Framgångsrika moderna företag drivs i allt högre grad av data. Till exempel använder stora banker som JPMorgan Chase föreskrivande analys i sina modeller för upptäckt av bedrägerier för att minska falskt positiva resultat (dvs. legitima transaktioner som har flaggats som bedrägliga) med upp till 30 %. Företag av alla storlekar drar nytta av effektiv dataanvändning, men de måste veta vilken typ av data de behöver och vad de faktiskt försöker göra med dem – oavsett om det handlar om att förutse efterfrågan, förutse risker eller informera om ett framtida beslut.

Prediktiv och föreskrivande analys spelar var sin roll för att hjälpa företag att hantera osäkerhet. Men om du inte förstår hur de fungerar eller när du ska använda dem kan du få en prognos du inte kan agera på eller en strategi som saknar sammanhang. Nedan förklarar vi hur dessa två analysformer skiljer sig åt, när de ska användas och hur de möjliggör smartare beslutsfattande i verkliga företagsscenarier.

Vad innehåller den här artikeln?

• Vad är prediktiv analys?
  
• Vad är föreskrivande analys?
  
• Hur skiljer sig föreskrivande och prediktiv analys åt?
  
• Hur använder företag prediktiv analys?
  
• Hur använder företag föreskrivande analys?
  
• När ska du använda prediktiv gentemot föreskrivande analys?
  
• Vilka är de vanligaste användningsfall för prediktiv analys?
  

Vad är prediktiv analys?

Prediktiv analys använder historiska data för att förutsäga resultat. Den upptäcker mönster i tidigare data och använder sedan statistiska modeller och AI för att uppskatta vad som sannolikt kommer att hända. Resultatet är en sannolikhet snarare än en säkerhet, men det är ofta tillräckligt för att fatta bättre företagsbeslut.

Exempel på prediktiv analys är:

• En detaljhandlare som planlägger försäljningen för semesterperioden
  
• En bank som flaggar transaktioner som kan vara bedrägliga
  
• En abonnemangsplattform som förutsäger vilka användare som kan avsluta
  

Vad är föreskrivande analys?

Medan prediktiv analys förutser sannolika resultat, går föreskrivande analys längre: den rekommenderar specifika åtgärder baserade på dessa prognoser. Detta innebär vanligtvis att väga flera möjliga scenarier, köra simuleringar och förfina för specifika resultat vid begränsningar (t.ex. budget, tid, resurser).

Anta att din modell förutspår en brist på likvida medel nästa kvartal. Ett föreskrivande system kan rekommendera minskning av vissa utgifter, justering av din marknadsföringsbudget eller omförhandling av leverantörsvillkor; åtgärder specifika för ditt sammanhang och dina data.

Hur skiljer sig föreskrivande och prediktiv analys åt?

Föreskrivande och prediktiv analys är ofta hoplänkade, eftersom den förstnämnda bygger på den senare. Men de tjänar olika syften och ger mycket olika resultat. Det är viktigt att förstå skillnaden mellan dem, särskilt när du väljer vilken metod ska tillämpas på ett företagsproblem. Prediktiv analys ger information om vad som mest sannolikt kommer att hända, medan föreskrivande analys informerar om vad den bästa åtgärden att vidta är.

En prediktiv modell kan till exempel berätta att det finns en 70-procentig chans att en kund kommer att lämna nästa månad. En föreskrivande modell tar den prognosen, utvärderar olika alternativ (t.ex. att erbjuda en rabatt, justera onboarding-upplevelsen) och rekommenderar det mest effektiva tillvägagångssättet baserat på sannolika resultat, begränsningar och kompromisser.

När det gäller funktion handlar prediktiv analys om att uppskatta sannolikheter med hjälp av historiska data och mönster. Föreskrivande analys införlivar dessa sannolikheter i ett bredare ramverk för beslut. Den använder metoder som simuleringar, optimering och scenarioanalys för att föreslå den mest effektiva strategin.

Föreskrivande modeller omfattar ofta en bredare uppsättning variabler – realtidsdata, företagsregler och externa begränsningar – eftersom deras syfte är att ge genomförbara nästa steg. Medan prediktiv analys kan isolera en trend, tar föreskrivande analys hänsyn till sammanhang, mål och effekter nedströms.

Du kan använda prediktiv analys för att identifiera en trolig ökning av produktefterfrågan. Men för att kunna reagera på lämpligt sätt behöver du föreskrivande analys för att ta reda på hur du justerar lager, allokerar budget eller omdirigerar logistik för att möta den efterfrågan med minimala störningar eller kostnader.

Hur använder företag prediktiv analys?

