تطبيقات واستخدامات التحليلات التنبؤية

يمنح التنبؤ بالمستقبل الشركات ميزة تنافسية، ويجلب الذكاء الاصطناعي التحليلات التنبؤية والتي تأخذ التنبؤات خطوة إلى الأمام وتستخدم التحليلات التنبؤية المعروفة غالبًا باسم التحليلات المتقدمة التعلم الآلي وذكاء الأعمال لتحديد النتائج المستقبلية.

ما هي التحليلات التنبؤية

تعتمد التحليلات التنبؤية على البيانات وتحدد الارتباطات بين المتغيرات وتساعد على التنبؤ بالقيم المستقبلية لبعض المتغيرات ممّا يمكّن الشركات من تقليل المخاطر والتكاليف، وعلى سبيل المثال يمكن للشركة استخدام الإنتاج والإيرادات لتحديد الإيرادات للأشهر القادمة وتحديد ربحيتها وسيركز النموذج على متغيرين أحدهما يعتمد بينما الآخر سيكون مستقلاً، وهناك العديد من نماذج التحليلات التنبؤية كنموذج التصنيف والتجميع والتنبؤ والسلاسل الزمنية وجميعها تفترص القيم المستقبلية بناءً على البيانات الموقتة المرتبة بطرق مختلفة متعددة.

خصائص استخدام التحليلات التنبؤية

تستخدم معظم نماذج التحليلات التنبؤية البيانات السابقة وتتضمن المتغيرات، والبيانات التاريخية هي المفتاح في تحديد الأنماط والاتجاهات في مشاريع التحليلات التنبؤية، واليوم تحتاج الشركات إلى تنبؤات لبناء منتجات أفضل وتحديد طرق لخدمة السوق وخفض التكاليف التشغيلية.

تستخدم شركات مثل: (Amazon) و(Netflix) استراتيجية تسويق التحليلات التنبؤية لاستهداف العملاء وتقديم تجربة مستخدم أفضل ويستخدم (Amazon) عمليات الشراء السابقة وسجل التصفح للتوصية بالمنتجات للمستخدمين، ومن ناحية أخرى تستخدم (Netflix) نماذج التحليلات التنبؤية في محرك التوصيات الخاص بها للتنبؤ بسلوك المستخدم، واقتراح البرامج التلفزيونية والأفلام ولديها محرك قوي يمكنه توقع التفضيلات الدقيقة بناءً على المشاهدة السابقة للمستخدم.

حالات استخدام التحليلات التنبؤية

اليوم تستخدم الشركات التحليلات التنبؤية بانتظام لاستهداف العملاء وتحقيق نتائج تشغيلية أفضل، وهناك أمثلة لا حصر لها من التحليلات التنبؤية في التسويق والتصنيع والعقارات واختبار البرامج والرعاية الصحية وغير ذلك الكثير، كما يتم دمج نماذج التحليلات التنبؤية داخل التطبيقات والأنظمة لتحديد النتائج المستقبلية.

1- توقع سلوك الشراء

أحد أكبر استخدامات التحليلات التنبؤية هو توقع سلوك الشراء في صناعة البيع بالتجزئة، حيث تستخدم الشركات الأدوات لمعرفة كل شيء عن عملائها، وتستخدم الشركات تحليلات متقدمة لتحديد عادات الشراء بناءً على سجل الشراء السابق، كما يتم استخدام البيانات المبكرة لفهم سلوك الشراء في ظروف معينة، ويمكن لبائعي التجزئة الصغار في التجارة الإلكترونية دمج التحليلات التنبؤية في نقاط البيع للتنبؤ بأنماط شراء العملاء ويساعد ذلك على فهم العملاء على مستوى أعمق وأكثر تخصيصًا.

2- الكشف عن الغش

نظراً لأنّ الأمن السيبراني أصبح مصدر قلق متزايد فإنّ أمثلة التحليلات التنبؤية كثيرة، والأهم هو كشف الاحتيال ويمكن لهذه النماذج تحديد الانحرافات في النظام واكتشاف السلوك غير المعتاد لتحديد التهديدات.

على سبيل المثال يمكن للخبراء تغذية البيانات التاريخية للهجمات الإلكترونية والتهديدات للنظام، وعندما تحدد خوارزمية التحليلات التنبؤية شيئًا مشابهًا، فإنّها سترسل إشعارًا إلى الموظفين المعنيين وسيحد من دخول المتسللين ونقاط الضعف التي قد تعرض النظام للخطر.

