Những điều bạn nên biết về phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) giúp các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Nguyên tắc hướng dẫn của phân tích dự đoán là sử dụng các xu hướng trong quá khứ để dự báo các sự kiện kinh doanh trong tương lai. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về phân tích dự đoán và cách nó được sử dụng.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) giúp các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh đúng đắn. Nguyên tắc hướng dẫn của phân tích dự đoán là sử dụng các xu hướng trong quá khứ để dự báo các sự kiện kinh doanh trong tương lai. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về phân tích dự đoán và cách nó được sử dụng.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là gì?

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là việc sử dụng các kỹ thuật phân tích để đánh giá dữ liệu trong quá khứ và hiện tại nhằm dự báo xu hướng cũng như hành vi, đồng thời xác định cơ hội và dự đoán rủi ro. Các phương pháp phân tích dự đoán tinh vi bao gồm học máy (machine learning), khai phá dữ liệu (data mining), mô hình thống kê (statistical modeling ) và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence).

Phân tích dự đoán hoạt động như thế nào?

Khi các nhà phân tích tìm thấy một mẫu trong dữ liệu, họ có thể thiết kế các mô hình để khám phá mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau. Các mô hình này cho phép các nhà phân tích đánh giá xem một tập hợp các điều kiện kết hợp với nhau có thể dẫn đến lợi ích hay rủi ro hay không. Đây là cách phân tích dự đoán có thể hướng dẫn việc ra quyết định sáng suốt trên nhiều loại khác nhau của chuỗi cung ứng và các sự kiện mua sắm. Phân tích dự đoán là một nhiệm vụ mà bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể thực hiện miễn là họ vẫn cam kết đầu tư thời gian và kinh phí cần thiết vào dự án. Khi đã có mô hình, tổ chức của bạn cần duy trì mô hình đó với việc phân tích liên tục.

Tại sao phân tích dự đoán lại quan trọng?

Phân tích dự đoán cho phép các tổ chức đưa ra các quyết định chính xác và đáng tin cậy hơn. Do đó, nó sẽ cho phép họ tiết kiệm được chi phí và tạo ra nhiều lợi nhuận hơn.

Dưới đây là một số lợi ích khác của phân tích dự đoán:

Giúp các chuyên gia dự báo nhu cầu trong tương lai 

Ví dụ: các nhà bán lẻ sử dụng phân tích dự đoán để dự báo lượng hàng tồn hoặc các khách sạn sử dụng nó để dự đoán số lượng phòng mà khách hàng sẽ đặt trong một mùa cụ thể. Bằng cách đó, họ có thể chuẩn bị và tối đa hóa doanh số bán hàng đồng thời kiểm soát chi phí của mình. Sau khi áp dụng phân tích dự đoán, họ sẽ không mua quá nhiều hàng hóa hoặc thuê quá nhiều nhân viên.

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng

Nhờ phân tích dự đoán, các tổ chức có thể tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị của họ. Bằng cách đề xuất một sản phẩm mà khách hàng tỏ ra quan tâm, họ sẽ tăng tỷ lệ mua hàng, giữ chân khách hàng hiện tại và thu hút những khách hàng mới.

Giúp phát hiện các hành vi tội phạm

việc xác định các hành vi bất thường có thể giúp bạn phát hiện ra các gian lận, tấn công mạng hoặc gián điệp của công ty khác.

Cách áp dụng quy trình phân tích dự đoán

Bạn có thể làm theo các bước sau để triển khai quy trình phân tích dự đoán.

1. Xác định mục tiêu

Trước hết, hãy xác định những gì bạn muốn đạt được thông qua quá trình phân tích dự đoán. Sau đó xác định kết quả của dự án và các nguồn dữ liệu có sẵn. Đảm bảo rằng tất cả các nguồn dữ liệu bạn định sử dụng đều được cập nhật. 

Ví dụ, bạn muốn lập kế hoạch bán hàng. Hiện tại, chi phí thuê nhân viên bán hàng của bạn cao và quá nhiều sản phẩm vẫn chưa bán được. Do đó, bạn cần biết khi nào nên đặt hàng, số lượng đặt hàng là bao nhiêu và số lượng nhân viên bán hàng bổ sung có cần thiết hay không.

2. Thu thập dữ liệu

Thu thập số lượng lớn dữ liệu lịch sử là một giai đoạn quan trọng của quá trình phân tích dự đoán. Vì thông tin thu thập của bạn sẽ đến từ nhiều nguồn và có thể ở các định dạng khác nhau, bạn sẽ cần một cách tiếp cận đơn nhất đối với thông tin đó. 

