預計到2027年，全球預測分析市場將以21.9%的復合年增長率增長到354.5億新元。由于不斷變化的客戶期望、供應鏈中斷，以及不斷進入市場的新競爭者的威脅，當今的全球市場是高度不可預測的。預測分析為企業提供了一種急需的能力，可以預見未來，調整行動方針，以保持競爭力和盈利能力。

長期以來，預測分析仍然是一個高度復雜的領域，只有數據科學家和數據分析師才能從事和利用;然而，得益于機器學習等人工智能技術，現在即使是接受過最少培訓的企業用戶，也可以利用預測分析來分析歷史和當前數據，以獲得洞察，從而簡化運營、降低風險并發現機會。

什么是預測分析?

谷歌將預測分析定義為分析當前和歷史事實以預測未來的各種統計技術。借助先進的工具、大數據機器學習和人工智能模型，企業可以使用歷史和當前數據，以高精度可靠地預測未來幾秒、幾天或幾年的趨勢和行為。

預測分析幫助企業展望未來，并預測可能影響他們的事件和結果。它是高級分析的一個分支，可分析企業從交易數據庫、社交媒體、視頻、圖像、文本等收集的所有數據。預測分析使用歷史和當前數據、復雜的統計算法和大數據機器學習，使用戶組織能夠準確預測未來的結果，并有效地為不可預見的事件做好準備。企業領導者可以使用預測分析來做出更明智、更具前瞻性的決策，這是當今競爭異常激烈的市場中的競爭優勢。

預測性分析與規范性分析

規范性分析是業務分析的最后一步。規范性分析借鑒了預測分析，并通過提供具體的、可操作的步驟來解決在預測分析的幫助下發現的風險和機會，使預測分析更進一步。簡而言之，預測分析是為了確定未來的情況，而規范性分析是為了構建特定的解決方案來應對這些風險和機遇。

預測分析的用途是什么?

從醫療保健到制造業，預測分析幾乎對每個企業或行業都有價值。企業使用預測分析來預測庫存、管理設備維護、設定價格、推薦產品和服務、識別欺詐，以及雇傭員工來填補技能缺口。通過預測分析，企業可以更好地控制成本，優化運營和財務決策，并提高收入。

預測分析增強營銷活動：預測分析可以使營銷專業人員預測行業趨勢和客戶行為變化。憑借預見未來的能力，營銷人員可以更深入地了解客戶的需求，并制定營銷活動以取得更好的成果。

保險業受益于預測分析：保險企業采用預測分析和人工智能(AI)技術來更好地定位其客戶群，減少客戶流失，識別和預防風險，并提高客戶終身價值。新獲得的更深入了解客戶需求和偏好的能力，使這些企業能夠在競爭中脫穎而出并發現新的商機。

人力資源專業人員受益于預測分析：人力資源領導者需要處理大量人員的數據。預測分析使他們能夠理解所擁有的大量數據，以簡化運營并為其企業的整體成果做出積極貢獻。通過預測分析，人力資源團隊可以確定候選人是否適合企業文化，是否需要雇用更多員工來維持業務增長，以及是否需要引入新的培訓計劃來提高員工的技能。

預測分析為零售商提供關鍵業務洞察力：線上和線下零售商生成大量客戶數據。然而，大部分數據仍未使用。預測分析使這些零售企業能夠利用所有歷史和當前數據，并生成有助于推動客戶體驗和銷售的見解。

例如，零售商可以收集有關客戶如何在線購物、訪問線下商店的頻率以及他們最常購買的商品的數據。通過預測分析，零售商可以利用從所有這些數據中獲得的見解來優化庫存、準確預測收入、檢測欺詐并發現機會。

醫療保健行業提高了效率和競爭優勢：全球領先的醫療保健參與者，越來越多地投資于預測分析和其他創新數字技術，以提高整個流程的效率。通過預測分析，醫療保健官員可以更好地預測庫存和員工需求、優化供應鏈并管理醫療設備維護需求。

金融機構依靠預測分析蓬勃發展：銀行和金融機構可以使用預測分析，來預測信用風險和檢測欺詐。可以創建預測模型來識別不斷變化的客戶需求，并開發滿足這些需求的產品和服務。值得注意的是，銀行業是數據最豐富的行業之一，需要強大的數據和分析解決方案來推動客戶參與度和收入增長。

預測數據分析給企業帶來的好處

企業可以通過多種方式從規范性數據分析中受益。一些顯著的優勢包括：

獲得競爭優勢：在當今競爭異常激烈的環境中，企業必須不斷尋找新機會，并在風險出現時降低風險。預測分析使企業能夠利用數據來預測未來事件，例如機器故障和不斷變化的客戶需求。這種新功能使這些企業能夠建立競爭護城河，從而保持領先于同行。

有效的欺詐檢測：預測分析將在幫助各行業的企業，識別欺詐交易和模式方面發揮重要作用，從而可以及早標記并及時響應任何潛在事件。配備先進的預測分析功能，銀行和保險企業可以簡化運營，更好地為客戶提供服務，并在欺詐發生之初就防止欺詐。

數據驅動的決策：預測分析使用大數據機器學習和人工智能模型，來生成關鍵業務洞察，為決策提供信息，從而推動創新和業務增長。在新經濟中，更快地響應市場變化和不斷變化的客戶期望的能力，可能成為戰略差異化因素。

卓越的客戶體驗(CX)：預測分析是一種強大的變革性工具，可以深入了解現代客戶，并修改CX策略以提高參與度和忠誠度。創造高度個性化和情境化的體驗，可以讓客戶反復回歸該品牌，并有助于提高客戶終身價值(CLV)并找到新的收入來源。

提高活動績效：預測分析通過從通常駐留在整個企業的不同數據存儲庫中的數據中，產生更大的價值來增強企業的商業智能(BI)能力。這些新功能可幫助營銷人員可視化各種數據，例如過去的營銷活動、客戶數據和網站數據，并讓他們預測不同策略的成功。根據結果，營銷專業人員可以選擇策略或嘗試新策略。