Прогнозная аналитика для успеха сотрудников и клиентов: подход, основанный на данных
Posted: Mon Dec 09, 2024 10:39 am
Поскольку индустрия ИИ в последнее время бурно развивается, компании нашли множество способов внедрить ее в свои процессы. ИИ действительно можно считать переоцененным в некоторых случаях, но сочетание полезных данных и предиктивной аналитики может иметь решающее значение для успеха вашей компании.
Важность ИИ для маркетинга, разработки, написания текстов и других отраслей можно увидеть в том факте, что рынок, как прогнозируется, будет расти в следующем десятилетии. Хотя предиктивная аналитика может помочь вам принимать более обоснованные решения, важно понимать ее сложности и правила.
Компании, которые правильно внедряют ИИ в свои процессы, могут значит Список потребительских мобильных номеров Австрии ельно повысить свою эффективность и компетентность. В этой статье рассматривается идея предиктивной аналитики, аспекты, на которые следует обратить внимание, и процесс внедрения подхода, основанного на данных.
Объяснение прогностической аналитики
Предиктивная аналитика — это процесс, который использует собранные данные для того, чтобы делать предположения о том, как будут меняться определенные метрики. Он использует статистические методы, алгоритмы машинного обучения и процессы добычи данных для понимания исторических данных.
Весь процесс начинается с определения определенной проблемы. Например, вы можете столкнуться с пониженной производительностью труда среди своих сотрудников или с возросшим оттоком клиентов.
Как только вы распознаете проблему, которая возникает в течение более длительного периода времени, вы можете использовать данные, которые объясняют исторические колебания и где находится проблема. Данные анализируются с помощью инструментов предиктивной аналитики и предиктивных моделей.
Предиктивная аналитика считается формой ИИ , поскольку она использует машинное обучение и алгоритмы. Конечно, собранные данные должны быть контекстными и конкретными. Вы можете загрузить наборы данных из хранилищ данных, таких как BigQuery.
Однако, если вы хотите увидеть реальные преимущества, вы должны убедиться, что данные и показатели, которые вы хотите измерить и улучшить, актуальны для ваших компаний. Существует три основных метода предиктивной аналитики:
Регрессионный анализ,
Деревья решений,
Нейронные сети.
Регрессионный анализ пытается понять отношения между переменными. Другими словами, используется для того, чтобы дать вам понимание того, как изменения одной переменной влияют на другую. Деревья решений направлены на предоставление ответа и различных возможностей индивидуального пути.
Деревья решений требуют гораздо меньше данных, чем два других метода. Нейронные сети являются наиболее сложным методом анализа данных, поскольку они используют математические формулы для определения нелинейных корреляций между переменными.
Как найти и собрать данные пользователей
Данные пользователя
Источник
Как упоминалось ранее, вы можете найти данные, которые уже опубликованы в Интернете, но вряд ли они вам пригодятся. Вместо этого вам придется полагаться на сбор информации о ваших сотрудниках и клиентах напрямую.
Показатели, связанные с сотрудниками, можно отслеживать с помощью регулярных обзоров производительности и опросов. Маркетинговая компания и компания по разработке программного обеспечения не будут иметь одинаковый процесс для обзора производительности.
Например, маркетинговая компания может захотеть понять, сколько слов написал писатель или как его копии влияют на продажи. С другой стороны, компания по разработке программного обеспечения может проанализировать нажатия клавиш сотрудниками и количество ошибок в их коде.
Данные о клиентах могут собираться с помощью файлов cookie, журналов взаимодействия, демографической информации и отзывов.
Ключевые соображения при сборе данных
Одной из важнейших частей предиктивной аналитики является обеспечение сбора данных в соответствии с требованиями. Ваши сотрудники и клиенты должны предоставить вам явное разрешение и согласие на использование их данных.
Сбор данных может быть частью их первоначального контракта, или вам следует предоставить им дополнительный контракт, который предоставит им представление о том, как будут обрабатываться их данные:
Собрались,
Обработано,
И для какой цели
Клиенты могут предоставлять свои данные на основе онлайн-форм и файлов cookie. Однако вам следует обеспечить соответствие требованиям, используя программное обеспечение для управления согласием на данные . Таким образом, вы сможете легко собирать данные и обеспечивать соответствие требованиям процесса.
