Analitik prediktif
kampanye pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan untuk beberapa nama. Alat-alat ini diperlukan dalam rangka untuk perusahaan untuk postur dan memfokuskan upaya mereka secara efektif di seluruh luasnya basis pelanggan mereka. Mereka harus menganalisis dan memahami produk-produk yang diminati atau memiliki potensi permintaan yang tinggi, memprediksi pelanggan' kebiasaan membeli dalam
rangka untuk mempromosikan produk-produk yang relevan di beberapa titik sentuhan, dan secara proaktif mengidentifikasi dan mengurangi masalah-masalah yang memiliki potensi untuk kehilangan pelanggan atau mengurangi kemampuan mereka untuk mendapatkan yang baru. Analisis customer relationship management dapat diterapkan di seluruh siklus hidup pelanggan (akuisisi, hubungan pertumbuhan, retensi, dan memenangkan kembali). Beberapa bidang
aplikasi yang diuraikan di bawah ini (pemasaran langsung, cross-selling, retensi pelanggan) adalah bagian dari manajemen hubungan pelanggan.
Selama 5 tahun terakhir, beberapa lembaga kesejahteraan anak sudah mulai menggunakan analisis prediktif untuk bendera risiko tinggi kasus. pendekatan Yang telah disebut "inovatif" oleh Komisi untuk Menghilangkan Kekerasan terhadap Anak dan Mengabaikan Kematian (CECANF), dan di Hillsborough County, Florida, dimana memimpin anak badan kesejahteraan menggunakan pemodelan prediktif alat, belum ada penyalahgunaan yang berkaitan dengan kematian anak dalam populasi target seperti tulisan ini.
Para ahli menggunakan analisis prediktif dalam perawatan kesehatan terutama untuk menentukan mana pasien berada pada risiko mengembangkan kondisi-kondisi tertentu, seperti diabetes, asma, penyakit jantung, dan lain seumur hidup penyakit. Selain itu, canggih sistem pendukung keputusan klinis menggabungkan analisis prediktif untuk mendukung pengambilan keputusan medis pada titik perawatan. Definisi kerja
yang telah dikemukakan oleh Jerome A. Osheroff dan rekan-rekan: "pendukung keputusan Klinis (CD) menyediakan dokter, staf, pasien, atau orang lain dengan pengetahuan dan orang-informasi tertentu, cerdas disaring atau disajikan pada saat yang tepat, untuk meningkatkan kesehatan dan perawatan kesehatan. Ini meliputi berbagai tools dan intervensi seperti komputerisasi peringatan dan
pengingat, pedoman klinis, order set, data pasien laporan dan dashboard, dokumentasi template, penunjang diagnostik, dan alur kerja klinis yang sesuai".
2016 studi gangguan neurodegenerative memberikan sebuah contoh yang kuat dari CD platform untuk mendiagnosa, lagu, memprediksi dan memantau perkembangan penyakit Parkinson. Menggunakan besar dan multi-sumber pencitraan, genetika, klinis dan data demografi, ini peneliti mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat memprediksi keadaan penyakit dengan akurasi yang tinggi, konsistensi dan presisi. Mereka dipekerjakan model klasik
berbasis mesin dan model pembelajaran-metode gratis untuk membeda-bedakan antara pasien yang berbeda dan kelompok kontrol. Pendekatan serupa dapat digunakan untuk prediksi diagnosis dan perkembangan penyakit peramalan dalam banyak gangguan neurodegenerative seperti Alzheimer, Huntington, Amyotrophic Lateral Sclerosis, serta klinis dan biomedis aplikasi dimana Data Besar yang tersedia.
Banyak portofolio yang memiliki tunggakan pelanggan yang tidak melakukan pembayaran pada waktu. Lembaga keuangan telah melakukan kegiatan penagihan pada pelanggan ini untuk memulihkan jumlah yang jatuh tempo. Banyak koleksi sumber daya yang terbuang pada pelanggan yang sulit atau tidak mungkin untuk pulih. Predictive analytics dapat membantu mengoptimalkan alokasi koleksi sumber informasi dengan
mengidentifikasi yang paling efektif agen penagihan, hubungi strategi, tindakan hukum dan strategi lain untuk masing-masing pelanggan, sehingga secara signifikan meningkatkan pemulihan pada saat yang sama mengurangi biaya penagihan.
