Программные системы предсказательной аналитики (ПА, англ. Predictive analytics systems, PA) направлены на построение прогностической модели на основе исторических данных, другими словами, на прогноз будущего поведения объектов на основе того, как они вели себя в прошлом.
Чтобы претендовать на включение в категорию Систем предсказательной аналитики, программный продукт должен:
- Обнаруживать и анализировать структурированные или неструктурированные данные;
- Создавать наборы данных или визуализации данных из скомпилированных данных;
- Создавать модели для прогнозирования будущих исходов;
- Позволять обмениваться данными с различными источниками.
Читать далее
Сравнение Системы предсказательной аналитики
Выбрать по критериям:
Системы предсказательной аналитики
Подходит для
Специалист
Малый бизнес
Средний бизнес
Корпорация
Администрирование
Импорт/экспорт данных
Многопользовательский доступ
Наличие API
Отчётность и аналитика
Тарификация
Ежемесячная оплата
Ежегодная оплата
Единовременная оплата
Прогноз для Украины на 2023 год! Война была неизбежна?
Оплата потребления
По запросу
Развёртывание
Сервер предприятия
Мобильное устройство
Персональный компьютер
Облако (SaaS)
Графический интерфейс
Веб-браузер
Поддержка языков
Азербайджанский
Белорусский
Бенгальский
Болгарский
Венгерский
Вьетнамский
Грузинский
Индонезийский
Итальянский
Каталонский
Латвийский
Монгольский
Нидерландский
Норвежский
Персидский
Португальский
Украинский
Французский
Хорватский
Английский
Нет продуктов
Руководство по покупке Системы предсказательной аналитики
1. Что такое Системы предсказательной аналитики
Программные системы предсказательной аналитики (ПА, англ. Predictive analytics systems, PA) направлены на построение прогностической модели на основе исторических данных, другими словами, на прогноз будущего поведения объектов на основе того, как они вели себя в прошлом.
2. Назначение и цели использования Системы предсказательной аналитики
Используя методы статистического анализа и различные алгоритмы прогнозирования, программные продукты предсказательной аналитики позволяют предсказывать исходы и поддерживать принятие решений. Используя различные статистические модели принятия решений данные программы позволяют добиться наилучшего результата.
Для задач предсказательной аналитики также часто используются похожие наименования: прогнозная аналитика (англ. Forecasting analytics), предиктивная аналитика. Аналитики, руководители, функциональные специалисты, специалисты по анализу данных и разработчики — используют программное обеспечение предсказательной аналитики. Системы применяются ими для лучшего понимания клиентов, продуктов и партнеров, а также для выявления потенциальных рисков и возможностей для компании.
3. Обзор основных функций и возможностей Системы предсказательной аналитики
Администрирование Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе. Импорт/экспорт данных Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
Многопользовательский доступ Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
Наличие API Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ).
Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией. Отчётность и аналитика Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.
4. Отличительные черты Системы предсказательной аналитики
Чтобы претендовать на включение в категорию Систем предсказательной аналитики, программный продукт должен:
- Обнаруживать и анализировать структурированные или неструктурированные данные;
- Создавать наборы данных или визуализации данных из скомпилированных данных;
- Создавать модели для прогнозирования будущих исходов;
- Позволять обмениваться данными с различными источниками.
Источник: soware.ru
Программные продукты и системы
(сведения по итогам 2021 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,441
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,408
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,704
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,417
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,382
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 9837
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 149
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 384
Десятилетний индекс Хирша: 71
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2021 год: 196
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2021 год по тематике «Автоматика. Вычислительная техника»: 4
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2021 год по тематике «Кибернетика» 2
Источник: www.swsys.ru
Повышение конверсии с помощью Big Data: 9 платформ прогнозной аналитики
Прогнозная аналитика — это технология, опирающаяся на большие массивы данных для прогнозирования будущего поведения людей с целью принятия оптимальных решений. Она задействует множество методов из статистики, интеллектуального анализа данных, учитывает как текущие данные, так и данные за прошлые периоды, на основе которых составляет прогнозы о будущих событиях. В бизнесе модели прогнозирования используют паттерны, составленные на основе данных за определенный период, чтобы оценить потенциальные риски и возможности. Модели выявляют связи среди многих факторов, чтобы сделать возможной оценку рисков или потенциала, связанного с конкретным набором условий. Итогом использования прогнозной аналитики является принятие верных (максимально эффективных для бизнеса) решений.
Как прогнозная аналитика может пригодиться e-commerce?
Данная статья основана на материале Gagan Mehra и написана от первого лица, мы дополнили описания девяти платформ иллюстрациями и поясняющими видео.
С помощью моделей прогнозирования можно предсказать поведение потенциальных клиентов, выявить наиболее популярные товары, понять, что руководит посетителями сайта, когда они уходят, и избежать этого, и так далее. Использование инструментов прогнозной аналитики поможет повысить конверсию сайта, а значит, значительно увеличить прибыль компании.
Итак, как можно использовать прогнозную аналитику?
Согласно исследованию, проведенному Ventana, только 13% опрашиваемых используют прогнозную аналитику. Однако 80% сообщили, что этот параметр очень важен для их бизнеса.
Но прежде чем мы пойдем дальше, я хочу, чтобы вы имели в виду, что недостаточно просто иметь платформу для работы с прогнозной аналитикой – приложение, которое ведет учет данных и строит на их основе модели прогнозирования – чтобы добиться успеха. Как сказал Джон Элдер, невероятно сложно построить точную модель прогнозирования – для этого нужно приложить огромное количество усилий, потратить кучу денег и времени.
