Analityka predykcyjna pozwala przewidywać przyszłą sprzedaż i zachowania klientów na podstawie danych, które firma już posiada. Wykorzystuje dane historyczne, statystykę oraz uczenie maszynowe, aby wskazać m.in. prawdopodobny popyt, ryzyko odejścia klienta czy jego potencjał zakupowy. Dzięki predictive analytics zespoły sprzedażowe mogą wcześniej dostrzegać trendy i podejmować decyzje, zanim zmiana stanie się widoczna w standardowych raportach.
Co to jest analityka predykcyjna?
Analityka predykcyjna (predictive analytics) to wykorzystanie danych historycznych, metod statystycznych i modeli uczenia maszynowego do określania potencjalnych przyszłych zdarzeń. Zamiast odpowiadać wyłącznie na pytanie “co się wydarzyło”, pomaga oszacować, co może wydarzyć się dalej i z jakim prawdopodobieństwem.
W sprzedaży różnicę łatwo zobaczyć na prostym przykładzie. Standardowy raport Business Intelligence może pokazać, że sprzedaż produktu spadła w ostatnich trzech miesiącach. Model predykcyjny idzie krok dalej. Analizuje historię sprzedaży, sezonowość, ceny, promocje i inne dostępne zmienne, aby oszacować popyt w kolejnych tygodniach lub miesiącach.
Predictive analytics można wykorzystać także do analizy zachowań klientów. Na podstawie historii zakupów, częstotliwości zamówień czy reakcji na wcześniejsze oferty model może określić prawdopodobieństwo kolejnego zakupu, rezygnacji klienta albo zainteresowania konkretnym produktem. Takie customer insights pomagają lepiej planować działania handlowe i marketingowe.
Ważne jest jednak jedno: analiza predykcyjna nie przewiduje przyszłości ze stuprocentową pewnością. Dostarcza prognoz opartych na wzorcach widocznych w danych. Im lepsza jakość danych i trafniej dobrany model, tym większa może być użyteczność prognozy w podejmowaniu decyzji biznesowych.
Czytaj także: Czym jest analityka biznesowa?
Analityka opisowa, predykcyjna i preskryptywna – czym się różnią?
Poszczególne rodzaje analityki różnią się przede wszystkim tym, jakie pytania pomagają rozwiązać:
- analityka opisowa – odpowiada na pytanie “co się wydarzyło”, np. jak wyglądała sprzedaż w poprzednim kwartale;
- analityka predykcyjna – odpowiada na pytanie “co prawdopodobnie się wydarzy”, np. jaki będzie popyt w kolejnym miesiącu;
- analityka preskryptywna – odpowiada na pytanie “co powinniśmy zrobić”, np. jak zmienić cenę lub promocję, aby osiągnąć określony wynik.
Analiza predykcyjna stanowi więc pomost między analizą danych historycznych a wyborem przyszłych działań.
Jak działa analityka predykcyjna?
Analityka predykcyjna działa poprzez sprawdzanie danych historycznych i wyszukiwanie w nich wzorców, które mogą pomóc przewidzieć przyszłe zdarzenia. Proces analizy predykcyjnej zaczyna się od zebrania i uporządkowania danych, a następnie obejmuje budowę modelu, jego trenowanie oraz generowanie prognoz. Na tym jednak praca się nie kończy. Model trzeba regularnie monitorować i aktualizować, ponieważ warunki rynkowe oraz zachowania klientów zmieniają się w czasie.
Zbieranie i przygotowanie danych
Podstawą są odpowiednie dane. W sprzedaży mogą pochodzić z systemów CRM i ERP, platform e-commerce, programów lojalnościowych czy narzędzi marketingowych. Istotne są m.in. historia transakcji, ceny, rabaty, liczba zamówień, sezonowość oraz informacje o klientach.
Dane trzeba następnie oczyścić, ujednolicić i połączyć. Model zasilany niepełnymi lub błędnymi informacjami może znaleźć zależności, które nie odzwierciedlają rzeczywistych zachowań klientów.
