคัญในการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นการตัดสินใจที่ดีขึ้น แต่ละขั้นตอนมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรับประกันว่าการพยากรณ์จะไม่เพียงแต่แม่นยำ แต่ยังเป็นประโยชน์อย่างแท้จริงต่อเป้าหมายทางธุรกิจของคุณด้วย

1. การกำหนดวัตถุประสงค์

ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยคำถาม โมเดลการทำนายที่ดีไม่ได้มาจากเทคโนโลยี แต่มาจากเป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจน ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือการเริ่มต้นด้วยข้อมูลโดยไม่รู้ว่ากำลังมองหาอะไรอยู่

คำถามสำคัญคือ: คุณต้องการปรับปรุงการตัดสินใจด้านใด?

• อย่าพูดว่า "ฉันต้องการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า"
• แต่ให้ถามตัวเองว่า “ลูกค้ากลุ่มใดมีแนวโน้มที่จะซื้อซ้ำมากที่สุดใน 30 วัน ข้างหน้า?”

คำถามที่ชัดเจนเปรียบเสมือนเข็มทิศ: มันกำหนดจุดหมายปลายทางและนำทางตลอดการเดินทางที่เหลือ

2. การรวบรวมและการเตรียมข้อมูล

ตอนนี้เรามาถึงขั้นตอนที่ใช้เวลาและความสนใจมากที่สุดแล้ว คิดเป็นประมาณ 80% ของงานทั้งหมด ข้อมูลดิบนั้นมักจะยุ่งเหยิงเสมอ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลไม่สมบูรณ์ เต็มไปด้วยข้อผิดพลาด ซ้ำซ้อน หรือไม่สอดคล้องกัน

กระบวนการ “ทำความสะอาดและจัดระเบียบ” นี้ ซึ่งเรียกว่า การเตรียมการก่อนการประมวลผล ประกอบด้วยกิจกรรมสำคัญต่างๆ ดังนี้:

• การปรับปรุงข้อมูล: แก้ไขหรือกำจัดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือซ้ำซ้อน
• การบูรณาการ: การนำข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาผสานรวมเข้าด้วยกัน (CRM, อีคอมเมิร์ส, โซเชียลมีเดีย ฯลฯ)
• การแปลงข้อมูล: การจัดระเบียบข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่อัลกอริทึมสามารถประมวลผลได้

การเตรียมข้อมูลที่ดีเป็นรากฐานสำคัญที่รองรับโมเดลทั้งหมด หากคุณต้องการศึกษาเพิ่มเติม เราได้จัดทำคู่มือที่อธิบายขั้นตอนการเริ่มต้น จากข้อมูลดิบไปจนถึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

3. การสร้างและการตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง

เมื่อข้อมูลพร้อมแล้ว เราก็จะเข้าสู่ขั้นตอนสำคัญ นั่นคือการเลือกอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น โมเดลการถดถอยหรือการจำแนกประเภท) และ "ฝึกฝน" มันโดยใช้ส่วนหนึ่งของข้อมูลในอดีต

ลองนึกถึงการฝึกฝนเหมือนกับนักเรียนที่เรียนรู้จากตำราเรียน (ข้อมูลในอดีตของคุณ) เพื่อเตรียมตัวสอบ (ทำนายผลลัพธ์ในอนาคต)

แต่จะรู้ได้อย่างไรว่าแบบจำลองนั้น "ทำงานได้ดี" แล้ว? คำตอบคือผ่าน การตรวจสอบความถูกต้อง ในทางปฏิบัติ คุณจะใช้ข้อมูลอีกชุดหนึ่งที่แบบจำลองไม่เคยเห็นมาก่อนเพื่อตรวจสอบความแม่นยำของการคาดการณ์ ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเพื่อหลีกเลี่ยงการสร้างแบบจำลองที่ยอดเยี่ยมในการอธิบายอดีต แต่ไร้ประโยชน์ในการคาดการณ์อนาคต

4. การดำเนินการและการติดตามตรวจสอบ

การมีโมเดลที่ผ่านการตรวจสอบแล้วไม่ใช่เป้าหมายสุดท้าย ขั้นตอนสุดท้ายคือการนำไปใช้งาน (หรือ การปรับใช้งาน ) ซึ่งหมายถึงการบูรณาการโมเดลเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจประจำวันของคุณ ตัวอย่างเช่น อาจใช้ในการสร้างแดชบอร์ด ส่งการแจ้งเตือนอัตโนมัติ หรือปรับแต่งข้อเสนอในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณแบบเรียลไทม์

