Fields marked with an * are required

خدماتنا

Blog

نمازج التحليلات التنبؤية التي تساعد الشركات علي مواجهة التحديات

نمازج التحليلات التنبؤية التي تساعد الشركات علي مواجهة التحديات

شهدت السنوات القليلة الماضية تطورًا كبيرًا في علوم البيانات؛ وخاصة فيما يتعلق بحلول (التحليلات التنبؤية) Predictive Analytics التي أصبحت من أهم الأدوات التي تساعد الشركات على التميز في سوق اليوم، حيث تساعد الشركات على فهم عملائها ومتطلباتهم، مما يساعد صناع القرار داخل الشركات على اتخاذ القرارات المناسبة باستمرار.

وقد أظهرت أبحاث ماكينزي أن تطبيق إستراتيجيات البيانات الضخمة قد أصبح سببًا رئيسيًا لنمو الشركات، وتعزيز قدرتها على المنافسة، بفضل تحسين كفاءة العمليات والاستغلال الأمثل للموارد.

تكمن الإشكالية في أن معظم الشركات رغم أنها تستطيع جمع البيانات المتعلقة بسلوك العملاء، إلا أن هناك القليل منها من يستطيع الاستفادة من هذه البيانات.

والجدير بالذكر أن هناك نسبة صغيرة فقط من البيانات التي تجمعها الشركات للتحليل، لذلك ما زالت بحاجة إلى أدوات لاستخلاص رؤى مفيدة من البيانات الضخمة وتحقيق أقصى استفادة.

نمازج التحليلات التنبؤية التي تساعد الشركات علي مواجهة التحديات 1 CodeShip

لذا فإن هناك تحديات تواجه هذه الشركات عند بناء نماذج التحليلات التنبؤية منها:

عدم الاهتمام بجودة البيانات:
تواجه الشركات مشكلة تكامل البيانات، نظرًا لأن البيانات التي تحتاج إلى تحليلها تأتي من مصادر متنوعة، في مجموعة متنوعة من التنسيقات المختلفة، كما يوجد تحدٍ أكبر وهو البيانات غير الموثوق بها، حيث إن البيانات الضخمة ليست دقيقة بنسبة 100%، ليس فقط لأنها يمكن أن تحتوي على معلومات خاطئة، ولكن لأنها يمكن أن تكون متكررة، وكذلك قد تحتوي على تناقضات. مما يؤدي إلى نتائج غير موثوقة واستنتاجات غير صحيحة تستند إلى تحليل خاطئ.

الحل:
يجب البدء في بناء نظام ذكاء الأعمال، حيث تتم كل مرحلة من مراحل جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها تلقائيًا، مما يمنع الأخطاء البشرية.

استخدام بيانات محدودة:

على الرغم من التطور الهائل لنماذج التسويق التي تقوم بالتنبؤ بسلوك العميل، إلا أنها  غير مدربة جيدًا، وذلك لأن الشركات تقوم بتدريب نماذجها على البيانات الداخلية وحدها؛ وبالتالي تُعزل نماذج الشركات عن العالم الخارجي.

لا يمكن أن تكون التنبؤات التي أُنشئت بواسطة هذه النماذج دقيقة، حيث تعمل وكأنها موجودة في السوق وحدها، ولا تعتمد على المنافسين، وتوجهات الطلب، وغيرها، لذلك يجب إدراج كل هذه العوامل عند تدريب هذه النماذج.

التقليل من القيمة الحقيقية للتحليلات التنبؤية:


يمكن للشركات الرائدة فقط تجميع الأفكار من بياناتها، ولكن  بالنسبة لمعظم الشركات لا تزال القيمة الحقيقية للتنبؤات غير واضحة، ومع ذلك يجب عليك البدء في الاعتماد على التسويق المستند إلى البيانات، حتى إذا كنت لا تعرف كيفية القيام بذلك بشكل مثالي. في غضون عام سيكون لديك أساس متين لبدء بناء نموذج أو تجربة طريقة أخرى للتحليلات التنبؤية. سوف تعتاد على بياناتك وترى أن اتخاذ القرارات بشأن ميزانيات الإعلان الخاصة بك بناءً على التوقعات يُعد أكثر فعالية.

المشاركات الاخيرة