Šis procesas apima duomenų rinkimą ir apdorojimą. Duomenys renkami iš įvairių šaltinių. Tai gali būti interneto svetainių lankytojų elgsena. Taip pat duomenys iš socialinių tinklų. Po duomenų rinkimo jie apdorojami. Yra naudojami specialūs algoritmai.
Algoritmai padeda rasti ryšius tarp kintamųjų. Pavyzdžiui, jie gali „Brother“ mobiliųjų telefonų sąrašas nustatyti, kokie požymiai rodo kliento susidomėjimą. Galima nustatyti, ar klientas ketina pirkti. Tai labai naudinga. Verslai gali sutelkti dėmesį į tikrai svarbius klientus. Tai sumažina išlaidas ir didina pelną.
Potencialių klientų paieška tampa daug efektyvesnė. Vietoj to, kad būtų kreipiamasi į visus, dėmesys skiriamas tikslingai. Tai padeda personalizuoti komunikaciją. Potencialūs klientai gauna labiau pritaikytus pasiūlymus. Dėl to padidėja konversijų rodikliai. Taigi, nuspėjamoji analizė keičia pardavimų procesą. Ji daro jį protingesniu ir labiau orientuotu.
Nuspėjamosios analizės modeliai gali būti skirtingi. Kai kurie modeliai prognozuoja kliento lojalumą. Kiti nustato, kada klientas gali palikti įmonę. Dar kiti modeliai padeda rasti naujus potencialius klientus. Jie nustato, kurie žmonės turi panašius požymius. Požymiai panašūs į esamų, sėkmingų klientų. Tai leidžia plėsti klientų bazę.
Galima sakyti, kad nuspėjamoji analizė yra ateitis. Dauguma įmonių jau naudoja šiuos metodus. Jos siekia tapti konkurencingesnės. Ši technologija nuolat tobulėja. Nauji algoritmai atsiranda nuolat. Dirbtinis intelektas čia atlieka svarbų vaidmenį. Jis gerina modelių tikslumą.
Kaip veikia nuspėjamoji analizė
Nuspėjamoji analizė remiasi duomenų mokslo principais. Procesas prasideda nuo aiškaus tikslo nustatymo. Pavyzdžiui, norima nustatyti potencialius klientus. Tada renkami atitinkami duomenys. Tai gali būti įmonės vidiniai duomenys. Pavyzdžiui, duomenys iš CRM sistemos. Taip pat gali būti naudojami išoriniai duomenys. Tai gali būti demografiniai duomenys.
Duomenų paruošimas yra kitas žingsnis. Tai apima duomenų valymą ir transformavimą. Duomenys turi būti kokybiški. Nekokybiški duomenys gali iškraipyti rezultatus. Todėl šis etapas yra labai svarbus. Po to, kai duomenys paruošti, pasirenkamas modelis. Modelis priklauso nuo užduoties specifikos.
Pavyzdžiui, regresijos modeliai naudojami prognozuoti skaitmenines vertes. Klasifikavimo modeliai naudojami priskirti duomenis kategorijoms. Pavyzdžiui, klientas yra potencialus arba ne. Po modelio parinkimo, jis apmokomas. Modelis apmokomas naudojant istorinius duomenis. Jis išmoksta rasti dėsningumus.
Kai modelis apmokytas, jis gali prognozuoti. Galima įvesti naujus duomenis. Modelis pateiks prognozę. Pavyzdžiui, jis pasakys, ar naujas lankytojas yra perspektyvus. Prognozės padeda priimti sprendimus. Sprendimai tampa pagrįsti duomenimis. Tai didina tikimybę pasiekti gerų rezultatų.
Modelių vertinimas yra nuolatinis procesas. Svarbu stebėti modelio tikslumą. Jei modelis tampa netikslus, jį reikia atnaujinti. Gali prireikti atnaujinti duomenis. Gali prireikti pakeisti patį modelį. Taigi, tai yra cikliškas procesas. Nuolatinis tobulinimas užtikrina geriausius rezultatus.
Potencialių klientų paieška su nuspėjamąja analize
Potencialių klientų paieška (angl. lead generation) yra gyvybiškai svarbi. Nuspėjamoji analizė transformuoja šią sritį. Tradicinė paieška dažnai remiasi intuicija. Ji gali būti brangi ir neefektyvi. Nuspėjamoji analizė suteikia mokslu pagrįstą požiūrį.
Pirmiausia, modeliai nustato idealų klientą. Jie analizuoja, kokie požymiai būdingi esamiems geriems klientams. Pavyzdžiui, amžius, vieta, pomėgiai. Remiantis šiais duomenimis, sukuriamas idealus profilis. Tai padeda suprasti, ko ieškoti.
Antra, modeliai prognozuoja, kurie nauji potencialūs klientai yra vertingiausi. Jie įvertina kiekvieno potencialaus kliento tikimybę tapti tikru klientu. Tam naudojami įvairūs duomenys. Pavyzdžiui, ar klientas lankėsi tam tikruose puslapiuose. Ar atsisiuntė nemokamą elektroninę knygą.