Пишем статьи, книги, вебинары —
помогаем вам стать экспертом в digital.

Ingate — призер Tagline Awards 2017
На сайт ingate →

Предиктивная аналитика: 7 примеров использования в бизнесе

80 % компаний уже инвестируют в технологии искусственного интеллекта и в течение следующих трёх лет планируют увеличить объём вложений. Мы подобрали несколько успешных примеров использования этих технологий в предиктивной аналитике. Читайте, изучайте, внедряйте!

Для анализа больших объёмов информации, улучшения показателей и формирования прогнозов крупные и малые бизнесы используют предиктивную (она же — предсказательная) аналитику. Это интеллектуальный анализ данных, который включает статистическое моделирование, изучение исторического опыта и планирование результатов на основе полученных моделей.

Чтобы все эти операции выполнялись за считанные секунды, многие компании используют в предиктивной аналитике технологии искусственного интеллекта. Посмотрим, как именно это происходит на практике.

1. Walmart: оптимизация системы снабжения

Начнём с примера, который один может вдохновить всю розничную торговлю. Компания Walmart, крупнейшая в мире сеть оптовой и розничной торговли, адаптируется к эпохе цифровых технологий, связывая онлайн- и офлайн-данные. Система запрашивает информацию у кассовых терминалов и даёт прогноз, какие товары будут пользоваться спросом, а какие — нет.

Информацией управляют с помощью облака Data Cafe Walmart, которое обслуживается командой Walmart Labs в Силиконовой долине. Эта операция нужна для расчёта ожидаемых показателей. Благодаря инструментам предиктивной аналитики и искусственному интеллекту компания оптимизировала цепочку поставки товара и добилась соблюдения сроков доставки.

Стоит отметить, что такая технология может использоваться не только гигантами, как Walmart. Любой менеджер менее крупной компании с помощью доступных технологий от Google и Adobe может правильно организовать поставки товаров и минимизировать риски дорогостоящих корректировок, если спрос превышает предложение или наоборот.

2. Зоопарк Point Defiance: рост малого бизнеса

Опрос SAP показал, что более 70 % руководителей малого бизнеса также начинают использовать в работе аналитические данные. Приведём пример.

Посещаемость зоопарка Point Defiance (Такома, штат Вашингтон) то непредсказуемо росла, то падала. В случае небольшого числа людей расходы на персонал оказывались слишком большими. Чтобы выявить факторы, влияющие на посещаемость, руководство зоопарка начало сотрудничать с национальной метеорологической службой.

Объединение данных национальной метеорологической службы с управляемой искусственным интеллектом платформой Watson IBM позволило с точностью до 95 % определять, при каких погодных условиях люди посещают зоопарк, и обеспечивать его нужным количеством персонала.

Конечно, практическое применение этого метода гораздо шире, чем просто анализ числа посещений. В Point Defiance изучают, как посетители ведут себя в зоопарке, где проводят больше времени, какие маршруты выбирают. Анализ этой информации позволяет улучшить качество обслуживания. В планах также использование искусственного интеллекта для контроля данных о здоровье, диагностики проблем животных парка и проведения необходимого лечения.

3. Hopper: прогнозирование ценовых тенденций

Индустрия туризма печально известна высокой конкуренцией, недолговечными пиками, спадами спроса и низкорентабельными направлениями. Из-за этого многие путешественники сомневаются в правильном выборе времени для бронирования билетов: сделать заказ за несколько месяцев или за два дня до даты отправления.

Решить эту проблему помогают приложения для путешествий, использующие предиктивную аналитику на основе технологий искусственного интеллекта. Отличный пример в данном случае — Hopper.

Приложение использует статические модели и ежедневно сканирует миллиард цен и данных по каждому маршруту. Это позволяет прогнозировать модели ценообразования и оповещать путешественников о возможности купить самые дешёвые билеты на желаемое направление.

Конечно, это не единственная компания, предоставляющая такую услугу. В России широко известны AviaSales, Skyscanner, TripAdvisor и др.

4. IBM: сохранение персонала

Плюс предиктивной аналитики — возможность получить долгосрочные результаты, работающие на цели компании. Чаще всего это получение прибыли. Однако предиктивная аналитика и искусственный интеллект могут помочь не только в этом. С их помощью можно выявить проблемы текучки кадров и предложить пути их решения.

Так, суперкомпьютер Watson IBM оценивает общие факторы, влияющие на уход персонала. По структурированным данным (как на скриншоте ниже) он определяет показатели качества для каждого сотрудника и просчитывает вероятность его увольнения.

