Advanced analytics
Het inzicht van gisteren, de beslissingen van morgen
Advanced analytics verwijst naar het gebruik van geavanceerde statistische en wiskundige technieken om diepgaande inzichten te verkrijgen, patronen te ontdekken, trends te voorspellen en besluitvorming te verbeteren. Het gaat verder dan traditionele rapportage en analyse door gebruik te maken van complexe modellering en algoritmen om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen en proactieve acties mogelijk te maken.
Reporting: In deze fase worden gegevens verzameld, georganiseerd en gepresenteerd om inzicht te verschaffen in historische prestaties en trends. Rapporten kunnen worden gegenereerd met behulp van tools zoals Excel, business intelligence (BI) dashboards of data visualisatie software. Voorbeeld: Het genereren van een maandelijks verkooprapport om de omzet- en winstcijfers te analyseren.
- Analyse: In deze fase worden geavanceerde analysetechnieken toegepast om diepgaande inzichten te verkrijgen en complexe patronen te identificeren in de gegevens. Dit omvat vaak het gebruik van statistische analyses, datamining, clustering, segmentatie en trendanalyse. Voorbeeld: Het identificeren van de meest winstgevende klantsegmenten op basis van demografische gegevens en koopgedrag.
- Voorspellende analyse: In deze fase worden voorspellende modellen ontwikkeld om toekomstige gebeurtenissen of trends te voorspellen op basis van historische gegevens. Dit kan worden bereikt met behulp van technieken zoals regressieanalyse, time series forecasting, machine learning en data mining. Voorbeeld: Het ontwikkelen van een model om de toekomstige verkoopvolumes te voorspellen op basis van historische verkoopgegevens en seizoenspatronen.
- Real-time analyse: In deze fase worden gegevens realtime geanalyseerd om directe inzichten te verkrijgen en real-time besluitvorming mogelijk te maken. Dit omvat het gebruik van streaming analytics, event processing en machine learning-algoritmen om snel te reageren op veranderende omstandigheden. Voorbeeld: Het monitoren van sociale media-activiteit in realtime om snel op te treden bij negatieve opmerkingen of trends die de reputatie van het bedrijf kunnen schaden.
Voorbeelden van business vragen waarbij advanced analytics van toegevoegde waarde is:
Klantsegmentatie
Welke klantsegmenten zijn het meest winstgevend voor ons bedrijf en hoe kunnen we ze effectief targeten?
Churn prediction
Welke klanten lopen het risico om ons bedrijf te verlaten en hoe kunnen we proactief actie ondernemen om churn te verminderen?
Productaanbevelingen
Hoe kunnen we gepersonaliseerde productaanbevelingen doen aan klanten op basis van hun koopgedrag en voorkeuren?
Marketingattributie
Welke marketingkanalen dragen het meest bij aan conversies en hoe kunnen we onze marketingbudgetten optimaal toewijzen?
Werknemersretentie
Welke factoren dragen bij aan werknemersverloop en hoe kunnen we ons personeelsbestand behouden?
Voorraadvoorspelling
Hoe kunnen we de vraag naar onze producten voorspellen om tijdig te bestellen en over- of onderbevoorrading te voorkomen?
Klantwaardevoorspelling
Wat is de toekomstige waarde van een klant voor ons bedrijf en hoe kunnen we investeren in de meest waardevolle klanten?