Budowa i trenowanie modelu predykcyjnego
Kolejny krok to wybór zmiennych oraz metody odpowiedniej do problemu biznesowego. Innego modelu wymaga prognozowanie wartości sprzedaży, a innego określenie prawdopodobieństwa odejścia konkretnego klienta.
Model trenuje się na danych historycznych, aby nauczył się występujących w nich zależności. Część danych pozostawia się do testów. Pozwala to sprawdzić, jak model radzi sobie z informacjami, których wcześniej nie wykorzystał podczas uczenia. Samo dobre dopasowanie do historii nie oznacza jeszcze, że prognoza będzie użyteczna.
Generowanie prognoz
Gotowy model wykorzystuje aktualne dane do szacowania przyszłych wyników. Rezultatem nie musi być jedna konkretna liczba. Predictive analytics może wskazać prognozowaną sprzedaż, prawdopodobieństwo zakupu, ryzyko odejścia klienta albo przewidywany popyt na poszczególne produkty.
Takie wyniki można następnie wykorzystać w systemie CRM lub przedstawić na dashboardzie Business Intelligence. Handlowiec może dzięki temu zobaczyć nie tylko dotychczasową wartość klienta, ale również informację, który kontakt ma największy potencjał sprzedażowy.
Monitorowanie i aktualizacja modelu
Model, który dobrze działa dzisiaj, nie musi zapewniać równie trafnych wyników za rok. Zmieniają się ceny, oferta, konkurencja, sezonowość oraz zachowania konsumentów. Z czasem zależności, których model nauczył się na danych historycznych, mogą więc stracić znaczenie.
Dlatego organizacja powinna porównywać prognozy z rzeczywistymi wynikami i mierzyć skuteczność modelu. Jeśli jego trafność spada, warto ponownie go wytrenować, zmienić wykorzystywane dane lub dostosować parametry.
Dowiedz się więcej na temat Qlik Cloud Analytics!
Jakie modele wykorzystuje predictive analytics?
Predictive analytics wykorzystuje różne typy modeli w zależności od tego, jakie pytanie biznesowe ma rozwiązać. Inne podejście sprawdzi się przy prognozowaniu wartości sprzedaży, inne przy przewidywaniu odejścia klienta, a jeszcze inne przy analizie sezonowości.
Modele regresyjne
Modele regresyjne służą do przewidywania wartości liczbowych, np. przyszłej sprzedaży, przychodu czy wartości koszyka zakupowego.
Analizują zależności między zmiennymi i pomagają określić, jak zmiana jednego czynnika może wpływać na wynik biznesowy.
Modele klasyfikacyjne
Modele klasyfikacyjne przypisują obserwacje do określonych kategorii. W sprzedaży mogą np. oceniać, czy klient kupi produkt, odejdzie do konkurencji albo odpowie na ofertę.
Ich wyniki często mają formę prawdopodobieństwa, co ułatwia priorytetyzację działań handlowych.
Modele szeregów czasowych
Modele szeregów czasowych analizują dane uporządkowane chronologicznie i wykrywają trendy, sezonowość oraz cykliczne zmiany.
Są szczególnie przydatne w prognozowaniu sprzedaży, popytu i zapotrzebowania na konkretne produkty w kolejnych okresach.
Modele uczenia maszynowego
Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają analizować bardziej złożone zależności i duże zbiory danych. Mogą uwzględniać wiele zmiennych jednocześnie oraz wykrywać wzorce trudne do zauważenia w prostszych analizach.
W sprzedaży wykorzystuje się je m.in. do lead scoringu, predykcji churnu, personalizacji ofert i przewidywania zachowań klientów.
Jak analityka predykcyjna wspiera sprzedaż?
Analityka predykcyjna pomaga zespołom sprzedażowym przewidywać popyt, oceniać potencjał klientów i wcześniej reagować na ryzyko spadku sprzedaży. Dzięki temu decyzje handlowe mogą opierać się nie tylko na wynikach historycznych, ale również na prognozach dotyczących przyszłych zachowań klientów i rynku.