Prediktiv analys ger företag tid att planera och agera med tillförsikt. När du kan se vad som sannolikt kommer att hända kan du reagera tidigare och smartare.

Så här kan du använda prediktiv analys i företagets verksamhet.

Starkare beslutsfattande

Prognoser baserade på data bidrar till att minska osäkerheten. Oavsett om du beslutar om vilka lagermängder ska beställas, var du ska öppna en ny plats eller vilken marknad du ska rikta in dig på, kan prediktiva modeller erbjuda riktningsklarhet.

Tidiga riskvarningar

Långivare använder prediktiv analys för att upptäcka låntagare där det finns risk för betalningsinställelse. Säkerhetsteam använder den för att upptäcka avvikelser som kan signalera bedrägeri eller cyberattacker. Genom att identifiera problem innan de eskalerar får du ett värdefullt fönster för att ingripa.

Driftseffektivitet

Att veta vad som sannolikt kommer att hända kan hjälpa dig att förbättra logistik och resursfördelning.

Här är några exempel på ändringar som företag kan göra baserat på prediktiv analys:

• Fordonsparker för leverans kan schemalägga proaktivt underhåll innan haverier uppstår.
  
• Återförsäljare kan justera bemanning eller lagervolymer baserat på prognoser på efterfrågan.
  
• Tillverkare kan justera produktionen för att matcha den förväntade beställningsvolymen.
  

Resultatet av den här typen av förändringar tenderar att vara mindre slöseri, färre störningar och högre marginaler.

Mer målinriktat kundengagemang

Prediktiv analys kan flagga vilka kunder som är mest benägna att lämna och vilka som är redo att uppgradera. Med den insikten kan team anpassa de riktade åtgärderna mer exakt genom att:

• Skicka erbjudanden för att behålla kunder innan de bestämmer sig för att lämna
  
• Rekommendera produkter baserade på köpsignaler
  
• Prioritera potentiella kunder baserat på sannolikheten för konvertering
  

Med prediktiv analys kan du få bättre avkastning på din insats och kunderna får en mer relevant upplevelse.

Hur använder företag föreskrivande analys?

Föreskrivande analys hjälper team att vidta åtgärder baserat på sina data. I stället för att avslöja mönster eller prognostisera resultat ger den konkreta, databaserade rekommendationer som är specifika för dina mål och begränsningar.

Här är vad den kan göra för ditt företag.

Snabbare och säkrare beslut

Föreskrivande analys pekar på specifika nästa steg och förklarar varför de är meningsfulla. Detta kan underlättar svårigheterna att ta beslut, särskilt när insatserna är höga eller tiden är knapp.

Smartare resursfördelning

Föreskrivande modeller tar hänsyn till flera faktorer och konkurrerande prioriteringar för att föreslå hur du får ut mesta möjliga av dina resurser.

De kan till exempel råda dig att:

• förbättra tidsplanen för underhåll för att minska nedtiden utan att underhålla för ofta
  
• fördela varulager över flera depåer för att minimera fraktkostnader och förseningar
  
• organisera bemanningsscheman för att matcha beräknad efterfrågan per region eller skift.
  

Dessa modeller hjälper dig att fatta smartare, datadrivna beslut om hur du använder dina resurser mer strategiskt.

Proaktiv riskhantering

Prediktiv analys flaggar potentiella risker och föreskrivande analys talar om för dig vad du ska göra åt dem. Den senare kan till exempel råda dig att tilldela verifieringssteg för högrisktransaktioner eller erbjuda alternativa lånestrukturer för sökande som inte skulle kvalificera sig enligt standardvillkoren.

Djupare anpassning

Föreskrivande system kan avgöra vilken åtgärd som är lämpligast för varje kund baserat på deras beteende. Detta kan bidrar till att göra dina riktade åtgärder mer personliga och effektiva, samtidigt som du slipper gissa. Det är skillnaden mellan att skicka en generisk kampanj och att erbjuda något som en kund statistiskt sett sannolikt kommer att bry sig om i exakt rätt ögonblick.

När ska du använda prediktiv gentemot föreskrivande analys?

Prediktiv och föreskrivande analys är utformade för olika typer av frågor. Vilken som är rätt i alla situationer beror på vilken typ av insikt du vill ha och hur mogen din datakapacitet är.