Ví dụ: bạn có thể trích xuất dữ liệu từ các bình luận trên mạng xã hội ở định dạng XML và số lượng bán hàng trong bảng bảng tính có cấu trúc.

3. Phân tích dữ liệu

Hãy kiểm tra và làm sạch dữ liệu để khám phá những thông tin hữu ích. Bạn có thể sử dụng phương pháp khai phá dữ liệu để chuẩn bị dữ liệu để phân tích. Khai phá dữ liệu là quá trình quan sát dữ liệu và các mẫu một cách kỹ càng. 

Ví dụ: bạn có thể xem xét các con số bán hàng của mình và có thể thấy những con số này cao điểm là vào mùa lễ.

4. Sử dụng các công cụ thống kê

Các công cụ thống kê cho phép kiểm tra và xác thực giả thuyết mà bạn vừa hình thành. Các công cụ thống kê bao gồm thống kê đa biến, phân tích hồi quy và dự báo. 

Ví dụ: bạn có thể xác minh xem cao điểm bán hàng liệu có lặp lại để xác nhận rằng khách hàng có mua sản phẩm của bạn trong những ngày lễ hay không.

5. Tạo lập một mô hình

Mô hình dự đoán nhằm mục đích tự động hóa cách bạn đưa ra quyết định hàng ngày. Nhiều tổ chức sử dụng ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở như Python. Điều bạn cần làm là phải thông báo cho bản thân về các công cụ có sẵn và chọn ra một trong những công cụ phù hợp nhất với nhu cầu của mình. Khi bạn đã có công cụ cho mình, bạn có thể tạo báo cáo. 

Ví dụ: bạn có thể tạo một báo cáo hiển thị số lượng cần mua cho cổ phiếu.

6. Triển khai kết quả 

Khi đã kiểm tra các con số với thống kê và hiệu chỉnh chúng bằng mô hình hóa, bạn có thể mô phỏng kết quả và lập ra các bước có thể hành động. 

Ví dụ: Bạn biết rằng khách hàng thường mua sắm sản phẩm của bạn trong kỳ nghỉ. Do đó, bạn đảm bảo có đủ hàng cho giai đoạn này và thuê một lực lượng bán hàng bổ sung trong tháng 11, 12 và 1.

7. Theo dõi tiến trình

Việc bạn cần làm là xem xét mô hình một cách thường xuyên. Nếu mô hình đem lại giá trị trong một thời gian nhất định, nó có thể thay đổi theo các điều kiện bên ngoài. Do đó, bạn cần kiểm tra lại mô hình của mình để xác minh rằng nó vẫn hoạt động. 

Ví dụ, nếu sở thích của khách hàng thay đổi, mô hình của bạn có thể bị ảnh hưởng.

Các ứng dụng của phân tích dự đoán 

Dưới đây là một số ứng dụng của phân tích dự đoán:

1. Tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị và quản lý quan hệ khách hàng

Các nhà tiếp thị áp dụng phân tích dự đoán dựa vào dữ liệu khách hàng và đạt được các mục tiêu quản lý quan hệ khách hàng. Họ có thể phân tích chu kỳ sinh hoạt của khách hàng và quản lý mối quan hệ ở từng giai đoạn. Với kết quả, họ có thể xây dựng các chiến dịch tiếp thị hiệu quả. Những phân tích này cũng giúp tiếp thị trực tiếp xác định phiên bản của sản phẩm và loại kênh thương mại và truyền thông nào sẽ tiếp cận một loại khách hàng cụ thể.

2. Hỗ trợ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Phân tích dự đoán cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe dự đoán những rủi ro đối với bệnh nhân khi phát hiện một triệu chứng cụ thể. Các nền tảng phân tích y tế sử dụng di truyền, thông tin lâm sàng, hình ảnh đa nguồn và dữ liệu để tạo ra một hệ thống hỗ trợ quyết định điều trị trong ngành y tế.

3. Quản lý và giảm thiểu rủi ro 

Lĩnh vực tài chính sử dụng phân tích dự đoán để quản lý rủi ro trên thị trường tài chính. Các chuyên gia trong ngành nghiên cứu xu hướng để chọn ra các sản phẩm đầu tư tốt nhất dựa trên kết quả hoạt động trong quá khứ và thời điểm thích hợp để mua hoặc bán các sản phẩm tài chính của họ.

Các thương gia hoặc công ty tài chính cũng sử dụng phân tích dự đoán trước khi cho vay. Họ sẽ sử dụng phân tích dự đoán để đánh giá tiềm năng và khả năng hoàn trả của người vay. Điều này giúp họ có thể dự đoán khả năng phá sản và giảm nguy cơ không được hoàn trả.

