التحليلات التنبؤية هي منهجية تستخدم التقنيات الإحصائية والرياضية والتعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث أو الاتجاهات المستقبلية في السوق. 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 أبحاث السوق ما يلي:
في أي المجالات تكون التحليلات التنبؤية مفيدة؟
- فئات الزبائن: فهو يسمح لك بتقسيم العملاء إلى مجموعات بناءً على الخصائص المشتركة والتنبؤ بكيفية استجابة كل مجموعة لاستراتيجيات التسويق المختلفة.
- توقعات المبيعات: ويستخدم بيانات المبيعات التاريخية للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية للمنتجات أو الخدمات، مما يساعد في تخطيط الإنتاج واستراتيجيات التسويق.
- تحليل الاتجاه: تحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات لفهم كيفية تأثير عوامل معينة على السوق وكيف يمكن أن تتطور في المستقبل.
- تحسين السعر: فهو يساعد في تحديد الأسعار المثالية للمنتجات أو الخدمات بناءً على تحليل البيانات وتقييم كيفية تأثير تغيرات الأسعار على المبيعات.
- التنبؤ باضطراب العملاء (اضطراب العملاء): وهو يحدد العملاء الذين من المرجح أن يتخلوا عن منتج أو خدمة، مما يسمح للشركات باتخاذ تدابير وقائية.
- التخصيص التسويقي: استخدم البيانات المتعلقة بسلوك العملاء وتفضيلاتهم لتقديم محتوى وعروض مخصصة تزيد من احتمالية التحويل.
- كشف الفرصة: تحديد منافذ الأسواق الناشئة أو المجالات التي يمكن أن يكون هناك طلب متزايد فيها، والتي يمكن أن تؤثر على عملية صنع القرار الاستراتيجي.
التقنيات المستخدمة في التحليلات التنبؤية
تعتمد التحليلات التنبؤية على جمع وتحليل واسع النطاق للبيانات ذات الصلة، بما في ذلك في كثير من الأحيان التنقيب عن البيانات المتقدمة وتقنيات النمذجة الإحصائية.
في التحليلات التنبؤية، يتم استخدام تقنيات وأساليب مختلفة للتنبؤ بالأحداث أو الاتجاهات المستقبلية. تعتمد هذه التقنيات على تحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط والعلاقات التي يمكن أن تكون مفيدة للتنبؤات. تتضمن بعض التقنيات الأكثر شيوعًا ما يلي:
- تراجع: يستخدم الانحدار لنمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر. يمكن أن تكون خطية أو غير خطية، وتستخدم للتنبؤ بالقيم العددية.
- أشجار القرار: أشجار القرار هي هياكل تقسم البيانات إلى فروع بناءً على سمات وشروط مختلفة. وهي مفيدة لاتخاذ قرارات متسلسلة والتنبؤ بالنتائج.
- الانحدار اللوجستي: إنها تقنية انحدار تستخدم عندما يكون المتغير التابع قاطعًا. يتم استخدامه للتنبؤ بالاحتمالات وتصنيف الأحداث إلى فئات.
- نماذج السلاسل الزمنية: تُستخدم هذه النماذج للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على الأنماط الزمنية الماضية. وهي مفيدة للتنبؤ بالأحداث التي تتغير بمرور الوقت، مثل المبيعات الشهرية أو البيانات الاقتصادية.
- الشبكات العصبية الاصطناعية: هذه هي تقنيات التعلم العميق التي تحاكي عمل الشبكات العصبية في الدماغ البشري. يتم استخدامها لمشاكل التنبؤ والتعرف على الأنماط المعقدة.
- آلات الدعم المتجهة (SVM): SVMs هي خوارزميات تصنيف تسعى إلى العثور على مستوى فائق مثالي لفصل فئات مختلفة من البيانات. يتم استخدامها لمشاكل التصنيف.
- تجمع: على الرغم من أنها ليست تنبؤية بشكل صارم، إلا أن هذه التقنية تجمع البيانات المتشابهة في مجموعات أو مجموعات. يمكن أن يساعد في تحديد قطاعات السوق والأنماط المخفية.
- تحليل السلاسل الزمنية: ويتضمن تحليل البيانات التسلسلية كدالة للوقت لتحديد الأنماط والاتجاهات والدورات الموسمية.
- نماذج التعلم الآلي: تحظى الخوارزميات مثل Random Forest وGradient Boosting ونماذج التعلم الآلي الأخرى بشعبية كبيرة للتنبؤ حيث يمكنها التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة وتعلم العلاقات غير الخطية.
- النماذج البايزية: تتضمن هذه النماذج معلومات مسبقة إلى جانب البيانات المرصودة لإجراء تنبؤات أكثر استنارة وضبط التنبؤات عند الحصول على بيانات جديدة.
يعتمد اختيار التقنية على نوع البيانات ومشكلة التنبؤ وطبيعة الأنماط الموجودة في البيانات. في كثير من الحالات، من الضروري اختبار العديد من التقنيات وضبط المعلمات للعثور على التقنية التي تناسب المشكلة المطروحة.
نحن في هاميلتون جلوبال ملتزمون بتحليل المعلومات باستخدام أحدث التقنيات لتحقيق الرؤى التي تحتاجها لتحقيق أهداف عملك. نتحدث فيما بعد؟