I vissa fall är en tillförlitlig prognos allt ett företag behöver. Om du fattar ett beslut om en enda punkt (t.ex. fastställer nästa månads annonsbudget, uppskattar lagerutrymme) kan en prediktiv modell ge tillräckligt med tydlighet för att fortsätta. Företag kan använda prediktiv analys för att:

• Förstå vad som sannolikt kommer att hända härnäst
  
• Upptäcka trender, flagga potentiella risker eller förutse framtida förhållanden
  
• Minska osäkerheten inom områden som kundbeteende, försäljningsprognoser, lagerefterfrågan och finansiell risk
  

Men i takt med att besluten blir mer komplexa – med beroenden, konkurrerande prioriteringar eller meningsfulla ekonomiska konsekvenser – behöver du ett sätt att både förutse resultat och välja bland alternativ. Föreskrivande analys hjälper dig att bedöma kompromisser och hitta den mest effektiva strategin baserad på dina faktiska begränsningar. Företag kan använda föreskrivande analys för att:

• Få tydliga, datastödda rekommendationer om vilka åtgärder som ska vidtas
  
• Hantera flera variabler, begränsningar eller möjliga kompromisser
  
• Förbättra en process eller ett resultat
  

I många företagsscenarier fungerar prediktiv och föreskrivande analys bäst tillsammans. Prediktiv analys flaggar en sannolik händelse eller ett troligt resultat (t.ex. ökad efterfrågan, kund bortfall, maskinfel). Föreskrivande analys utvärderar sedan alternativ och föreslår den mest effektiva åtgärden (t.ex. omdirigering av lager, justering av prisstruktur, vilket ökar kontaktpunkterna för service).

Vilka är de vanligaste användningsfallen för prediktiv analys?

Prediktiv analys har tillämpningar i nästan alla branscher, när företag behöver förutse beteende, efterfrågan eller risker. Här är några vanliga användningsfall för olika företagstyper.

Upptäckt av bedrägerier och kreditrisk

Finansinstitut förlitar sig i hög grad på prediktiva modeller för att hantera risker. Transaktionsövervakningssystem flaggar betalningar som ser misstänkta ut baserat på tidigare bedrägerimönster. Kreditvärderingsmodeller förutsäger sannolikheten för att en låntagare inte kommer att betala ett lån. Detta hjälper långivare att fatta smartare riskbedömningsbeslut och sätta räntenivåer som återspeglar riskexponeringen. Dessa modeller utvecklas i realtid och förfinas kontinuerligt i takt med att nya data blir tillgängliga.

Förutsägelse av kundbortfall och -retention

I abonnemangsbaserade företag hjälper prediktiv analys till att flagga vilka kunder som sannolikt kommer att säga upp sig innan de faktiskt gör det. Användningsmönster, support-interaktioner och beteendesignaler (t.ex. färre inloggningar, minskat engagemang) matas in i bortfallsmodeller som poängsätter risken på den enskildas nivå. Marknadsförings- och support-team kan sedan ingripa proaktivt med erbjudanden för att behålla kunder, riktade meddelanden eller kontoåtgärder.

Produktrekommendationer och anpassning

Prediktiva system informerar vanligtvis de rekommendationsmotorer du hittar online. De analyserar köphistorik, surfbeteende och demografiska data för att förutse vad en kund förmodligen kommer att vilja ha härnäst. E-handelsplattformar använder dessa modeller för att rekommendera produkter som varje kund mest sannolikt kommer att köpa. Medieplattformar använder liknande logik för att rekommendera shower, spellistor eller artiklar baserade på tidigare visnings- och engagemangsmönster.

När det görs bra kan detta både öka konverteringen och förbättra användarupplevelsen.

Prognostisering av efterfrågan och lagerplanering

Återförsäljare och leveranskedjor använder prediktiva modeller för att prognostisera efterfrågan efter produkt, region, kanal och tidsram. Historiska försäljningstrender, säsongsvariationer, kampanjkalendrar och till och med externa faktorer som väder och makroekonomiska signaler bidrar alla till prognosen. Denna insikt kan driva mer exakta lagerinköp, depåplanering och distributionslogistik.

Målet är att undvika att lagret tar slut, frigöra rörelsekapital och minska överbeställningen genom att så nära som möjligt matcha utbudet med den förväntade efterfrågan.

Prediktivt underhåll

I branscher som tillverkning, logistik och luftfart är modeller för prediktivt underhåll viktiga för att säkerställa hög upptid. Sensorer samlar in data om vibrationer, temperatur, användningstimmar och andra indikatorer på slitage. Prediktiva modeller uppskattar sedan sannolikheten för fel och rekommenderar optimal tidsplan för service.

På så sätt kan teamen serva utrustningen precis innan problem uppstår, vilket gör att man undviker kostsam nedtid och onödigt schemalagt underhåll. Detta är ett skifte från reaktiv till förebyggande drift.