Prognozowanie sprzedaży i popytu
Modele predykcyjne analizują historię sprzedaży, sezonowość, ceny, promocje i inne czynniki wpływające na popyt. Na tej podstawie pomagają oszacować przyszłą sprzedaż dla produktów, regionów czy kanałów.
Lepsze prognozowanie sprzedaży ułatwia planowanie budżetu, zatowarowania oraz celów handlowych.
Identyfikacja klientów z największym potencjałem zakupowym
Predictive analytics może oceniać, którzy klienci mają największe prawdopodobieństwo zakupu lub odpowiedzi na ofertę. W tym celu analizuje m.in. historię transakcji, aktywność i wcześniejsze reakcje na działania sprzedażowe.
Takie podejście wspiera lead scoring i pomaga handlowcom skupić uwagę na najbardziej perspektywicznych kontaktach.
Przewidywanie rezygnacji klientów
Modele churn prediction pozwalają wcześniej wykrywać klientów, których zachowanie wskazuje na ryzyko odejścia. Sygnałem może być np. spadek częstotliwości zakupów, mniejsza wartość zamówień lub brak aktywności.
Firma może dzięki temu uruchomić działania retencyjne jeszcze zanim klient całkowicie zrezygnuje.
Cross-selling i up-selling
Analityka predykcyjna pomaga również określić, jakie produkty lub usługi mogą zainteresować konkretnego klienta. Model wykorzystuje historię zakupów oraz zachowania podobnych grup odbiorców.
Dzięki temu firma może trafniej dobierać rekomendacje, zwiększać wartość koszyka i rozwijać sprzedaż do obecnych klientów.
Optymalizacja zapasów i oferty
Prognozy popytu pomagają lepiej planować poziom zapasów oraz strukturę oferty. Firma może wcześniej zidentyfikować produkty, których sprzedaż prawdopodobnie wzrośnie lub spadnie.
Pozwala to zarządzać zapasami: ograniczać nadmierne zatowarowanie, zmniejszać ryzyko braków magazynowych i lepiej dopasowywać ofertę do rzeczywistego popytu.
Jakie są praktyczne przykłady zastosowania analityki predykcyjnej w sprzedaży?
Wyobraźmy sobie sieć handlową, która prowadzi sprzedaż stacjonarną i e-commerce. Firma posiada kilka lat historii transakcji oraz dane z CRM, sklepu internetowego i systemu ERP. Chce lepiej przewidywać popyt i ograniczyć sytuacje, w których popularnego produktu brakuje w magazynie.
Model predykcyjny analizuje m.in.:
- historię sprzedaży poszczególnych produktów,
- sezonowość i dzień tygodnia,
- ceny oraz wcześniejsze promocje,
- stany magazynowe,
- kanał i region sprzedaży,
- zachowania zakupowe klientów.
Na tej podstawie system może oszacować, ile sztuk konkretnego produktu prawdopodobnie sprzeda się w następnym tygodniu lub miesiącu. Prognoza trafia następnie do dashboardu Business Intelligence. Menedżer widzi przewidywany popyt obok aktualnej sprzedaży i poziomu zapasów.
Załóżmy, że model przewiduje wzrost popytu na wybraną kategorię o 20%, a obecny zapas nie wystarczy do jego obsługi. Firma może wcześniej zwiększyć zamówienie u dostawcy lub przesunąć produkty między magazynami. Zamiast reagować dopiero na braki, podejmuje działanie na podstawie prognozy.
Ten sam mechanizm można zastosować na poziomie pojedynczego klienta. Model może wskazać osoby z wysokim prawdopodobieństwem kolejnego zakupu lub rosnącym ryzykiem rezygnacji. Handlowiec otrzymuje wtedy konkretny customer insight i może odpowiednio dobrać ofertę albo działanie retencyjne.
Na tym właśnie polega biznesowa wartość analityki predykcyjnej: Model nie zastępuje decyzji człowieka, lecz daje mu informację o prawdopodobnym przyszłym scenariuszu, zanim stanie się on widoczny w standardowym raporcie sprzedaży.