สุดท้ายนี้ การติดตามตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง เป็นสิ่งสำคัญ โลกเปลี่ยนแปลงไป และข้อมูลก็ล้าสมัย การติดตามประสิทธิภาพของแบบจำลองเมื่อเวลาผ่านไปจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าการคาดการณ์ยังคงน่าเชื่อถือและมีความเกี่ยวข้อง ซึ่งรับประกันผลตอบแทนจากการลงทุนที่ยั่งยืน

แบบจำลองการทำนายที่ใช้กันมากที่สุดในธุรกิจ

หัวใจสำคัญของ การวิเคราะห์เชิงทำนาย ทุกรูปแบบคือแบบจำลอง ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่แปลงข้อมูลในอดีตของคุณให้เป็นการทำนาย คุณไม่จำเป็นต้องเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเข้าใจวิธีการทำงานของมัน ลองคิดว่าพวกมันเป็นผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนที่มีความสามารถเฉพาะด้าน

หน้าที่ของคุณคือการเลือกผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมสำหรับปัญหาที่คุณต้องการแก้ไข โมเดลหลักสองประเภทที่คุณจำเป็นต้องรู้จักคือ โมเดลการถดถอยและโมเดลการจำแนกประเภท

แบบจำลองการถดถอย: เมื่อคุณต้องการทำนายค่าตัวเลข

หากเป้าหมายของคุณคือการทำนายค่าตัวเลขที่แม่นยำ การวิเคราะห์การถดถอยคือเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับคุณ โมเดลเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการตอบคำถามต่างๆ เช่น:

• “ ยอดขาย ของเราในไตรมาสถัดไปจะเป็นเท่าไร?”
• “สัปดาห์หน้าเราจะขายสินค้านั้นได้กี่ หน่วย ?”
• “ มูลค่าเฉลี่ยของตะกร้าสินค้า ในช่วงเทศกาลคริสต์มาสจะเป็นเท่าไร?”

ลองนึกภาพกราฟแสดงยอดขายในช่วงสองปีที่ผ่านมา แบบจำลองการถดถอยจะลากเส้นที่อธิบายแนวโน้มในอดีตได้ดีที่สุด แล้วขยายเส้นนั้นเพื่อทำนายว่ายอดขายจะไปอยู่ที่จุดใดในอนาคต นี่เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวางแผนทางการเงินและการจัดการสินค้าคงคลัง

แนวทางนี้ช่วยให้คุณเข้าใจไม่เพียงแค่ ว่า คุณจะเติบโตหรือไม่ แต่ที่สำคัญกว่านั้นคือ คุณจะเติบโต มากน้อยแค่ไหน

แบบจำลองการจำแนกประเภท: เมื่อคุณต้องการทำนายหมวดหมู่

แต่ถ้าหากคุณต้องการทำนายว่าสินค้าชิ้นใดชิ้นหนึ่งจะอยู่ในหมวดหมู่หรือกลุ่มใด คุณจะต้องใช้แบบจำลองการจำแนกประเภท ในกรณีนี้ ผลลัพธ์จะไม่ใช่ตัวเลข แต่เป็นป้ายกำกับ ซึ่งเป็นคำตอบที่ตรงไปตรงมา

แม่แบบเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการตอบคำถามประเภทนี้:

• “ลูกค้ารายใหม่นี้มี ความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการ หรือไม่ ('ใช่' หรือ 'ไม่ใช่')?”
• “ธุรกรรมนี้เป็นการ ฉ้อโกง หรือไม่ ('ใช่' หรือ 'ไม่ใช่')?”
• “อีเมลนี้เป็น สแปม หรือ ไม่ ?”

ตัวอย่างที่พบได้ทั่วไปคือ แผนผังการตัดสินใจ ซึ่งทำงานคล้ายกับผังงานที่ตั้งคำถามเกี่ยวกับข้อมูลหลายข้อเพื่อหาข้อสรุป เช่น "ลูกค้าเคยซื้อสินค้าในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมาหรือไม่? ถ้าไม่ พวกเขาได้เปิดอีเมลล่าสุดหรือไม่? ถ้าไม่ แสดงว่าพวกเขามีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้บริการ"

การเปรียบเทียบเทคนิคการวิเคราะห์เชิงทำนาย

เพื่อช่วยให้คุณเข้าใจได้อย่างรวดเร็วว่าโมเดลใดเหมาะสมกับคุณ ตารางนี้สรุปความแตกต่างที่สำคัญและแสดงวิธีการนำไปใช้กับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมของคุณ

ประเภทโมเดล วัตถุประสงค์ คำถามทางธุรกิจ ตัวอย่างเชิงปฏิบัติ (SME) การถดถอย ทำนายค่าตัวเลข "เว็บไซต์จะได้รับการเข้าชมกี่ครั้งในสัปดาห์หน้า" บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถคาดการณ์ปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความจุของเซิร์ฟเวอร์ในช่วงการขาย การจำแนก ประเภท กำหนดให้เป็นหมวดหมู่ "ลูกค้าเป้าหมายรายนี้จะกลายเป็นลูกค้าที่ชำระเงินหรือไม่" บริษัท B2B สามารถจำแนกประเภทลูกค้าเป้าหมายเพื่อมุ่งเน้นความพยายามของทีมขายไปที่ลูกค้าเป้าหมายที่มีแนวโน้มดีที่สุดเท่านั้น

อย่างที่คุณเห็น การเลือกนั้นขึ้นอยู่กับคำถามที่คุณต้องการหาคำตอบโดยสิ้นเชิง

ข่าวดีก็คือ แพลตฟอร์มอย่าง Electe ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะช่วยทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติมากขึ้น โดยอิงจากข้อมูลและเป้าหมายของคุณ แพลตฟอร์มจะแนะนำโมเดลที่เหมาะสมที่สุด ทำให้การวิเคราะห์เชิงทำนายสามารถเข้าถึงได้แม้ไม่มีทีมงานด้านเทคนิคโดยเฉพาะ

ตัวอย่างการใช้งานจริงของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์: ทฤษฎีพบกับความเป็นจริง

ทฤษฎีเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี แต่คุณค่าที่แท้จริงของการวิเคราะห์เชิงทำนายจะปรากฏขึ้นเมื่อนำไปใช้จริง บ่อยครั้ง วิธีที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจ การวิเคราะห์เชิงทำนาย อย่างแท้จริงคือการเฝ้าดูมันแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง เปลี่ยนความท้าทายในชีวิตประจำวันให้เป็นโอกาสในการเติบโตที่วัดผลได้

มาดูกันว่าบริษัทจากหลากหลายภาคส่วนประสบความสำเร็จในการสร้างผลประโยชน์ที่เป็นรูปธรรมได้อย่างไรบ้าง

คลังสินค้าอัจฉริยะสำหรับธุรกิจค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ

ในโลกธุรกิจค้าปลีก สินค้าที่ขายไม่ออกทุกชิ้นคือต้นทุน และสินค้าที่หมดสต็อกทุกชิ้นคือยอดขายที่สูญเสียไป การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ช่วยให้คุณค้นหาสมดุลที่ลงตัวระหว่างอุปทานและอุปสงค์

• การพยากรณ์ความต้องการ: ลองนึกภาพร้านขายเสื้อผ้าที่แทนที่จะพึ่งพาสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียว กลับวิเคราะห์ข้อมูลการขาย แนวโน้มตามฤดูกาล และแม้แต่พยากรณ์อากาศ เพื่อคาดการณ์ว่าสินค้าชิ้นใดจะขายหมด ผลลัพธ์ที่ได้คือ คุณสั่งซื้อสินค้าในปริมาณที่เหมาะสม ลดสินค้าคงคลังส่วนเกิน และหลีกเลี่ยงปัญหา "สินค้าหมดสต็อก"
• การปรับแต่งเฉพาะบุคคลที่เพิ่มยอดขาย: เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถคาดการณ์การซื้อครั้งต่อไปของลูกค้าได้โดยการวิเคราะห์ประวัติการท่องเว็บ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถส่งข้อเสนอที่ปรับแต่งให้เหมาะสมได้ในเวลาที่ลูกค้าต้องการ ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการเปลี่ยนลูกค้าให้เป็นผู้ซื้อได้อย่างมาก

ความได้เปรียบในการแข่งขันที่แท้จริงในปัจจุบันไม่ได้อยู่ที่การมีข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่เป็นการใช้ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า การวิเคราะห์เชิงทำนายจะเปลี่ยนวิสัยทัศน์นี้ให้กลายเป็นความจริงที่นำไปปฏิบัติได้จริง

การตลาดและการขาย: การเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้องเท่านั้น

เวลาของทีมขายของคุณเป็นทรัพยากรที่มีค่า การวิเคราะห์เชิงทำนายช่วยให้พวกเขาใช้ความพยายามได้อย่างมีประสิทธิภาพในสิ่งที่สำคัญที่สุด ในอิตาลี ไม่ใช่เรื่องบังเอิญที่การใช้งานด้านการตลาดและการขายมีสัดส่วนถึง 35.7% ของการใช้งานทั้งหมด

