Dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong mọi doanh nghiệp. Predictive analytics là gì? Đây là phương pháp phân tích dữ liệu giúp dự đoán kết quả tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ, kết hợp các mô hình thống kê, học máy và khai thác dữ liệu. Việc ứng dụng predictive analytics giúp doanh nghiệp nhận diện cơ hội, giảm rủi ro và tối ưu hoạt động kinh doanh.
Predictive Analytics là gì?
Predictive analytics là nhánh phân tích dữ liệu tiên tiến, tập trung vào dự đoán các kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Phương pháp này sử dụng các kỹ thuật như hồi quy thống kê, học máy, mạng nơ-ron và khai thác dữ liệu để tìm ra mẫu và xu hướng tiềm ẩn.
Khác với phân tích data truyền thống chỉ tập trung vào báo cáo quá khứ, predictive analytics cung cấp dự đoán giúp doanh nghiệp chủ động đưa ra quyết định.
Dữ liệu sử dụng trong predictive analytics rất đa dạng, từ số liệu tài chính, lịch sử giao dịch, đến hình ảnh, video hay nhật ký hoạt động. Khi được phân tích chính xác, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng thay vì trực giác.
Có thể bạn quan tâm:
- 7 kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản trong môi trường kinh doanh hiện đại
- 10 kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến và cách áp dụng trong thực
Các loại mô hình trong Predictive Analytics là gì?
Mô hình phân loại (Classification)
Mô hình phân loại là loại mô hình học máy có giám sát, giúp phân nhóm dữ liệu dựa trên các thuộc tính lịch sử. Ví dụ, doanh nghiệp có thể phân loại khách hàng thành nhóm khách hàng tiềm năng và khách hàng dễ rời bỏ để thiết kế các chiến lược marketing phù hợp.
Các thuật toán phổ biến gồm logistic regression, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, Naïve Bayes và mạng nơ-ron. Ngoài ra, mô hình phân loại còn được ứng dụng trong phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro tín dụng hay xác định khách hàng phù hợp với sản phẩm mới.
Mô hình phân cụm (Clustering)
Mô hình phân cụm thuộc học máy không giám sát, nhóm các đối tượng dựa trên đặc điểm tương đồng. Ví dụ, một website thương mại điện tử có thể phân nhóm khách hàng theo thói quen mua sắm, từ đó triển khai các chiến dịch khuyến mãi cá nhân hóa.
Các thuật toán phổ biến gồm k-means, DBSCAN, Gaussian Mixture Model và phân cụm phân cấp. Nhờ phân cụm, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về tập khách hàng và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
Mô hình chuỗi thời gian (Time Series)
Mô hình chuỗi thời gian sử dụng dữ liệu theo các khoảng thời gian cụ thể như ngày, tuần, tháng để dự đoán xu hướng tương lai. Ví dụ, trung tâm chăm sóc khách hàng có thể dự đoán số cuộc gọi đến trong từng giờ, từng ngày để bố trí nhân sự hợp lý.
Các mô hình phổ biến gồm AR, MA, ARMA và ARIMA. Mô hình chuỗi thời gian giúp doanh nghiệp nắm bắt các yếu tố mùa vụ, xu hướng tăng giảm và điều chỉnh kế hoạch kinh doanh kịp thời.
Ứng dụng phương pháp phân tích dữ liệu Predictive Analytics trong các ngành
Ngân hàng và tài chính
Các ngân hàng sử dụng predictive analytics để dự đoán khả năng vỡ nợ, đánh giá rủi ro tín dụng và nhận diện các giao dịch gian lận. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu giao dịch trước đây, ngân hàng có thể xác định khách hàng nào có khả năng cao không trả nợ, từ đó điều chỉnh chiến lược tín dụng và marketing hiệu quả.