Sering organisasi perusahaan mengumpulkan dan memelihara data yang melimpah (misalnya pelanggan catatan, transaksi penjualan) seperti yang mengeksploitasi hubungan yang tersembunyi dalam data yang dapat memberikan keuntungan kompetitif. Untuk sebuah organisasi yang menawarkan beberapa produk, predictive analytics dapat membantu menganalisis pelanggan pengeluaran, penggunaan, dan perilaku lain, yang mengarah ke
yang efisien penjualan silang, atau menjual produk-produk tambahan kepada pelanggan saat ini. hal Ini secara langsung menyebabkan profitabilitas yang lebih tinggi per pelanggan dan hubungan pelanggan yang lebih kuat.
Dengan jumlah yang bersaing, layanan yang tersedia, perusahaan perlu fokus pada upaya mempertahankan terus-menerus kepuasan pelanggan, penghargaan loyalitas konsumen dan meminimalkan pelanggan gesekan. Selain itu, peningkatan kecil dalam retensi pelanggan telah ditunjukkan untuk meningkatkan keuntungan secara tidak proporsional. Salah satu penelitian menyimpulkan bahwa peningkatan 5%
dalam retensi pelanggan tarif akan meningkatkan keuntungan sebesar 25% sampai 95%. Bisnis cenderung untuk menanggapi pelanggan gesekan pada reaktif dasar, hanya bertindak setelah pelanggan telah memulai proses untuk menghentikan layanan. Pada tahap ini, kesempatan untuk mengubah keputusan pelanggan hampir nol. Aplikasi yang tepat dari predictive analytics dapat menyebabkan lebih proaktif strategi retensi. Dengan sering
pemeriksaan dari pelanggan masa lalu, penggunaan layanan, kinerja pelayanan, pengeluaran dan lain pola perilaku, model prediksi dapat menentukan kemungkinan pelanggan mengakhiri layanan kadang-kadang segera. intervensi dengan menawarkan menguntungkan dapat meningkatkan kesempatan untuk mempertahankan pelanggan. Diam gesekan, perilaku pelanggan untuk perlahan-lahan tapi pasti mengurangi penggunaan, adalah masalah lain yang
banyak dihadapi perusahaan. Predictive analytics juga dapat memprediksi perilaku ini, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan aktivitas pelanggan.
Ketika pemasaran produk konsumen dan jasa, ada tantangan untuk menjaga dengan produk yang bersaing dan perilaku konsumen. Selain mengidentifikasi prospek, predictive analytics juga dapat membantu untuk mengidentifikasi kombinasi yang paling efektif dari versi produk, materi pemasaran, saluran komunikasi dan waktu yang harus digunakan untuk target yang diberikan konsumen. Tujuan dari predictive analytics biasanya adalah untuk menurunkan biaya per pesanan atau cost per action.
Penipuan adalah masalah besar bagi banyak perusahaan dan dapat dari berbagai jenis, yaitu: akurat aplikasi kredit, penipuan transaksi (baik offline maupun online), pencurian identitas palsu dan klaim asuransi. Masalah ini wabah perusahaan-perusahaan dari semua ukuran di banyak industri. Beberapa contoh kemungkinan korban adalah penerbit kartu kredit, perusahaan asuransi, para pedagang
eceran, produsen, bisnis-ke-bisnis pemasok dan bahkan penyedia jasa. Model prediksi dapat membantu menyingkirkan para "penjahat" dan mengurangi eksposur bisnis penipuan.
Pemodelan prediktif juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi risiko tinggi penipuan calon dalam bisnis atau sektor publik. Mark Nigrini dikembangkan risiko-metode scoring untuk mengidentifikasi audit target. Dia menjelaskan penggunaan pendekatan ini untuk mendeteksi kecurangan pada franchisee laporan penjualan internasional rantai makanan cepat saji. Masing-masing lokasi adalah mencetak gol menggunakan 10 prediktor. 10 skor
kemudian tertimbang untuk memberikan satu final risiko secara keseluruhan skor untuk setiap lokasi. Sama mencetak pendekatan ini juga digunakan untuk mengidentifikasi risiko tinggi check kiting rekening, berpotensi penipuan agen perjalanan, dan dipertanyakan vendor. Yang cukup kompleks model digunakan untuk mengidentifikasi penipuan laporan bulanan yang disampaikan oleh divisi pengendali.
The Internal Revenue Service (IRS) Amerika Serikat juga menggunakan analisis prediktif untuk tambang pengembalian pajak dan mengidentifikasi penipuan pajak.