Причина, по которой сбор данных является проблематичным, заключается в том, что он должен соответствовать международным нормам, таким как GDPR . В зависимости от региона, в котором вы работаете, и местонахождения ваших клиентов, вам нужно быть весьма внимательным в процессе сбора данных.
В то время как GDPR нацелен на компании, работающие в Европейском Союзе, в Калифорнии действуют CCPA, а в Канаде — PIPEDA. Независимо от вашего местонахождения, вы должны понимать правила, которые применяются к вашему бизнесу.
Несоблюдение их может привести к дорогостоящим штрафам и ударам по вашей репутации. Поэтому, если вы не готовы работать в соответствии с требованиями, вы можете понести больше расходов и потерь, чем если бы не пробовали аналитику прогнозов.
Шаги по внедрению подхода, основанного на данных
Как только вы поймете, как можно использовать прогностическую аналитику для понимания ваших сотрудников и клиентов, вам необходимо разработать план реализации подхода, основанного на данных.
Процесс начинается со сбора данных. Это продуманный процесс, который необходимо осуществлять с учетом конфиденциальности и прав ваших сотрудников и клиентов.
Процесс заканчивается после того, как данные будут должным образом обработаны и проанализированы. Однако, как только это будет завершено, вам придется принять правильные решения, чтобы сделать весь процесс стоящим и эффективным.
1. Сбор данных
Если вы допустите определенные ошибки на этом этапе, то весь процесс может оказаться неточным. Данные, которые вы собираете, должны быть точными, исчерпывающими и полученными в соответствии с применимыми правилами.
Качество ваших данных напрямую повлияет на полезность модели, которую вы позже разработаете. Отдавая приоритет целостности данных, вы гарантируете, что ваши результаты будут полезны. Вопросы конфиденциальности следует решать в зависимости от правил.
Способ сбора данных во многом зависит от ваших целей и проблем, которые вы хотите решить. Если вы хотите понять производительность вашего сотрудника, то решите, какие данные актуальны для каждой роли и/или отдела.
Важность ИИ для маркетинга, разработки, написания текстов и других отраслей можно увидеть в том факте, что рынок, как прогнозируется, будет расти в следующем десятилетии. Хотя предиктивная аналитика может помочь вам принимать более обоснованные решения, важно понимать ее сложности и правила.
Компании, которые правильно внедряют ИИ в свои процессы, могут значит Список потребительских мобильных номеров Австрии ельно повысить свою эффективность и компетентность. В этой статье рассматривается идея предиктивной аналитики, аспекты, на которые следует обратить внимание, и процесс внедрения подхода, основанного на данных.
Объяснение прогностической аналитики
Предиктивная аналитика — это процесс, который использует собранные данные для того, чтобы делать предположения о том, как будут меняться определенные метрики. Он использует статистические методы, алгоритмы машинного обучения и процессы добычи данных для понимания исторических данных.
Весь процесс начинается с определения определенной проблемы. Например, вы можете столкнуться с пониженной производительностью труда среди своих сотрудников или с возросшим оттоком клиентов.
Как только вы распознаете проблему, которая возникает в течение более длительного периода времени, вы можете использовать данные, которые объясняют исторические колебания и где находится проблема. Данные анализируются с помощью инструментов предиктивной аналитики и предиктивных моделей.
Предиктивная аналитика считается формой ИИ , поскольку она использует машинное обучение и алгоритмы. Конечно, собранные данные должны быть контекстными и конкретными. Вы можете загрузить наборы данных из хранилищ данных, таких как BigQuery.
Однако, если вы хотите увидеть реальные преимущества, вы должны убедиться, что данные и показатели, которые вы хотите измерить и улучшить, актуальны для ваших компаний. Существует три основных метода предиктивной аналитики:
Регрессионный анализ,
Деревья решений,
Нейронные сети.