Czytaj także: Jak wybrać i wdrożyć platformę BI w przedsiębiorstwie produkcyjnym?
Jakie dane są potrzebne do prognozowania sprzedaży?
Skuteczne prognozowanie sprzedaży wymaga przede wszystkim danych, które opisują dotychczasową sprzedaż oraz czynniki wpływające na popyt. Sama historia przychodów często nie wystarczy. Model powinien otrzymać również kontekst, który pozwoli mu rozpoznać sezonowość, promocje czy zmiany zachowań klientów.
W zależności od modelu biznesowego wykorzystuje się m.in.:
- dane transakcyjne – liczba zamówień, wartość sprzedaży, produkty, ceny i rabaty,
- dane klientów – historia zakupów, częstotliwość zamówień, segment czy aktywność,
- dane produktowe – kategorie, dostępność, ceny oraz wprowadzenie nowych produktów,
- dane magazynowe – poziom zapasów, braki towaru i terminy dostaw,
- dane marketingowe – promocje, kampanie, kupony i inne działania wpływające na sprzedaż,
- dane czasowe – sezonowość, dni tygodnia, święta oraz okresowe wzrosty popytu,
- dane zewnętrzne – jeśli mają znaczenie dla sprzedaży, np. pogoda, sytuacja rynkowa lub zmiany cen.
Dane te często znajdują się w różnych systemach, takich jak ERP, CRM, e-commerce czy platformy marketingowe. Przed wykorzystaniem w predictive analytics trzeba je więc połączyć, ujednolicić i sprawdzić ich jakość.
Warto przy tym pamiętać, że więcej danych nie oznacza automatycznie lepszej prognozy. Największą wartość mają informacje, które rzeczywiście pomagają wyjaśnić zmiany sprzedaży i są wystarczająco kompletne, aktualne oraz spójne.
Jak połączyć analitykę predykcyjną z Business Intelligence?
Analityka predykcyjna daje największą wartość wtedy, gdy jej wyniki trafiają bezpośrednio do osób podejmujących decyzje. Dlatego modele predykcyjne warto łączyć z platformami Business Intelligence, takimi jak Qlik Sense. Prognoza przestaje być wtedy wynikiem dostępnym tylko dla analityka, a staje się elementem codziennego raportowania.
Proces najczęściej wygląda tak:
- dane są pobierane z ERP, CRM i e-commerce,
- następnie są integrowane i przygotowywane do analizy,
- model predykcyjny generuje prognozy,
- wyniki trafiają do platformy Business Intelligence,
- użytkownik analizuje je na dashboardzie i wykorzystuje w decyzjach biznesowych.
Na dashboardzie, np. w Qlik, menedżer sprzedaży może zestawić dane historyczne z prognozą i zobaczyć w jednym miejscu:
- przewidywaną sprzedaż i popyt,
- prawdopodobieństwo realizacji planu,
- klientów z wysokim potencjałem zakupowym,
- ryzyko odejścia konkretnych klientów,
- produkty, dla których mogą pojawić się braki magazynowe.
Takie połączenie rozwija klasyczne Business Intelligence. Użytkownik nie analizuje już wyłącznie tego, co wydarzyło się w poprzednim miesiącu, ale otrzymuje również informację o tym, co z określonym prawdopodobieństwem wydarzy się w kolejnych tygodniach.
Hogart Business Intelligence wspiera firmy w budowie takich środowisk analitycznych, łącząc kompetencje z zakresu integracji danych, Business Intelligence i rozwiązań Qlik. Istotą projektu jest nie tylko stworzenie modelu czy dashboardu, ale zaprojektowanie całego przepływu danych tak, aby wyniki analiz trafiały do właściwych użytkowników i mogły realnie wspierać decyzje sprzedażowe.
Dzięki temu predictive analytics nie funkcjonuje jako odizolowany projekt data science. Staje się częścią środowiska Business Intelligence i codziennego procesu podejmowania decyzji w firmie.
