Apa yang dimaksud dengan analisis prediktif?

Berbagai perusahaan menggunakan analisis prediktif untuk menemukan pola dalam data ini untuk mengidentifikasi risiko dan peluang. Analisis prediktif sering kali dikaitkan dengan big data dan ilmu data.

Saat ini, perusahaan saat ini dibanjiri dengan data dari file log ke gambar dan video. Semua data ini berada di repositori data yang berbeda di seluruh organisasi. Untuk mendapatkan insight dari data ini, para ilmuwan data menggunakan algoritme pembelajaran mendalam dan machine learning untuk menemukan pola dan membuat prediksi tentang kejadian masa depan. Beberapa teknik statistik ini termasuk model regresi logistik dan linier, neural networks, dan struktur keputusan. Beberapa teknik pemodelan ini menggunakan pembelajaran prediktif awal untuk membuat insight prediktif tambahan.

Model analisis prediktif dirancang untuk menilai data historis, menemukan pola, mengamati tren, dan menggunakan informasi tersebut untuk memprediksi tren masa depan. Model analisis prediktif populer termasuk klasifikasi, pengelompokan, dan model deret waktu.

Model klasifikasi berada di bawah cabang model machine learning yang diawasi. Model-model ini mengkategorikan data berdasarkan data historis, menggambarkan hubungan dalam kumpulan data tertentu. Sebagai contoh, model ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan pelanggan atau prospek ke dalam beberapa kelompok untuk tujuan segmentasi. Selain itu, dapat juga digunakan untuk menjawab pertanyaan dengan output biner, seperti menjawab ya atau tidak atau benar dan salah; contoh penggunaan yang populer untuk ini adalah deteksi penipuan dan evaluasi risiko kredit. Jenis model klasifikasi termasuk regresi logistik, struktur keputusan, hutan acak, neural networks, dan Naïve Bayes.

Model pengelompokan termasuk dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Model ini mengelompokkan data berdasarkan atribut serupa. Misalnya, situs e-commerce dapat menggunakan model untuk memisahkan pelanggan ke dalam kelompok serupa berdasarkan fitur umum dan mengembangkan strategi pemasaran untuk setiap kelompok. Algoritma pengelompokan umum termasuk pengelompokan k-mean, pengelompokan mean-shift, pengelompokan spasial berbasis densitas aplikasi dengan noise (DBSCAN), pengelompokan maksimalisasi harapan (EM) menggunakan Model Campuran Gaussian (GMM), dan pengelompokan hierarkis.

Model deret waktu menggunakan berbagai input data pada frekuensi waktu tertentu, seperti harian, mingguan, bulanan, dan sebagainya. Sudah hal umum untuk memplot variabel dependen dari waktu ke waktu untuk menilai data untuk musiman, tren, dan perilaku siklus, yang mungkin menunjukkan perlunya transformasi dan jenis model tertentu. Model Autoregressive (AR), moving average (MA), ARMA, dan ARIMA adalah model deret waktu yang sering digunakan. Sebagai contoh, pusat panggilan dapat menggunakan model deret waktu untuk memperkirakan berapa banyak panggilan yang akan diterima per jam pada waktu yang berbeda dalam sehari.

Analisis prediktif dapat digunakan di berbagai industri untuk masalah bisnis yang berbeda. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan industri untuk menggambarkan cara analisis prediktif dapat menginformasikan pengambilan keputusan dalam situasi dunia nyata.