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายเชิงคาดการณ์: แทนที่จะปฏิบัติต่อผู้ติดต่อทั้งหมดอย่างเท่าเทียมกัน โมเดลเชิงคาดการณ์จะกำหนดคะแนนให้กับแต่ละรายตามโอกาสในการเปลี่ยนเป็นลูกค้า ระบบจะวิเคราะห์ลักษณะของลูกค้าที่เคยซื้อสินค้าแล้วและใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐาน ซึ่งช่วยให้ทีมขายสามารถมุ่งเน้นเฉพาะลูกค้าเป้าหมายที่มีศักยภาพสูง ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้เชื่อมโยงกับวิธีการที่ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) กำลังปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การขาย

การป้องกันการสูญเสียลูกค้า (การคาดการณ์การสูญเสียลูกค้า) การหาลูกค้าใหม่มีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการรักษาลูกค้าเดิมมาก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะระบุสัญญาณที่บ่งชี้ว่าลูกค้ากำลังจะเลิกใช้บริการ (เช่น การลดลงของการติดต่อสื่อสาร) ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถเข้าไปแก้ไขปัญหาได้ทันท่วงที—ด้วยข้อเสนอพิเศษหรือการสนับสนุนเฉพาะ—ก่อนที่จะสายเกินไป

ภาคการเงินมีความปลอดภัยมากขึ้นและมีความเสี่ยงน้อยลง

สำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมที่ดำเนินงานในภาคบริการทางการเงิน การบริหารความเสี่ยงถือเป็นหัวใจสำคัญของธุรกิจ การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์นำเสนอเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการตัดสินใจที่รอบคอบยิ่งขึ้น

• การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต: แบบจำลองการคาดการณ์สามารถวิเคราะห์ตัวแปรหลายร้อยตัวเพื่อประเมินโอกาสที่ผู้กู้จะผิดนัดชำระหนี้ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งส่งผลให้การตัดสินใจรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น รวมถึงลดความสูญเสียลงได้
• การตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์: ด้วยการวิเคราะห์ธุรกรรมขณะที่เกิดขึ้น อัลกอริทึมสามารถจดจำพฤติกรรมที่ผิดปกติซึ่งบ่งชี้ถึงการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นได้ ธุรกรรมที่น่าสงสัยจะถูกบล็อกทันที ก่อนที่จะก่อให้เกิดความเสียหาย

วิธีเริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์เชิงทำนายในธุรกิจของคุณ

การนำการวิเคราะห์เชิงทำนายมาใช้ในธุรกิจอาจดูน่ากลัว แต่จริงๆ แล้วไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนั้น ด้วยกลยุทธ์และเครื่องมือที่เหมาะสม แม้แต่ธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางก็สามารถเห็นผลลัพธ์ที่จับต้องได้ในเวลาอันรวดเร็ว เคล็ดลับคืออะไร? เริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆ เพื่อแสดงให้เห็นถึงคุณค่า

การเดินทางเริ่มต้นด้วยคำถามทางธุรกิจที่ชัดเจนและวัดผลได้เสมอ ลืมวลีคลุมเครืออย่าง "เราต้องการเพิ่มยอดขาย" ไปได้เลย จงระบุให้ชัดเจน: "เราต้องการเพิ่มอัตราการแปลงของแคมเปญอีเมลของเรา 15% ในอีกหกเดือนข้างหน้า" ความแม่นยำนี้คือเข็มทิศที่จะนำทางทุกการตัดสินใจ

แผนงานสามขั้นตอนของคุณ

เมื่อคุณกำหนดเป้าหมายได้แล้ว ขั้นตอนที่สองคือการสำรวจตัวเอง ทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณมีอยู่แล้วอย่างตรงไปตรงมา: ข้อมูลนั้นเพียงพอหรือไม่? คุณภาพของข้อมูลเป็นอย่างไร? ข้อมูลจากระบบ CRM หรือประวัติการขายมักเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเยี่ยม

นี่คือแผนงานง่ายๆ สำหรับการเริ่มต้นโปรเจกต์แรกของคุณ:

1. กำหนดโครงการนำร่อง: เลือกปัญหาขนาดเล็กแต่มีความสำคัญ เป้าหมายคือ การสร้างผลลัพธ์ ที่รวดเร็วและสามารถแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์แก่ส่วนอื่นๆ ของบริษัทได้
2. รวบรวมและเตรียมข้อมูล: ระบุแหล่งข้อมูลที่จำเป็น แพลตฟอร์มสมัยใหม่ เช่น Electe เครื่องจักรเหล่านี้สามารถทำงานทำความสะอาดและเตรียมงานที่ค่อนข้าง "สกปรก" ได้โดยอัตโนมัติ ช่วยประหยัดเวลาในการทำงานด้วยมือหลายสัปดาห์
3. เลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสม: ณ จุดนี้ คุณกำลังเผชิญกับภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก คุณควรสร้างทีมงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายในองค์กร หรือควรใช้แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีอยู่แล้ว?

สำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมส่วนใหญ่ ตัวเลือกที่สองดูจะเหมาะสมที่สุด การพึ่งพาแพลตฟอร์มอย่างเช่น Electe วิธีนี้ช่วยขจัดความจำเป็นในการใช้ทักษะทางเทคนิคเฉพาะทาง ลดต้นทุนเริ่มต้น และลดระยะเวลาในการดำเนินการจากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่วัน

การตัดสินใจนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในบริบทของอิตาลี: 89% ของ SME ในอิตาลี ได้ทำการวิเคราะห์ข้อมูลของตนแล้ว แต่กำลังประสบปัญหาในการพัฒนาทักษะที่จำเป็นเพื่อยกระดับคุณภาพ คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มนี้ได้ โดยอ่านบทวิเคราะห์ฉบับเต็มจาก Digital Innovation Observatory

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

เราได้รวบรวมคำถามที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงทำนายไว้ในที่นี้ เพื่อชี้แจงและช่วยให้คุณเข้าใจว่าการวิเคราะห์เชิงทำนายสามารถสร้างประโยชน์ให้กับธุรกิจของคุณได้อย่างไร

การวิเคราะห์เชิงทำนายและการเรียนรู้ของเครื่องแตกต่างกันอย่างไร?

ลองนึกภาพ การเรียนรู้ของเครื่องจักร เป็นเหมือนเครื่องยนต์ทรงพลังที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ ในทางกลับกัน การวิเคราะห์เชิงทำนาย เปรียบเสมือนรถยนต์ที่ใช้เครื่องยนต์นั้นในการทำนายผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม ในทางปฏิบัติ การวิเคราะห์เชิงทำนายคือการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติที่ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อบอกคุณว่าอะไรมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในอนาคตมากที่สุด

ฉันควรจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาเริ่มต้นดีไหม?

กาลครั้งหนึ่ง คำตอบคงจะเป็น "ใช่" แต่โชคดีที่สิ่งต่างๆ เปลี่ยนไปแล้ว แพลตฟอร์มรุ่นใหม่เช่น Electe ถูกออกแบบมาเพื่อผู้จัดการ นักวิเคราะห์ และผู้ประกอบการ โดยจะทำการจัดการด้านเทคนิคทั้งหมดโดยอัตโนมัติ ทำให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างเต็มที่ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเอง

ฉันควรเริ่มต้นจากข้อมูลอะไรบ้าง?

ข่าวดีก็คือ คุณอาจมีทุกอย่างที่ต้องการอยู่แล้ว ประวัติการขาย ข้อมูลลูกค้าในระบบ CRM และสถิติการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณ ล้วนเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีเยี่ยม สิ่งสำคัญคือการมีฐานข้อมูลในอดีตที่ดีที่อธิบายถึงปรากฏการณ์ที่คุณต้องการคาดการณ์

เทคโนโลยีนี้แพงเกินไปสำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมหรือไม่?

แม้ว่าการสร้างทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลภายในองค์กรยังคงเป็นการลงทุนที่สำคัญ แต่แพลตฟอร์มคลาวด์ (SaaS, Software-as-a-Service ) ได้ทำลายอุปสรรคเหล่านั้นไปแล้ว แพลตฟอร์มเหล่านี้ทำงานบนระบบการสมัครสมาชิกที่ยืดหยุ่นและราคาไม่แพง ทำให้ไม่จำเป็นต้องมีค่าใช้จ่ายเริ่มต้นจำนวนมาก ส่งผลให้การวิเคราะห์เชิงทำนายกลายเป็นทรัพยากรที่จับต้องได้และเข้าถึงได้สำหรับทุกบริษัท

คุณพร้อมที่จะเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพแล้วหรือยัง? ด้วย Electe คุณสามารถเริ่มต้นทำการวิเคราะห์เชิงทำนายได้ในไม่กี่คลิก โดยไม่จำเป็นต้องมีทีมงานด้านเทคนิค ส่องสว่างอนาคตของธุรกิจของคุณด้วยปัญญาประดิษฐ์

ค้นหาข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการทำงาน Electe และเริ่มทดลองใช้งานฟรี →

‍