3- تشخيص الرعاية الصحية

• تستفيد صناعة الرعاية الصحية أكثر من وحدة التحليل التنبؤي، والبيانات الصحية ضرورية لفهم التاريخ والمرض الحالي لأي مريض وتساعد نماذج التحليلات التنبؤية في فهم المرض من خلال توفير تشخيص دقيق يعتمد على البيانات السابقة.

• بمساعدة بعض العوامل الصحية تساعد التحليلات التنبؤية الأطباء في الوصول إلى السبب الجذري للأمراض، ويمنحهم تحليلات في الوقت المناسب حتى يتمكنوا من بدء العمل على العلاجات في مرحلة مبكرة، وبمساعدة نماذج التحليلات التنبؤية يمكن وقف انتشار الآثار الصحية السلبية.

• تُعد صناعة الرعاية الصحية من بين المحولات المهيمنة للنظر في تقنيات التحليلات التنبؤية التي تهدف إلى تسهيل التكنولوجيا لتوفير المال وتحسين كفاءة الممارسات الصحية.

• يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية الممارسين الطبيين من خلال تحليل البيانات المتعلقة بإحصاءات الأمراض العالمية والتفاعلات الدوائية والتاريخ التشخيصي للمريض بشكل فردي لتوفير رعاية متقدمة وإجراء ممارسات طبية أكثر فعالية.

• يساعد تطبيق التحليلات التنبؤية على بيانات المواعيد السابقة للعيادات في تحديد حالات عدم الحضور المحتملة أو التأخير في عمليات الإلغاء بشكل أكثر دقة وبالتالي توفير الوقت والموارد.

• للكشف عن عمليات الاحتيال في المطالبات تستخدم صناعة التأمين الصحي التحليلات التنبؤية لاكتشاف المرضى الأكثر عرضة لخطر الإصابة بأمراض مزمنة أو مستعصية وهي تساعد الشركات في إيجاد التدخلات المناسبة.

4- التخلي عن البطاقة

يفضل تجار التجزئة تطبيق التحليلات التنبؤية هذا، والتخلي عن عربة التسوق مشكلة كبيرة ومع ذلك استنادًا إلى التاريخ السابق يمكن للنماذج التنبؤ بمدى احتمالية تخلي العميل عن عربة التسوق، وعلى سبيل المثال من خلال تغذية البيانات إلى نموذج الشراء الذي تم إجراؤه والتخلي عن عربة التسوق يتنبأ النموذج بعدد العملاء الذين سيتخلون عنها، كما ستزود الشركات بتفاصيل حول كل عميل حول ما إذا كان سيشتري عربة التسوق أو يتخلى عنها بناءً على الزيارات السابقة إلى المتجر.

5- توصية المحتوى

أحد أكثر أمثلة التحليلات التنبؤية ارتباطًا ووضوحًا هو توصية المحتوى، ومن خلال الخوارزميات والنماذج يمكن لشركات الترفيه التنبؤ بما يريد المستخدمون مشاهدته بناءً على تاريخهم، وتستخدم شركة الترفيه الخوارزميات التنبؤية للتوصية بالمحتوى للمستخدمين بناءً على النوع والكلمات الرئيسية والتقييمات والمزيد، يستخدم النظام الذكي تحليلات متقدمة للغاية للتنبؤ بسلوك المستخدم.

6- صيانة المعدات

تُعد نماذج التحليلات التنبؤية مهمة للتصنيع والرعاية الصحية والأنشطة التجارية الأخرى التي تتطلب صيانة المعدات المجدولة ويمكن أن يؤدي تعطل المعدات العرضي إلى المخاطرة بأرواح البشر ويؤدي إلى خسائر كبيرة للشركة أيضًا، وعلى سبيل المثال من خلال دمج إنترنت الأشياء مع المعدات يمكن لوحدات التصنيع تغذية البيانات لفهم متى تتطلب المعدات الصيانة، وبهذه الطريقة تنبه الماكينة الموظفين ويمكن إجراء الصيانة لتجنب الأعطال العرضية وغير المجدولة.

7- المساعدات الافتراضية

إلى جانب قوة التعلم العميق تعمل التحليلات التنبؤية عند استخدامها مع المساعدين الافتراضيين، و(Siri) و(Alexa) هي حالات استخدام واقعية لمشروعات التحليلات التنبؤية، وتتعلم هذه المساعدات الافتراضية من سلوك المستخدم ثم تقدم نتائج دقيقة.

تستخدم الشركات أيضًا مساعدات افتراضية تعمل بمثابة روبوتات محادثة وإنّها تحسن تجربة العميل، حيث تتعلم هذه الروبوتات من التفاعلات وتتنبأ بما ستكون عليه استجابة العميل، وإنّها تتعلم ذاتيًا وتمكّن الشركات من إدارة العملاء بشكل أفضل دون تعيين الكثير من موظفي الدعم.