Các nhà cung cấp bảo hiểm y tế sử dụng phân tích dự đoán để kiểm tra dữ liệu yêu cầu y tế trong quá khứ và hồ sơ phòng thí nghiệm hay dược phẩm. Kết quả phân tích cho phép họ dự đoán khả năng mắc bệnh và chi phí có thể xảy ra trong tương lai của khách hàng. 

4. Quản lý dự án

Người quản lý dự án dự đoán các tình huống có thể xảy ra và đưa ra quyết định dựa trên kết quả của các báo cáo phân tích.

Các tổ chức sử dụng phân tích dự đoán như thế nào?

Dưới đây là một vài ví dụ về cách các tổ chức ở nhiều lĩnh vực khác nhau đang sử dụng phân tích dự đoán:

Công nghiệp ô tô

Ngành công nghiệp này tích hợp thông tin về độ bền và độ hỏng hóc của các thành phần vào kế hoạch sản xuất xe sắp tới. Họ cũng nghiên cứu hành vi của người lái xe để phát triển các công nghệ hỗ trợ người lái xe hiệu quả hơn và cuối cùng là các phương tiện tự vận hành.

Sản xuất

Lĩnh vực này cần dự đoán vị trí và tỷ lệ hỏng hóc của máy móc. Các chuyên gia trong ngành này sử dụng các dự báo về nhu cầu trong tương lai để tối ưu hóa việc cung cấp nguyên liệu thô của họ.

Dịch vụ tài chính

Các chuyên gia ngành dịch vụ tài chính phát triển các mô hình rủi ro tín dụng với phân tích. Các nhà phân tích dự báo xu hướng thị trường kinh tế. Họ có thể dự đoán tác động của các luật và quy định mới đối với doanh nghiệp và thị trường.

Hàng không vũ trụ

Trong lĩnh vực hàng không vũ trụ, phân tích dự đoán dùng để đưa ra các dự báo về việc sử dụng nhiên liệu và độ tin cậy của máy bay cho các hoạt động bảo trì cụ thể.

Khí tượng và Khí hậu học

Có thể thấy rằng ngành Khí tượng và Khí hậu học nói chung và dự báo thời tiết nói riêng đã được cải thiện đáng kể trong vài thập kỷ qua nhờ các mô hình phân tích dự đoán. Ví dụ, giờ đây các nhà dự báo thời tiết có thể cung cấp các dự đoán theo dõi bão chính xác trong 72 giờ.

Năng lượng

Các chuyên gia năng lượng dùng loại phân tích này để dự báo tỷ lệ giá và nhu cầu trong dài hạn. Họ cũng sử dụng phân tích dự đoán để xác định tác động của các hiện tượng thời tiết, lỗi thiết bị, quy định và các biến số khác đối với chi phí dịch vụ.

Bán lẻ

Bán lẻ sử dụng phân tích dự đoán để cải thiện vị thế bán hàng và xây dựng mối quan hệ thân thiết với khách hàng.

Thực thi pháp luật

Ngành này có thể sử dụng dữ liệu để xác định xu hướng tội phạm, từ đó giúp họ có thể biết được các khu vực lân cận cần bổ sung bảo vệ vào các thời điểm cụ thể trong năm.

Các công việc sử dụng phân tích dự đoán

Dưới đây là một số vị trí công việc sử dụng phân tích dự đoán:

Quản lý dự án

Người quản lý dự án sử dụng các công cụ phân tích để theo dõi hiệu suất công việc, quản lý và theo dõi tiến độ của nhóm và tăng năng suất bằng cách thay đổi quy trình.

Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe

Các nhà phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe giúp các bác sĩ và nhà khoa học tìm ra câu trả lời và hỗ trợ chẩn đoán hoặc giả thuyết của họ.

Phân tích hệ thống công nghệ thông tin

Nhà phân tích hệ thống thiết kế các hệ thống giải quyết vấn đề trong công nghệ thông tin bằng cách sử dụng phân tích dự đoán.

Phân tích hoạt động doanh nghiệp

Các nhà phân tích hoạt động tập trung vào các quy trình diễn ra nội bộ của một doanh nghiệp. Những điều này có thể liên quan đến hệ thống báo cáo nội bộ, tái cấu trúc chung hoạt động kinh doanh, sản xuất và phân phối sản phẩm.

Kết luận

Nhờ những tiến bộ trong công nghệ, phân tích dự đoán hiện đang được tiếp cận rộng rãi. Ngày nay các doanh nghiệp có thể nắm bắt được dữ liệu lớn (big data) của họ bằng các dịch vụ phân tích dữ liệu. Các doanh nghiệp dựa vào phân tích dự đoán để đi trước và cải thiện hoạt động kinh doanh một cách tổng thể. 

Lương Thuận – dịch từ Indeed