تستخدم التحليلات التنبؤية تقنيات إحصائية ورياضية وتقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث أو الاتجاهات المستقبلية. ويعتمد على تحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط والعلاقات المخفية لتوليد التنبؤات واتخاذ قرارات مستنيرة.
يتم تطبيق التحليلات التنبؤية لتوقع سلوك المستهلك واتجاهات السوق وتفضيلات العملاء والعوامل الأخرى ذات الصلة. تشمل بعض المجالات التي تستخدم فيها التحليلات التنبؤية في دراسات السوق ما يلي:
ما هي المجالات التي تستفيد من التحليلات التنبؤية؟
- فئات الزبائن: تقوم بتقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على السمات المشتركة والتنبؤ بكيفية استجابة كل مجموعة لاستراتيجيات التسويق المختلفة.
- التنبؤ بالمبيعات: يستخدم بيانات المبيعات التاريخية للتنبؤ بمبيعات المنتجات أو الخدمات المستقبلية، مما يساعد في تخطيط الإنتاج واستراتيجيات التسويق.
- تحليل الاتجاه: يحدد الأنماط والاتجاهات في البيانات لفهم كيفية تأثير عوامل معينة على السوق وكيف يمكن أن تتطور في المستقبل.
- تحسين السعر: يساعد في تحديد الأسعار المثالية للمنتجات أو الخدمات بناءً على تحليل البيانات وتقييم كيفية تأثير تغيرات الأسعار على المبيعات.
- توقعات التقلب: يحدد العملاء الذين من المحتمل أن يتخلوا عن منتج أو خدمة، مما يمكّن الشركات من اتخاذ تدابير وقائية.
- التخصيص التسويقي: يستخدم بيانات سلوك العملاء وتفضيلاتهم لتقديم محتوى وعروض مخصصة، مما يزيد من احتمالية التحويل.
- كشف الفرصة: يحدد منافذ الأسواق الناشئة أو المناطق ذات الطلب المتزايد المحتمل، مما يؤثر على عملية صنع القرار الاستراتيجي.
التقنيات المستخدمة في التحليلات التنبؤية
تعتمد التحليلات التنبؤية على جمع وتحليل شامل للبيانات ذات الصلة، وغالبًا ما تتضمن تقنيات متقدمة لاستخراج البيانات والنمذجة الإحصائية.
يتم استخدام تقنيات وأساليب مختلفة في التحليلات التنبؤية للتنبؤ بالأحداث أو الاتجاهات المستقبلية. تعتمد هذه التقنيات على تحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط والعلاقات المفيدة. تتضمن بعض التقنيات الشائعة ما يلي:
- تراجع: يصمم العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر للتنبؤ بالقيم العددية.
- أشجار القرار: الهياكل التي تقسم البيانات إلى فروع بناءً على سمات وشروط مختلفة، مفيدة لاتخاذ القرارات والتنبؤات المتسلسلة.
- الانحدار اللوجستي: يستخدم عندما يكون المتغير التابع قاطعا، للتنبؤ بالاحتمالات وتصنيف الأحداث إلى فئات.
- نماذج السلاسل الزمنية: يستخدم للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناء على الأنماط الزمنية الماضية، ومناسب للتنبؤ بالأحداث المعتمدة على الوقت مثل المبيعات الشهرية أو البيانات الاقتصادية.
- الشبكات العصبية الاصطناعية: تقنيات التعلم العميق التي تحاكي شبكات الدماغ العصبية البشرية، ويتم تطبيقها على مهام التنبؤ المعقدة والتعرف على الأنماط.
- دعم آلات المتجهات (SVM): تبحث خوارزميات التصنيف عن مستويات تشعبية مثالية لفصل فئات البيانات المختلفة، وتستخدم لمشاكل التصنيف.
- تجمع: تجميع البيانات المتشابهة في مجموعات، مما يساعد في تحديد قطاعات السوق والأنماط المخفية.
- تحليل السلاسل الزمنية: يتضمن تحليل البيانات التسلسلية بمرور الوقت لتحديد الأنماط والاتجاهات والدورات الموسمية.
- نماذج التعلم الآلي: تتعامل الخوارزميات مثل Random Forest، وGradient Boosting، وغيرها من الخوارزميات مع مجموعات البيانات المعقدة وتتعلم العلاقات غير الخطية.
- النماذج البايزية: قم بدمج المعلومات السابقة مع البيانات المرصودة للحصول على تنبؤات أكثر استنارة، وتعديل التوقعات عند الحصول على بيانات جديدة.
يعتمد اختيار التقنية على نوع البيانات ومشكلة التنبؤ وطبيعة النمط. في كثير من الأحيان، يلزم اختبار تقنيات متعددة وتعديلات المعلمات للعثور على أفضل ما يناسب المشكلة المحددة.
في شركة Hamilton Global، نحن ملتزمون باستخدام التقنيات المتقدمة لتحليل المعلومات وتوفير الرؤى التي تحتاجها لتحقيق أهداف عملك. يجب أن نتحدث؟