Владелец бизнеса или менеджер может использовать эти показатели, чтобы выявить причины возможного ухода сотрудников из компании и предотвратить это. Предиктивная аналитика также позволяет учитывать затраты на привлечение новых кадров и сохранение имеющихся специалистов. Благодаря этому появляется возможность снизить операционные расходы.

5. Under Armour: увеличение охвата аудитории

Компания Under Armour, производитель спортивного инвентаря, использует искусственный интеллект и предиктивную аналитику для анализа тональности публикаций и общественного мнения. Они хотят понять отношение потребителя к бренду, найти свободные ниши на рынке и расширить аудиторию. Для этого компания должна чётко знать, кто её потенциальный клиент, и взаимодействовать с ним посредством персонализированных сообщений.

Кроме того, сейчас компания производит не только спортивные товары, но и приложения и устройства, предназначенные для учёта отдельных характеристик организма пользователя (фитнес-трекеры, умные часы и пр.). Чем больше людей используют эту продукцию, тем больше информации поступает в Under Armour. Так, в год компания получает данные от более чем 200 миллионов зарегистрированных пользователей. Это позволяет не только связать офлайн- и онлайн-миры, но и даёт понимание, как именно улучшить продукцию.

6. Сбербанк: Big Five и риск-менеджмент

Для банка оценка рисков крайне важна, ведь любой риск — это возможность недополучить доход. Выдавая кредит или совершая другую операцию, банк должен быть уверен, что перед ним платежеспособный человек, не принимающий необдуманных решений. Сейчас для этого совсем не обязательно задавать миллион вопросов. Достаточно проанализировать поведение человека в социальных сетях.

Такую методологию искусственного интеллекта Сбербанк внедрил в свой риск-менеджмент. Она называется Big Five. Технология позволяет составить психологический портрет личности и оценить его благонадёжность для банка на основе пяти черт характера: добросовестность, открытость, общительность, законопослушность и эмоциональная неустойчивость. Применяя эту методологию, Сбербанк получил $50 млн чистой прибыли.

Новая нейронная сеть, которую мы запустили, даёт значительно более высокий результат, коэффициент примерно на 8 процентных пунктов выше — это гигантское отличие от того, что было раньше. Это говорит о том, что мы сможем выдавать кредиты значительно быстрее большему количеству предпринимателей. И ставка будет падать.

Герман Греф
глава Сбербанка

Сегодня нет ни одной сферы деятельности, где бы компания ни пыталась применить искусственный интеллект: открытие счетов с помощью программного робота, одобрение кредитов без участия человека, оценка работы сотрудников и т. д. В планах у Сбербанка оптимизировать с помощью искусственного интеллекта до 80 % операций.

7. Ingate: технологический сервис для удержания клиентов

Клиент — это доход. Поэтому компания должна учитывать пожелания каждого из них. А что делать, если у компании десятки, сотни или даже тысячи клиентов? Отследить их настрой на продолжение сотрудничества достаточно сложно, и без предиктивной аналитики и искусственного интеллекта уже не обойтись. Мы тоже не остались на обочине прогресса и разработали сервис, который позволяет отслеживать готовность клиента к продолжению сотрудничества.

Для оценки мы учитываем более 100 факторов: как давно клиент заходил в аккаунт, менял в нём информацию, запрашивал отчёты, проверял статистику и т. д. После анализа аккаунт-менеджер получает список клиентов, где в процентах указана вероятность отказа от услуг компании, и связывается с ними для выявления проблем. Останется клиент или уйдет, уже зависит от работы менеджера.

Олег Сахно
руководитель направления исследований Ingate

Вот только малая часть примеров использования предиктивной аналитики на основе технологий искусственного интеллекта. Если у вас есть необходимые аналитические данные и люди, которые смогут грамотно их интерпретировать и сформировать прогнозы, не упускайте возможность зарабатывать больше.

*За основу мы взяли статью «5 businesses using AI to predict the future and profit».



Читайте также
#tech
Digital-трансформация в бизнесе: что это такое и почему изменения неизбежны
#tech
Вторжение машинного обучения: от заказа такси до персонализации контента
#tech
Big Data, блокчейн, машинное обучение — объясняем термины на ёжиках
Подпишитесь на ежемесячную рассылку блога Ingate

Получайте уведомления с анонсами свежих материалов блога!

Я хочу получать:




Отправляя форму, вы соглашаетесь на обработку персональных данных, защищенных политикой конфиденциальности и обрабатываемых для выполнения вашей заявки.