Чтобы убедиться, что ваши инвестиции в прогнозную аналитику не напрасны, вам нужно сотрудничать с квалифицированным специалистом по обработке и анализу данных, который поможет вам построить эффективную модель прогнозирования, и талантливым разработчиком, который интегрирует ее с вашей платформой.
Вариант 1. Готовые инструменты прогнозирования, интегрированные в платформу для электронной коммерции
С развитием тенденции использования прогнозной аналитики несколько разработчиков платформ для сайтов сферы электронной коммерции предлагают инструменты прогнозирования и полезные плагины в готовом виде. Вы должны использовать какой-то из них в первую очередь, так как это самый простой способ начать задействовать прогнозную аналитику в своем бизнесе, при этом избегая головной боли с интеграциями моделей прогнозирования в свой сервис.
Вот некоторые примеры:
• Springbot на Magento – неплохой стартовый вариант для компаний с количеством клиентов в 25000 и меньше (тарифы от $199/мес).
Скриншот сервиса отображает его схему работы: сначала нужно добавить свой e-commerce магазин, потом система с помощью прогнозной аналитики выявляет наиболее результативные каналы продвижения и измеряет конверсию по каждому из них.
• Canopy Labs предлагает автоматическую систему рекомендаций по выбору нужных продуктов в нужное время с помощью прогнозной аналитики. Это также предлагает платформа Shopify (тарифы начинаются с $250/мес. для сайта с количеством клиентов до 100,000).
Ниже скриншот с сервиса, где описана работа автоматической системы, оптимизирующей продажи: модель прогнозирования следит за предпочтениями клиентов в режиме реального времени и на их основе предсказывает наиболее продаваемые в каждый период товары.
• Custora – более надежный набор инструментов, помогающий увеличить стоимость жизненного цикла клиента (сколько он принесет компании дохода) и интегрирующийся с Shopify (тарифы начинаются с $3,000/мес., количество клиентов — до миллиона).
На этом скриншоте с сайта сервиса — пример выстроенного с его помощью профиля лояльного клиента, с прогнозируемой оценкой его жизненного цикла на сайте — $367.
Как сервис строит этот профиль? Картинка ниже изображает схему работы с лояльными клиентами: система идентифицирует их на основе их покупок, анализирует их параметры, помогает сформировать маркетинговые коммуникации с ними так, чтобы замотивировать их покупать еще больше, а менеджер по жизненному циклу помогает определить, какие схемы работы с клиентами работают эффективно, какие нет, и перестроить коммуникацию с клиентами в пользу наиболее действенных моделей.
Независимо от того, на какой ступени развития находится ваш бизнес, грамотное внедрение прогнозной аналитики в платформу может помочь вам обеспечить более персонализированный подход к каждому клиенту.
Вариант 2. Используйте программы прогнозной аналитики с открытым кодом
Если у вас уже есть опыт внутренней интеграции подобных вещей, то вам будет полезно узнать, что существует несколько платформ прогнозной аналитики с открытым кодом, которые позволят вам создавать более персонализированные решения. Подобные платформы есть у следующих сервисов:
Это видео доступно рассказывает о том, как работает сервис.
Схема ниже иллюстрирует, как работает этот сервис прогнозной аналитики, и как в нем используются большие массивы данных.
Демо-видео работы этого сервиса.
Выбрав такой вариант, ритейлер берет на себя грязную работу по внедрению решения с открытым кодом в свою систему. Это значит, что нужно будет нанять квалифицированный персонал, который сможет внедрить эти решения, кроме этого, нужно иметь в виду, что в продуктах с открытым кодом может быть несколько ошибок, которые нужно будет устранить, прежде чем использовать прогнозную аналитику в вашем бизнесе.
Вариант 3. Купите полнофункциональный пакет
Конечно, это самый дорогой вариант из всех доступных – лицензия на одного пользователя SAS стоит $87oo, зато они предоставляют самый широкий функционал для ведения эффективной прогнозной аналитики. Вот несколько предложений из этой области:
Из этого видео можно узнать, как с помощью SAS строится модель прогнозирования.
Примеры тех сфер деятельности, для которых сервис предлагает готовые модели прогнозирования — преимущество этого вида платформ.
Компания записала красивый ролик о пользе Big Data в целом.
Преимущества подобных предложений в том, что они предлагают предварительно выстроенные модели прогнозирования для различных сфер деятельности – борьбы с мошенничеством, управления ценообразованием и т.д. Их требуется только настроить, чтобы они работали в ритейле.
В добавление к этому, большинство разработчиков подобных сервисов предлагают консалтинговые услуги по использованию этих инструментов, вместо того чтобы ритейлер самостоятельно нанимал сотрудников из сферы IT для работы с прогнозной аналитикой.
Подводим итоги
Технологии прогнозной аналитики очень важны для ритейлеров, которые хотят добиться успеха в наше время, их их не стоит игнорировать.
Не нужно использовать прогнозную аналитику в каждом случае, но стоит выбрать те области, в которых внедрение этих инструментов даст максимальный толчок, благодаря которому вы пересмотрите цели по достижению прибыли, сможете предотвратить мошенничество и другие непредвиденные затраты, оптимизировать клиентский сервис, минимизировать издержки и развить интуацию.
Помните, что вы увидите изменения не сразу, а через определенный период времени, поэтому очень важно следить за эффективностью той или иной модели и периодически вносить коррективы по той или иной функции.
Источник: habr.com