処方的分析とは

処方的分析により、組織は将来の傾向や結果に関する洞察を得て、データに基づいた意思決定を行うことができます。例えば、新製品の需要を予測したい小売チェーンを考えてみましょう。過去の消費者行動データに基づく予測的な洞察により、小売チェーンは、新製品をいつ、どのようにリリースするか、価格設定やプロモーションを行うかについて、より情報に基づいた決定を下すことができます。

規範的なモデルを継続的に改良し、新しいデータ・ソースを試し、革新的なアプローチを模索することで、企業は市場で差別化を図り、競争上の優位性を維持することができます。将来の結果を判断することが生死に関わる医療の分野では、処方的分析を使用して、多くの要因に基づいて最適な治療法や薬剤を決定することができます。

処方的分析は、リソースの割り当てを改善し、ビジネス・プロセスを合理化することで、組織が業務を最適化するのに役立ちます。メンテナンスの必要性を予測し、在庫レベルを管理し、生産スケジュールを最適化することで、企業はコストを最小限に抑え、無駄を減らすことができます。

部品の調達、組み立て、品質管理、梱包など、相互に関連したさまざまなプロセスで構成される組立ラインを持つ製造会社があるとします。処方的メンテナンスを使用すると、温度、振動、圧力の測定値などのセンサーからのデータを分析し、故障率を予測して、施設管理者が機器を積極的に保守できるようになります。

処方的分析は、潜在的な脅威を示す異常や傾向を検出することで、組織がリスクを特定し、軽減するのに役立ちます。金融サービス、保険、サイバーセキュリティーなどの分野では、モデルによって信用リスクを評価し、不正行為を検出できるため、資産を保護し、信頼を維持することができます。

処方的分析では、不正の可能性に基づいて、個々の取引または事業体にリスク・スコアを割り当てます。取引額、頻度、場所、顧客の行動などのさまざまなリスク要因を考慮することで、高度な分析アルゴリズムはアラートに優先順位を付け、高リスクの取引または事業体に調査の取り組みを集中させることができます。これにより、不正検出チームはリソースをより効果的に割り当て、潜在的な脅威に迅速に対応できるようになります。

顧客のニーズと好みを予測することで、企業はパーソナライズされた体験とカスタマイズされたソリューションを提供できます。処方的分析により、組織は顧客ベースをセグメント化してターゲティングを改善し、モデルが顧客が望んでいると予測した内容に基づいて具体的な推奨事項やその他の予測的なエンゲージメントを提供できるようになります。

今日の企業は、以前は推測することしかできなかったデータ主導の意思決定を使用して、顧客がブランドや製品とどのように関わりたいかを予測することで、解約率を改善することができます。これらのツールは、営業やマーケティングだけではなく、組織全体に利益をもたらします。時間の経過に伴う製品の開発と進化に関するあらゆる情報は、顧客満足度を高めるための最善のアクションを推奨する処方的分析によって把握できるようになりました。