AI は予測分析にどのように役立ちますか?

今日、企業はビッグデータ分析を活用し、データ洞察を通じて製品機能を強化し、競争の激しいダイナミックな市場で存在感を維持しています。企業は、データをマイニングし、役立つ情報を抽出するために AI の実践を導入しようと競い合っています。しかし、製品を市場に投入したり AI 戦略を実行したりする前に、リーダーは予測分析を使用して、顧客の行動、市場と売上の予測などを把握しています。予測分析は、顧客インテリジェンス、人工知能、機械学習、その他の形式のデータ分析とともに、人々がビジネス活動を行い、市場で意思決定を行う方法を徐々に変えつつあります。

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予測分析とは、基本的に、履歴データと既存の外部データを分析してパターンと動作​​を見つけるプロセスです。 Gartner は、予測分析の定義を、予測 (説明、分類、クラスタリングではなく) によって生成された洞察のビジネスへの関連性、ビジネス ユーザーがツールを使用できる使いやすさ、数時間または数日以内に評価できる迅速な分析を重視する属性を持つデータ マイニング アプローチとして詳しく説明しています。構造化データ (トランザクション) と非構造化データ (コメント、電子メール、フォーラムエントリ) の両方で機能します。これらの分析は、天気予報、保険金詐欺の試みの検出、機械の修理、農業機会の改善など、ほぼすべてのビジネス分野に適用できます。通常、予測分析の背後にある基本原則は、過去の経験から洞察を引き出し、同じパターンに従って将来を予測することです。

AI と組み合わせると、予測分析により、既存のデータ セットがホワイト ノイズであっても、より正確で詳細な洞察を得ることができます。これが可能なのは、AI の機械学習アプリケーションが AI ベースの予測モデルを継続的に学習および適応させ、時間の経過とともに予測を改善してより正確な予測を行えるようになるためです。 AI によって予測機能がさらに強化され、ブランドは自社のサービスや製品に適した市場を特定し、参入し、確保できるようになり、マーケティング キャンペーンの効率と ROI が向上します。また、コストのかかる IT ダウンタイムを排除するのにも役立ちます。例えば。アプノミックの最高マーケティング責任者であるクネイト・ブユクベジ氏は、同社がAIを活用した予測インテリジェンスを活用して、顧客の深刻なITインシデント25万件を処理したと語った。これは85万時間以上に相当します。

AI ベースの予測分析では、異常が発生したときにスマートアラートを送信することもできます。顧客と直接対面するビジネスでは、サービスや製品を放棄する可能性のある顧客を特定するのに役立ちます。たとえば、顧客が OTT プラットフォームのメンバーシップを更新しなかったり、電子商取引サイトでショッピング カートに追加した商品を購入しなかったりするとします。 AI システムは CRM または営業チームに警告を発し、今後の取引や有利なオファーや割引を通知する電子メールまたはテキスト メッセージを送信できます。同様の戦略を使用して、製品やサービスを購入する可能性が最も高い顧客にアップセルを行うことができます。

銀行や金融機関では、AI と予測分析によって顧客取引を監視し、標準的な顧客行動から逸脱した取引にフラグを立てることで、銀行での不正取引を防ぐことができます。コールセンターや BPO では、突然の通話の急増に対応するために必要な人員配置を決定できます。予測システムによって今後数日または数週間に必要な人員数が決定されたら、コール センターに適切な人員を配置して、待ち時間を許容可能な最小限に抑えることができます。

とりわけ、予測分析における AI は、生産性の向上、運用コストの削減、ビジネス モデルと運用モデルの変革、リソース管理と資産管理の意思決定の効率化を実現します。また、モバイル、ソーシャル メディア、店舗、e コマース サイトからの顧客データからデータ主導の洞察を収集します。このデータに予測分析を適用すると、顧客のコンバージョン率を合理化し、顧客離れを予測して回避し、顧客獲得コストを削減し、マーケティング キャンペーンをパーソナライズして収益を増やすことができます。また、市場投入までのスピードも向上し、組織の適応性と俊敏性が高まり、競争に勝ちやすくなります。

Forrester は、予測分析市場が 2021 年までに年間複合成長率 15% で成長すると予測しています。同時に、ガートナーは、2018 年のデータ サイエンスおよび機械学習プラットフォームのマジック クアドラントで、従来のソフトウェア エディターが古典的な記述的および診断的分析から予測的および記述的分析に移行し、大規模で老舗の企業では上位にランクされていることを明らかにしました。これは、ほとんどの業界が現在、予測分析をビジネス フレームワークに徐々に取り入れつつあることを意味します。そうすることで、データを通じてイノベーション、ビジネス上の意思決定、運用のスケーラビリティを推進し、企業に大きな影響を与えることができます。