Sådan skaber du bedre digitale brugeroplevelser med predictive analytics.

Det er nok ikke en overraskelse for dig, at data er et af de vigtigste værktøjer at bruge, når du forsøger at forbedre din forretning. Ikke desto mindre, kan det være svært at finde og hoved og hale i hvordan du helt præcist skal bruge det. 

Predictive analytics er måske løsningen. 

Vi at gøre med en gren inden for dataanalyse, der bruger en kombination af statistiske algoritmer, machine learning-teknikker og historiske data til at lave forudsigelser om fremtidige begivenheder. Det kan være forudsigelser om fremtidige tendenser, identificering af potentielle risici og muligheder eller at træffe datadrevne beslutninger inden for for eksempel finans eller marketing. 

Predictive analytics er som en vejrudsigt for din virksomhed; den bruger eksisterende data til at forudse fremtidige resultater. Det kan føre til værdifulde resultater, såsom højere kundeengagement og fastholdelse, øget leadgenerering og i sidste ende øget salg. 

Ved at bruge avancerede analysemetoder som predictive analytics hjælper du din organisation til at træffe datadrevne beslutninger og forbedre den overordnede performance. Med predictive analytics kan du identificere mønstre og sammenhænge i store datamængder, som måske ikke umiddelbart er indlysende, hvilket giver værdifulde indsigter for din forretning. 

Vi har sammensat de 6 vigtigste trin til at anvende predictive analytics. Følg dem og du vil have et stabilt fundament for at skabe personaliseret content med forbedret digitale oplevelser. 

1) Identificer kundesegmenter: Start med at segmentere dine kunder baseret på deres tidligere adfærd og andre relevante karakteristika. Det vil hjælpe dig til bedre at forstå deres behov og præferencer, så du ved, hvordan du skal fokusere dit arbejde. Det behøves ikke at være komplekst – skab et overblik som du forstår og kan finde rundt i. 

2) Indsaml data: Indsaml data fra kundeinteraktioner, såsom webstedsbesøg, køb eller kundeserviceforespørgsler. Disse data kan bruges til at skabe en predictive model, der hjælper dig til at forstå kundeadfærden, som er grundlaget for en bedre digital oplevelse.  

3) Analyser data: Brug predictive analytics til at analysere dataene og få indsigter i nye mønstre og tendenser. Hermed vil du bedre forstå kundens behov og præferencer.  

4) Udvikle kundeprofiler: Opret kundeprofiler baseret på de indsamlede og analyserede data. Herefter vil du nemmere kunne skabe personlige oplevelser, der skaber værdi for dine kunder. Og vigtigst af alt, så husk at forskellige kundeprofiler kræver forskellige kunderejser med forskellige typer indhold. 

5) Implementer dine resultater: Nu skal du implementere de nye resultater i din virksomhed. Det kunne være alt fra personlige produktanbefalinger, målrettede kampagner, nye e-mail-flows og andre elementer, der vil forbedre den digitale kundeoplevelse. 

6) Overvåg og juster: Endelig er det vigtigt at overvåge kundernes adfærd og justere dine predictive modeller efter behov. Dette er en løbende proces, men vil sikre, at kunderne får den bedst mulige digitale oplevelse i fremtiden. 

Vi har samlet nogle af de bedste softwareprogrammer til netop predictive analytics herunder. Det kræver arbejde at forstå og analysere data, men kan være guld værd når du formår at mestre det. 

Microsoft Azure Machine Learning: En platform, der gør det muligt for dig at bygge, implementere og administrere modeller af høj kvalitet. Den har MLOps (machine learning operations), open source interoperabilitet og integrerede værktøjer.  

H20 Driverless AI: En dataplatform, der tilbyder automatiseret feature engineering, modelvalidering, modeljustering, modelvalg og implementering, machine learning-fortolkning, muligheden for at bringe din egen opskrift, tidsserieanalyse og automatisk pipelinegenerering til modelscoring.  

IBM Watson Studio: En åben multicloud-arkitektur, der samler open source-frameworks såsom PyTorch, TensorFlow og scikit-learn med IBM’s suite af værktøjer til kodebaseret og visuel datavidenskab. Det giver adgang til Jupyter-notebooks, JupyterLab og CLI'er på sprog som Python, R og Scala.  

RapidMinder Studio: Dette værktøj inkluderer en automodel til generering af modeller, en kodefri workflowdesigner med 1.500+ algoritmer og understøttelse af R & Python. Det tilbyder modelvalidering og ydeevneberegninger og giver mulighed for integration af machine learning-modeller i eksisterende forretningsapplikationer. 

Har du lyst til at lære mere om predictive analytics eller brug for at diskutere hvordan det helt præcist kan bruges på jeres virksomhed så tag endelig kontakt til os. 

Kenneth Ryle Thorsson

kth@kruso.dk 

+45 40 25 66 30