Предсказание заново изобретает отрасли и управляет миром. Прогнозная аналитика все чаще используется в торговле, производстве, здравоохранении, правительстве и правоохранительных органах.
Будущее абсолютно неизвестно. Это все, что еще не произошло.
Предсказание как возможность находится на подъеме. Он заново изобретает отрасли и управляет миром. Прогнозная аналитика все больше и больше влияет на торговлю, производство, здравоохранение, правительство и правоохранительные органы. В этих сферах организации действуют более эффективно, предсказывая поведение, т. е. результат для каждого отдельного клиента, сотрудника, пациента, избирателя и подозреваемого.
Расширенное развертывание прогнозной аналитики закрепилось. Как Accenture, так и Forrester сообщают, что внедрение прогнозной аналитики за последние годы увеличилось более чем вдвое. Transparency Market Research прогнозирует, что рынок прогнозной аналитики достигнет 6,5 миллиардов долларов в течение нескольких лет. Прогнозная аналитика становится стандартной защитой для бизнеса, и даже спрос со стороны потребителей на ее возможности обещает резко возрасти.
Новые новаторские истории прогностической аналитики в действии льются потоком. Несколько ключевых ингредиентов открыли эти шлюзы:
- Дикий рост объемов данных
- Культурные сдвиги по мере того, как организации учатся ценить, принимать и интегрировать технологии прогнозирования
- Улучшенные программные решения для прогнозной аналитики в организациях
Ниже я привел множество примеров из таких компаний, как Facebook, АНБ, Hillary for America, Uber, Airbnb, Google, Shell, UPS, Amazon.com, Coned, Yahoo!, и правительство США.
22 ПРИМЕРЫ ПРОГНОЗНОЙ АНАЛИТИКИ:
Что предсказано:
Пример:
Какие публикации в Facebook вам понравятся, чтобы оптимизировать вашу ленту новостей
Facebook: Предсказывает, какие из 1 500 постов-кандидатов (в среднем) будут вам наиболее интересны, чтобы персонализировать ваши новости кормить. Чтобы оптимизировать порядок элементов контента, алгоритм ранжирования новостной ленты взвешивает около 100 000 факторов, таких как давность, лайки, клики, публикации, комментарии, время, потраченное на публикации, популярность постера, ваше сходство с постером и областью контента, а также измеряет актуальности и достоверности. Это усиливает «захватывающее» взаимодействие: две трети из 1,44 миллиарда ежемесячных пользователей Facebook заходят в систему ежедневно.
Кто на фото (распознавание лиц)
Facebook: Улучшено современное состояние идентификации людей по фотографиям практически до того же уровня производительности, что и у человека: учитывая два лица изображений, он может определить, являются ли они одним и тем же человеком с точностью 97 процентов. Распознавание лиц помогает пользователям отмечать фотографии, что они делают более 100 миллионов раз в день. Компания также разработала прогностические модели для идентификации людей, даже если она не может видеть лица, достигая 83-процентной точности, когда лица хотя бы частично скрыты половину времени, на основе таких элементов, как одежда, волосы и поза.
Нажмите, чтобы выбрать, что отображать
Facebook: Чтобы увеличить доход от своих рекламодателей с оплатой за клик, прогнозирует клики по объявлениям на основе атрибутов пользователя, используемого устройства и контекстуальные факторы.
Терроризм
Агентство национальной безопасности: Получены программные решения и основные компетенции в области прогнозной аналитики. Понятно, что АНБ считает прогностическую аналитику своим стратегическим приоритетом как средство целенаправленного расследования путем автоматического обнаружения ранее неизвестных потенциальных подозреваемых.
Куда вы идете
Uber: Может предсказать конкретный адрес назначения пассажиров из Сан-Франциско на основе точного места высадки с точностью 74%, несмотря на то, что например, сколько предприятий находится в пределах 100 метров в типичном районе города (просто взятие ближайшего адреса-кандидата обеспечивает точность 44%).