تطبيقات التحليلات التنبؤية

1- التسويق

ينجذب المستهلكون إلى مجموعة من الإعلانات والتسويق، حيث يحتاج الأفراد العاملون في مجال التسويق إلى النظر في كيفية تفاعل المستهلكين مع حملة تسويق معينة، أو ما هو تأثيرهم على الاقتصاد الكلي أثناء إجراء مثل هذا الحدث التسويقي وما إلى ذلك في هذه الحالة.

يمكن أن تكون أدوات التحليلات التنبؤية مفيدة في تقسيم العملاء المحتملين للتسويق عن طريق إظهار الإعلانات عبر مواقع الويب ومنصات الوسائط الاجتماعية المتعلقة بسلوك المستهلك واهتماماته، ويمكن لأدوات التحليلات التنبؤية استكشاف “توقع الشراء” من خلال تحليل سلوك المستهلك في البيانات السابقة والحالية المتاحة للعثور على الأشخاص الذين تتطابق بياناتهم مع المستهلكين المثاليين.

يمكن للمسوقين أيضًا استخدام التحليلات التنبؤية لتسجيل نقاط العملاء المحتملين من خلال تحليل البيانات لتحديد أي الاحتمالات يحتمل أن تكون أكثر قيمة للشركة، أو لتحديد مدى احتمالية شراء المستهلكين المحتملين للمنتجات أو الخدمات والتخطيط لكيفية الاتصال بهم وما هي المعلومات.

2- البيع بالتجزئة

يبحث كل بائع تجزئة عن إدارة المخزون والخدمات اللوجستية عبر الإنترنت، بالتالي فإنّ التحليلات التنبؤية مهمة للغاية وتسمح هذه الطريقة لتجار التجزئة بربط معلومات البيانات الضخمة، مثل: بيانات المبيعات التاريخية وشراء المنتجات والسلوك والمراجع الجغرافية لتحسين العمليات والكفاءات بالطرق التالية:

• توفر بيانات مبيعات العملاء توصيات وعروض ترويجية مخصصة للعملاء الفرديين من خلال التحليلات التنبؤية والاستهداف الأفضل المبني على بيانات الوقت الفعلي يساند تجار التجزئة على التخطيط للحملات، وصنع الإعلانات والعروض الترويجية التي سيستجيب لها المشتهلكون أكثر.

• يساعد تحليل بيانات المبيعات واللوجستيات باستخدام التحليلات التنبؤية تجار التجزئة على ضمان توافر مخزون أو منتجات كافية في المستودعات وبضائع جيدة في المتاجر في الوقت المناسب.

• أصبح توقيت المبيعات والترويج فنًا، حيث يوفر إجراء التحليلات التنبؤية على بيانات العملاء والمخزون والمبيعات التاريخية ظروفًا أو توقيتًا مناسبًا لخفض الأسعار أو رفعها.

• تتيح التحليلات التنبؤية لتجار التجزئة في تخطيط البضائع وتحسين الأسعار التحقيق في تأثير الأحداث الترويجية ومعرفة العروض المناسبة للمستهلكين.

3- التصنيع

مع التكنولوجيا الحديثة وآلات المصنع المؤتمتة بالكامل تُعد أدوات التحليلات التنبؤية مهمة جدًا في تشغيل عملية التصنيع وتحسينها في كل مرحلة من مراحل التصميم والشراء والتطوير والجودة ومراقبة المخزون والتسليم وما إلى ذلك، وتُعد التحليلات التنبؤية مفيدة عند دمجها مع بيانات الماكينة، من أجل المساعدة في تتبع ومقارنة أداء الآلات وحالة صيانة المعدات والتنبؤ بالآلة التي ستفشل.

يمكن أن تؤدي رؤى التحليلات التنبؤية إلى انخفاض نفقات الشحن والنقل من خلال قبول جميع العوامل المضمنة في نقل منتجات التصنيع في أماكن مختلفة في ظل النظام المناسب، ويساعد التفكير في التنبؤات حول سلسلة التوريد وبيانات المبيعات في اتخاذ قرارات أكثر أهمية للشراء وضمان عدم شراء مواد خام باهظة الثمن ما لم يكن ذلك مطلوبًا، كما يمكن أيضًا استخدام هذه البيانات في مواءمة عمليات التصنيع مع متطلبات المستهلك.

تقوم التحليلات التنبؤية بتقنيات التحليلات المتقدمة وتكشف عن التداخلات في الوقت الفعلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، وإنها أداة رئيسية لتغذية بيانات تحليلية للمنظمات، حيث تتوافق طرق التحليل الإحصائي الكلاسيكية مع التقنيات المتقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.