Y tế
Trong lĩnh vực y tế, predictive analytics hỗ trợ phát hiện sớm các bệnh lý nguy hiểm, quản lý chăm sóc bệnh nhân mãn tính và theo dõi tình trạng nhiễm trùng. Ví dụ, một số bệnh viện đã xây dựng mô hình dự đoán tỷ lệ sống sót của bệnh nhân nhiễm sepsis dựa trên hồ sơ sức khỏe, giúp cải thiện quyết định điều trị và nâng cao hiệu quả chăm sóc.
Nhân sự (HR)
Phòng nhân sự sử dụng phương pháp phân tích data này để dự đoán khả năng nghỉ việc của nhân viên, tối ưu hóa tuyển dụng và tăng mức độ gắn kết. Nhờ đó, doanh nghiệp giảm chi phí tuyển dụng, cải thiện hiệu suất làm việc và duy trì ổn định nguồn nhân lực trong các thị trường lao động biến động.
Marketing và bán hàng
Predictive analytics giúp dự đoán hành vi khách hàng, tối ưu hóa chiến lược giữ chân khách hàng và bán chéo. Ví dụ, mô hình dự đoán churn giúp nhận diện khách hàng có nguy cơ rời bỏ dịch vụ, từ đó triển khai các chiến dịch retention. Công cụ gợi ý sản phẩm dựa trên dữ liệu phân tích dự đoán giúp tăng doanh thu và trải nghiệm khách hàng.
Chuỗi cung ứng
Doanh nghiệp sử dụng predictive analytics để dự đoán nhu cầu sản phẩm, tối ưu tồn kho và thiết lập chiến lược giá hợp lý. Ví dụ, các công ty logistics dựa trên dữ liệu vận chuyển trước đây để dự đoán nhu cầu phụ tùng, giảm tồn kho thừa và tránh thiếu hàng.
→ Có thể bạn quan tâm: Công cụ phân tích dữ liệu nào phù hợp nhất với nhu cầu và mô hình kinh doanh của bạn?
Khi nào nên sử dụng phương pháp phân tích data Predictive Analytics?
Doanh nghiệp nên áp dụng predictive analytics khi muốn dự đoán các kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử, tối ưu hóa quy trình vận hành, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Các tình huống cụ thể gồm:
- Nâng cao hiệu quả vận hành: Dự đoán nhu cầu, quản lý nhân lực và tối ưu quy trình sản xuất giúp doanh nghiệp vận hành mượt mà và giảm chi phí.
- Giảm rủi ro: Dự đoán khách hàng có khả năng vỡ nợ, phát hiện hành vi gian lận và đánh giá rủi ro bảo hiểm giúp doanh nghiệp phòng tránh tổn thất.
- Cải thiện bảo mật: Phát hiện các hành vi bất thường hoặc đáng ngờ, giúp triển khai các biện pháp bảo mật kịp thời, bảo vệ dữ liệu quan trọng.
- Ra quyết định chính xác: Dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chiến lược với độ tin cậy cao.
- Tối ưu marketing và bán hàng: Xác định khách hàng tiềm năng, xây dựng chiến lược giữ chân hiệu quả và tăng doanh thu từ cross-sell hoặc up-sell.
Predictive analytics đặc biệt hiệu quả với những doanh nghiệp có lượng dữ liệu lớn, đa dạng và muốn chuyển đổi dữ liệu thành quyết định kinh doanh chiến lược.
Tóm lại, predictive analytics là phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến giúp doanh nghiệp dự đoán kết quả tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Việc ứng dụng công cụ này giúp nhận diện cơ hội, giảm rủi ro và tối ưu hóa vận hành. Nhờ đó, các quyết định kinh doanh được đưa ra dựa trên bằng chứng, nâng cao hiệu quả và khả năng cạnh tranh trên thị trường.
→ Có thể bạn quan tâm: Cập nhật các công cụ và phương pháp phân tích data hiện đại qua chương trình thạc sĩ BADT – Phân tích dữ liệu và chuyển đổi số tại SOM AIT