Как предиктивная аналитика и ML-прогнозирование меняют сферу электронной коммерции?Они дают новый опыт продаж и удобство использования системы пользователями, новые возможности гиперперсонализации, новый уровень безопасности данных. С помощью ML-прогнозирования и предиктивной аналитики можно оптимизировать маркетинговые составляющие бизнеса, цепочки поставок, развивать онлайн-инструменты продаж.
В чем преимущества предиктивной аналитики и ML-прогнозирования?5 основных преимуществ предиктивной аналитики и ML-прогнозирования:
- Точное выявление интересов, потребностей и ожиданий целевой аудитории на основе проанализированных массивов данных.
- Анализирование рыночных трендов. Позволяет разрабатывать новые, более перспективные и финансово выгодные продукты.
- Эффективное управление рисками. Возможность минимизировать потери из-за внешних факторов и непредвиденных обстоятельств.
- Точное прогнозирование спроса, что позволяет составлять оптимальные планы по количеству хранимых на складе товаров, улучшать логистику.
Как машинное обучение прогнозирует тренды?Процесс прогнозирования трендов с помощью машинного обучения и предиктивной аналитики выглядит так:
- Сбор данных. Внутренней и внешней информации — из корпоративных баз данных и открытых источников.
- Очистка и дополнение данных. Удаление ошибок, сбор максимально полной информации, чтобы AI мог корректно обучиться. Также на этом шаге проводится подгонка собранной и отфильтрованной информации под нужный формат.
- Определение модели машинного обучения. Подбор оптимального решения прогнозирования для конкретной ситуации.
- Запуск обучения и контроль его эффективности. Проверка результатов прогнозирования — если они успешные, моделью можно пользоваться в перспективе (для работы с другой информацией).
В чем особенности предиктивной аналитики?Облачное хранилище данных — это хранилище, размещенное в интернете, которое предлагает гибкость, масштабируемость и удобство доступа. Примеры включают Amazon Redshift, Google BigQuery и другие. Они позволяют компаниям использовать мощные аналитические инструменты без необходимости поддержки собственной инфраструктуры.
В чем разница между базой данных и хранилищем данных?Предиктивную аналитику называют предсказательной. Она применяет прогнозную аналитику, неочевидные зависимости дескриптивного анализа и Big Data, чтобы иметь возможность «влиять» на события, которые будут происходить в отдаленном будущем.
Предиктивная аналитика автоматизируется при помощи обучаемого ИИ. К примеру, подход используют для выявления/предотвращения/предсказания причин увольнения сотрудников или их успеха/неудачи на определенной должности.