Принятие запроса на бронирование для сопоставления гостей с хозяевами
Airbnb: Ранжируйте варианты размещения, которые частично выполняют поиск пользователя, по прогнозируемой вероятности того, что каждый хозяин примет запрос пользователя на бронирование. Выделив наиболее вероятные совпадения, компания увеличила число конверсий бронирований почти на 4 %, что является значительным приростом, учитывая, что ее годовой объем бронирований превышает 12 миллионов ночей.
Бронирование проживания по заданной цене- для динамического ценообразования
Airbnb: Предлагает цену за каждый день для объявления о размещении (функция «Советы по цене») путем предсказания того, будет ли объявление быть заказан-прогнозированный спрос напрямую влияет на оптимальное ценообразование. Бронирование прогнозируется по дням недели, сезонности и местным событиям, а также по характеристикам объявления, таким как район, размер, удобства, ключевые слова, такие как «пляж», количество отзывов и фотографий. Хозяева, которые устанавливают цены в пределах 5 процентов от предложенных, повышают свои шансы на бронирование почти в четыре раза.
Spam, чтобы отправить его в папку со спамом
Google: Снизил распространенность Gmail и уровень ложных срабатываний спама с разрушительного (в 2004 г.) до незначительного.
Инциденты по технике безопасности на НПЗ
Shell: Прогнозирует количество инцидентов, связанных с нарушением техники безопасности, на группу рабочих на нефтеперерабатывающих заводах по всему миру. Одно из открытий в качестве примера: повышение вовлеченности сотрудников предсказывает меньшее количество инцидентов; Увеличение вовлеченности сотрудников команды на один процентный пункт связано с уменьшением на 4 процента количества инцидентов, связанных с безопасностью труда, на одного FTE.
Морские инциденты
RightShip: Предсказывает опасные или дорогостоящие морские инциденты, чтобы оценить риск судна, который информирует решения о доставке при выборе между судами. 10-процентные суда с самым высоким риском в три раза чаще, чем в среднем, столкнутся с инцидентом в течение следующих 12 месяцев и в 16 раз чаще понесут аварию, чем 10-процентные наименее опасные. Оценка риска основана на возрасте судна, типе, грузоподъемности, происхождении, регистрации, владении, управлении и других факторах.
Deliveries- на какие адреса придет посылка
UPS: Сокращение годового пробега транспортных средств для доставки на 85 миллионов миль с помощью полуавтоматической системы оптимизации, которая планирует назначение транспортных средств/пакетов, а также размещение посылки в транспортном средстве на основе аналитически спрогнозированных направлений доставки на каждый день.
Выбор продукта
Amazon.com: Тридцать пять процентов продаж приходится на рекомендации продуктов. Компания также может разработать «упреждающую доставку», которая будет заранее размещать посылки до того, как они будут заказаны в центрах или на грузовиках, чтобы сократить задержки между заказом и получением покупок, на что она получила патент..
Выбор продукта
Spotify: Дополняет свой алгоритм рекомендации песен, чтобы включить музыкальные атрибуты.
Убеждение избирателя
Hillary for America Campaign 2016: Учитывая успех Обамы в моделировании убеждения в 2012 году, кампания Хиллари Клинтон в 2016 году, похоже, планирует использовать его также. Аналитические объявления о вакансиях показывают, что они будут «помочь кампании определить, на каких избирателей ориентироваться для убеждения».
Нарушения кодекса здоровья в ресторане через обзоры Yelp
Город Бостон: Спонсировал соревнование, в результате которого появилась возможность предсказать, будет ли в ресторане больше нарушений, чем обычно, с точностью 75 процентов., отчасти путем обнаружения подсказок в обзорах Yelp, чтобы нацеливаться на проверки городского департамента здравоохранения. Аналогичная работа для ресторанов Сиэтла выявила серьезных нарушителей с точностью 82%.