• Perbankan: Layanan keuangan menggunakan machine learning dan alat kuantitatif untuk membuat prediksi tentang prospek dan pelanggan mereka. Dengan informasi ini, bank dapat menjawab berbagai pertanyaan seperti siapa yang kemungkinan besar akan gagal bayar pinjaman, nasabah mana yang berisiko tinggi atau rendah, nasabah mana yang paling menguntungkan untuk dijadikan target sumber daya dan pengeluaran pemasaran, dan pengeluaran apa yang bersifat penipuan.
• Perawatan kesehatan: Analisis prediktif dalam perawatan kesehatan digunakan untuk mendeteksi dan mengelola perawatan pasien yang sakit kronis, serta melacak infeksi tertentu seperti sepsis. Geisinger Health menggunakan analisis prediktif untuk menambang catatan kesehatan guna mempelajari lebih lanjut tentang cara sepsis didiagnosis dan diobati. Geisinger menciptakan model prediktif berdasarkan catatan kesehatan lebih dari 10.000 pasien yang pernah didiagnosis dengan sepsis di masa lalu. Model ini memberikan hasil yang mengesankan, dengan memprediksi secara tepat pasien dengan tingkat kelangsungan hidup yang tinggi.
• Sumber daya manusia (SDM): Tim SDM menggunakan analisis prediktif dan metrik survei karyawan untuk mencocokkan calon pelamar kerja, mengurangi pergantian karyawan, dan meningkatkan keterlibatan karyawan. Kombinasi data kuantitatif dan kualitatif ini memungkinkan perusahaan untuk mengurangi biaya perekrutan dan meningkatkan kepuasan karyawan, yang sangat berguna ketika pasar tenaga kerja tidak stabil.
• Pemasaran dan penjualan: Meskipun tim pemasaran dan penjualan sudah sangat akrab dengan laporan intelijen bisnis untuk memahami kinerja penjualan historis, analisis prediktif memungkinkan perusahaan untuk lebih proaktif dalam cara mereka berinteraksi dengan klien mereka di seluruh siklus pelanggan. Misalnya, prediksi churn dapat memungkinkan tim penjualan untuk mengidentifikasi klien yang tidak puas lebih cepat, sehingga mereka dapat memulai percakapan untuk meningkatkan retensi. Tim pemasaran dapat memanfaatkan analisis data prediktif untuk strategi penjualan silang, dan hal ini biasanya terwujud melalui mesin rekomendasi di situs web merek.
• Rantai pasokan: Bisnis biasanya menggunakan analisis prediktif untuk mengelola inventaris produk dan menetapkan strategi penetapan harga. Jenis analisis prediktif ini membantu perusahaan memenuhi permintaan pelanggan tanpa membuat gudang terlalu penuh. Jenis analisis ini juga memungkinkan perusahaan untuk menilai biaya dan laba atas produk mereka dari waktu ke waktu. Jika satu bagian dari suatu produk menjadi lebih mahal untuk diimpor, perusahaan dapat memproyeksikan dampak jangka panjang terhadap pendapatan apakah mereka membebankan atau tidak membebankan biaya tambahan kepada basis pelanggan mereka. Untuk melihat lebih dalam tentang studi kasus, Anda dapat membaca lebih lanjut tentang cara FleetPride menggunakan jenis analisis data ini untuk menginformasikan pengambilan keputusan mereka dalam inventaris suku cadang untuk ekskavator dan trailer traktor. Pesanan pengiriman sebelumnya memungkinkan perusahaan untuk merencanakan dengan lebih tepat untuk menetapkan ambang batas pasokan yang sesuai berdasarkan permintaan.

Organisasi yang mengetahui apa yang diharapkan berdasarkan pola masa lalu memiliki keunggulan bisnis dalam mengelola inventaris, tenaga kerja, kampanye pemasaran, dan sebagian besar aspek operasi lainnya.

• Keamanan: Setiap organisasi modern pasti peduli dengan keamanan data. Kombinasi otomatisasi dan analisis prediktif meningkatkan keamanan. Pola tertentu yang terkait dengan perilaku pengguna akhir yang mencurigakan dan tidak biasa dapat memicu prosedur keamanan tertentu.
• Pengurangan risiko: Selain menjaga keamanan data, sebagian besar bisnis berupaya mengurangi profil risiko mereka. Sebagai contoh, perusahaan yang memberikan kredit dapat menggunakan analisis data untuk memahami dengan lebih baik jika pelanggan memiliki risiko gagal bayar yang lebih tinggi dari rata-rata. Perusahaan lain dapat menggunakan analisis prediktif untuk lebih memahami apakah cakupan asuransi mereka memadai.
• Efisiensi operasional: Alur kerja yang lebih efisien menghasilkan margin keuntungan yang lebih baik. Misalnya, memahami kapan kendaraan dalam armada yang digunakan untuk pengiriman akan membutuhkan perawatan sebelum mogok di pinggir jalan berarti pengiriman dapat dilakukan tepat waktu, tanpa biaya tambahan untuk menderek kendaraan dan membawa karyawan lain untuk menyelesaikan pengiriman.
• Pengambilan keputusan yang lebih baik: Menjalankan bisnis apa pun melibatkan pengambilan keputusan yang diperhitungkan. Setiap perluasan atau penambahan pada lini produk atau bentuk pertumbuhan lainnya membutuhkan keseimbangan antara risiko yang melekat dengan hasil yang potensial. Analisis prediktif dapat memberikan wawasan untuk menginformasikan proses pengambilan keputusan dan menawarkan keunggulan kompetitif.