Регрессионный анализ пытается понять отношения между переменными. Другими словами, используется для того, чтобы дать вам понимание того, как изменения одной переменной влияют на другую. Деревья решений направлены на предоставление ответа и различных возможностей индивидуального пути.
Деревья решений требуют гораздо меньше данных, чем два других метода. Нейронные сети являются наиболее сложным методом анализа данных, поскольку они используют математические формулы для определения нелинейных корреляций между переменными.
Как найти и собрать данные пользователей
Данные пользователя
Источник
Как упоминалось ранее, вы можете найти данные, которые уже опубликованы в Интернете, но вряд ли они вам пригодятся. Вместо этого вам придется полагаться на сбор информации о ваших сотрудниках и клиентах напрямую.
Показатели, связанные с сотрудниками, можно отслеживать с помощью регулярных обзоров производительности и опросов. Маркетинговая компания и компания по разработке программного обеспечения не будут иметь одинаковый процесс для обзора производительности.
Например, маркетинговая компания может захотеть понять, сколько слов написал писатель или как его копии влияют на продажи. С другой стороны, компания по разработке программного обеспечения может проанализировать нажатия клавиш сотрудниками и количество ошибок в их коде.
Данные о клиентах могут собираться с помощью файлов cookie, журналов взаимодействия, демографической информации и отзывов.
Ключевые соображения при сборе данных
Одной из важнейших частей предиктивной аналитики является обеспечение сбора данных в соответствии с требованиями. Ваши сотрудники и клиенты должны предоставить вам явное разрешение и согласие на использование их данных.
Сбор данных может быть частью их первоначального контракта, или вам следует предоставить им дополнительный контракт, который предоставит им представление о том, как будут обрабатываться их данные:
Собрались,
Обработано,
И для какой цели
Клиенты могут предоставлять свои данные на основе онлайн-форм и файлов cookie. Однако вам следует обеспечить соответствие требованиям, используя программное обеспечение для управления согласием на данные . Таким образом, вы сможете легко собирать данные и обеспечивать соответствие требованиям процесса.
Причина, по которой сбор данных является проблематичным, заключается в том, что он должен соответствовать международным нормам, таким как GDPR . В зависимости от региона, в котором вы работаете, и местонахождения ваших клиентов, вам нужно быть весьма внимательным в процессе сбора данных.
В то время как GDPR нацелен на компании, работающие в Европейском Союзе, в Калифорнии действуют CCPA, а в Канаде — PIPEDA. Независимо от вашего местонахождения, вы должны понимать правила, которые применяются к вашему бизнесу.
Несоблюдение их может привести к дорогостоящим штрафам и ударам по вашей репутации. Поэтому, если вы не готовы работать в соответствии с требованиями, вы можете понести больше расходов и потерь, чем если бы не пробовали аналитику прогнозов.
Шаги по внедрению подхода, основанного на данных
Как только вы поймете, как можно использовать прогностическую аналитику для понимания ваших сотрудников и клиентов, вам необходимо разработать план реализации подхода, основанного на данных.
Процесс начинается со сбора данных. Это продуманный процесс, который необходимо осуществлять с учетом конфиденциальности и прав ваших сотрудников и клиентов.
Процесс заканчивается после того, как данные будут должным образом обработаны и проанализированы. Однако, как только это будет завершено, вам придется принять правильные решения, чтобы сделать весь процесс стоящим и эффективным.
1. Сбор данных
Если вы допустите определенные ошибки на этом этапе, то весь процесс может оказаться неточным. Данные, которые вы собираете, должны быть точными, исчерпывающими и полученными в соответствии с применимыми правилами.
Качество ваших данных напрямую повлияет на полезность модели, которую вы позже разработаете. Отдавая приоритет целостности данных, вы гарантируете, что ваши результаты будут полезны. Вопросы конфиденциальности следует решать в зависимости от правил.
Способ сбора данных во многом зависит от ваших целей и проблем, которые вы хотите решить. Если вы хотите понять производительность вашего сотрудника, то решите, какие данные актуальны для каждой роли и/или отдела.