Отравление свинцом из краски
Город Чикаго: Определено 5 процентов домов, в которых риск отравления свинцом более чем в два раза выше, чем в среднем, на основе возраст дома, история воздействия свинцовой краски по этому адресу, экономические условия района и другие факторы. Это служит системой раннего предупреждения для проактивного предупреждения, как улучшение по сравнению с более распространенными ответными шагами, предпринимаемыми после положительного теста на отравление. Оценки риска служат для целевых домов для осмотра и детей для тестирования и могут помочь людям определить более безопасные дома для переезда.
Огонь
Город Нью-Йорк: Нацелен на пожарную инспекцию своих 330 000 проверяемых зданий с помощью прогностической модели, которая оценивает риск на основе примерно 60 факторов.
Взрывы люков и пожары
Con Edison: Предсказывает опасные взрывы люков и пожары в Нью-Йорке, определяя 2 процента люков, которые имеют в 5,5 раз большую чем средний риск инцидента.
Красота
Yahoo! Лабораторные работы:Разработал модель для классификации фотографических портретов в соответствии с субъективной эстетикой красоты человека с точностью 64% на основе различных атрибутов изображения. Исследование показало, что «раса, пол и возраст в значительной степени не связаны с фотографической красотой».
Аренда недвижимости с завышенной ценой
НАС. Почтовая служба Офис Генерального инспектора:Предсказал сумму, уплаченную сверх рыночной стоимости для каждого из 26 000 арендованных помещений (например, розничной точки, завода, склада). Ориентируясь на объекты в Северо-восточном регионе, аудиторы USPS прогнозировали, что 250 договоров аренды, считающихся наиболее переплаченными, представляют собой потенциальную экономию в размере 6 долларов США.6 миллионов путем пересмотра условий аренды на следующий год.
Инфекции в области хирургического вмешательства
Больницы и клиники Университета Айовы: Выявляет случаи, в которых более чем в четыре раза выше вероятность развития инфекций в области хирургического вмешательства. Целенаправленная противоинфекционная терапия соответственно снижает стоимость каждой колоректальной хирургической процедуры в среднем на 1300 долларов и обеспечит прогнозируемую ежегодную экономию в несколько миллионов долларов после распространения на другие формы хирургии.
Авиабилеты
Hopper: Предсказывает изменения стоимости авиабилетов, чтобы рекомендовать потребителям покупать или ждать. Девяносто пять процентов этих прогнозов экономят деньги потребителей или дают результат не хуже, чем первая увиденная цена, экономя пользователям в среднем 10 процентов на цене билета.
Этот поток прогностической деятельности раскрывает свой потенциал просто потому, что предсказание может похвастаться присущей ему универсальностью - существует так много мыслимых способов его использования. Хотите придумать свое собственное инновационное применение прогнозной аналитики? Вам понадобится всего два ингредиента. Каждое приложение предиктивной аналитики определяется:
1. Что прогнозируется: тип поведения, т. е. действие, событие или событие, которое необходимо предсказать для каждого человека (например, человек, сообщение в Facebook, фотография, реклама, пункт назначения поездки, морское судно, инцидент, связанный с безопасностью)., транзакция или другой организационный элемент).
2. Что с этим сделано:решения, основанные на прогнозах; действие, предпринятое организацией в ответ на каждый прогноз или полученное из него.
Мы можем с уверенностью предсказывать больше прогнозов. Каждые несколько месяцев из прессы выходит очередная большая история о прогнозной аналитике. Мы уверены, что возможности продолжают расти и удивлять. Будь что будет, только время покажет, что мы скажем о грядущем.
Эти примеры являются новыми в исправленном и обновленном издании моей книги этого года «Прогнозная аналитика: способность предсказывать, кто нажмет, купит, солжет или умрет». Благодаря этим недавно добавленным случаям центральный сборник мини-кейсов в книге вырос до 182 статей (большинство из них были взяты из презентаций в Predictive Analytics World, серии мероприятий, которую я основал). доступен на сайте www. PredictiveNotes.com и выполняет поиск по названию организации).