6 секторов экономики, выигравших от внедрения предиктивной аналитики и прогнозирования

 Эти шесть секторов экономики смогли улучшить свой клиентский сервис только за счет использования извлекаемой из внутренних процессов информации.

1. Энергетика

 

Электричество - это то, что большинство людей в развитых странах мира считает само собой разумеющимся. Но когда случаются перебои в работе, как владельцы бизнеса, так и потребители сталкиваются с неудобствами, начиная от испорченной еды и заканчивая потерей производительности.

Энергетические компании реализуют прогнозную аналитику, и данные прогнозов помогают им спланировать спрос на электроэнергию и предоставить ее достаточно в распределительную сеть, чтобы предотвратить перегрузку. Более того, такая информация может помочь им оценить производительность своего оборудования и избежать незапланированных простоев.

Некоторые компании прикрепляют датчики к самому важному оборудованию, чтобы следить за особенностями его работы. В одном случае энергетическая компания перешла с ручного мониторинга на систему непрерывного мониторинга, которая стала возможной с помощью беспроводных датчиков.

Технологии предсказания поломок оборудования помогли обнаружить проблему с одним из охлаждающих вентиляторов генератора, и компания приступила к плановому останову оборудования, стоимость которого составила 100 000 долларов. Запоздалая реакция на такую проблему могла привести к простою и ремонтам, которые легко превысили бы 1 миллион долларов.

2. Высшее образование

 

Высшие учебные заведения все чаще используют методы прогнозной аналитики и прогнозирования, чтобы лучше удовлетворять потребности будущих и нынешних студентов.

Вузы также используют прогнозирование с системой раннего оповещения, которые позволяют точно определить те характеристики студента, которые могут повлиять на его решение бросить учебу до получения диплома. Затем администраторы учебного процесса или преподаватели могут разобраться в этой ситуации - потенциально еще до того, как студенты откажутся от продолжения учебы.

Для вузов, желающих использовать прогнозную аналитику, существует масса других возможностей. Они могут копаться в данных, чтобы оценить влияние на поступление проведения Дней открытых дверей, решить, например, продлить ли часы работы библиотек  или расширить зону парковки перед главным зданием.

3. Одежда

 

В современном обществе дизайнеры и продавцы одежды, похоже неплохо знают и предлагают то, что люди хотят купить. За два месяца до того, как наступает сезон летних отпусков, шорты и купальники появляются на прилавках магазинов.

Вендоры одежды обычно используют программное обеспечение для планирования ресурсов предприятия (ERP). Оно объединяет процессы нескольких бизнес-функций и позволяет компаниям видеть такие вещи, как данные о продажах и производстве, а затем принимать соответствующие решения. Статистика показывает, что 84% предприятий среднего бизнеса интегрировали ERP-технологии в свои операции.

Использование ERP-решений с компонентом прогнозной аналитики может помочь компаниям спланировать, как реагировать на запросы клиентов. Помогает вовремя заметить, что одежда не вызывает достаточного интереса или что одежда хорошо продается только на распродажах и вызывает разочарование у пользователей. Прогнозная аналитика также может помочь компаниям опередить тенденции, такие как желание потребителей носить изделия, изготовленные из экологически чистых материалов.

Прогнозирование также может иметь значение, если на рынке есть одежда, соответствующая погоде. Некоторые бренды, создающие коллекции одежды, оценивают данные об изменении климата. Это позволяет им думать наперед и создавать вещи, которые люди захотят носить, исходя из вероятной погоды в их регионах проживания.

4. Питание

 

Факторы, варьирующиеся от размера располагаемого дохода человека до солнечной или дождливой погоды, могут определять, решит ли он пойти пообедать в кафе или поест дома. Но заведениям общественного питания необходимо больше понимать такие факторы, чтобы точнее планировать свои кадровые ресурсы, меню и прочее

Некоторые платформы прогнозной аналитики дают прогнозы о прогнозируемом количестве посетителей в ресторане в определенный день или в определенные временные рамки. Другие показывают в режиме реального времени, сколько ингредиентов используют заведения на своих кухнях, а затем предсказывают, когда пора заказывать запасы.

Существуют также варианты прогнозной аналитики, которые подключаются к терминалам точек обслуживания и показывают такие вещи, как средняя сумма, которую человек тратит в ресторане в пятницу вечером, или то, являются ли определенные варианты меню более популярными, чем другие. Затем эти инструменты могут вычислить цифры и помочь руководителям ресторанов решить, менять ли цены или вводить новые блюда.

На предприятиях предоставляющих доставку еды, используются предиктивные системы, которые рассчитывают количество курьеров в тот или иной день или в определенном районе города.

 

5. Музыкальные фестивали и Open Airs

 

Одна из сложностей при планировании фестиваля заключается в том, что у людей достаточно много вариантов выбора, на какие мероприятия им стоит съездить, а каких следует избегать. Таким образом, организаторам фестивалей необходимо своевременно принимать решения о том, когда объявлять состав хедлайнеров, какие делать цены на билеты и в какие месяцы года привлечь больше всего любителей этого стиля музыки.

На ведущем музыкальном фестивале в Дании IBM различными способами использовала технологии на основе данных для real-time прогнозирования. Площадки для проведения фестиваля занимали площадь в 60 гектаров, и по мере того, как люди перемещались, их фестивальные браслеты отправляли статистику отслеживания, которая позволяла аналитикам получать важную  информацию, естественно соблюдая конфиденциальность.

Один из компонентов системы показал, какие арены фестиваля были наиболее заполненными или, вероятно, станут такими очень скоро. Знание этих данных позволило организаторам фестиваля предотвратить людское переполнение и отправить больше групп безопасности к этим сценам. Другой показатель измерял транзакции на точках питания внутри фестиваля, а затем давал информацию, позволяющую упростить обслуживание клиентов и сократить время ожидания в очередях.

Летом, для любителей отправится компанией на большую музыкальную тусовку, всегда есть простор для выбора. Но стоит организаторам фестиваля допустить оплошность, которая приведет к негативу среди посетителей, на следующий год можно не рассчитывать на хорошую кассу. Сарафанное радио быстро разносит фейлы организаторов. Прогнозная аналитика и методы прогнозирование могут уменьшить их количество и повысить вероятность того, что посетители получат только хорошие впечатления от проведенного времени.

 

6. HR

 

Большие фирмы, с тысячами сотрудников в штате и на аутсорсе, постоянно ведут свою статистику найма и точно знают во сколько им обходится найм нового сотрудника. Если специалист по персоналу инвестирует эту сумму в человека, который проработает в фирме всего лишь пару месяцев, это может быть проблемой для руководителя HR-службы и выполнения его личных KPIs. Поэтому многие стремятся решить ее с помощью данных прогнозирования, которые определяют, вероятность того, что этот человек примет предложение о работе и останется в компании надолго.

Другие системы предсказывают, насколько вероятно, что человек уволится, позволяя сотрудникам отдела кадров провести раунд переговоров с ним, чтобы попытаться исправить ситуацию. Прогнозная аналитика также может снизить предвзятость при приеме на работу.

 

Выводы: аналитика окупается

 

Эти шесть отраслей использовали мощь новых интеллектуальных систем и прогнозирование принесло им пользу и прибыль. Успехи в области предиктивной аналитики и  машинного обучения в скором времени позволят внедрить передовые методы анализа и в других областях экономики.

Оригинал