スタートアップ企業の成長にプレディクティブ・アナリティクスが役立つ5つの方法

新興企業は、プロセスの合理化、特定のオーディエンスへの訴求、機会の特定、迅速な成長の実現のために、データ分析を活用しています。以下の5つの方法があります。 プレディクティブ・アナリティクス は、スタートアップや中小企業を支援します。 

この世界は競争が激しく、新進気鋭の企業にとってはなおさらです。すでに確立された組織やブランドがある一方で、それと同じくらい、あるいはそれ以上の数の新しい事業が日々生まれています。つまり、スタートアップが成功するためには、規模の大小にかかわらず、絶対に優位に立つ必要があるのです。

これは、ビジネスを成功させるために最も重要な要素の一つである、持続的・永続的な成長システムの構築に直結します。新興企業にとっては、単にいくつかの成功を収めるだけではなく、顧客ベースの成長による継続的なサポートが特に重要です。それができなければ、新興企業が翼を広げて飛ぶことはできません。

残念ながら、新規事業のサポート体制を構築し、継続的に収益を上げることは非常に困難なことです。さらに悪いことに、今日の状況では、お客様はすぐに満足したいと思っています。ブランドは、お客様が望むサービスを、いつ、どこで、どのように提供するかに適応しなければなりません。多くの人は、新しい会社、特に低価格で付加価値を提供してくれる会社をすぐに試してみますが、その一方で、期待はずれだったり、平凡だったりすると、すぐに捨ててしまいます。

Predictive analytics そして m机上の学習 は、ビジネスが顧客を完全に理解することを可能にするための答えである。

プレディクティブ・アナリティクスとは？

アナリティクスとは、様々な応用が可能な統計情報を指す、かなり広い言葉です。データアナリティクス デジタルコンテンツを扱う - メトリクス・トラッキング・ソリューションを介して時間をかけて収集された情報は、主に蓄積、分析、抽出されます。このプラットフォームの最大の目的は、既存の、あるいは将来のオペレーションに役立つ実用的な情報を得ることにあります。

具体的には、収集したデータを使って将来の出来事の正確なモデルを構築する、予測分析も同様の手法です。以下のようなことが考えられます。

• 株式や投資の価格予測
• 製品や商品の需要変動を推定する
• 盗難や不正のタッチポイントなど重大な損失の原因を特定する
• マーケティングキャンペーンのための新規顧客層など、新規顧客の機会を予測する

予測分析の重要な要素は、それが信仰に基づくシステムではないということです。予測モデルは、現在の有効な情報を含む膨大なデータベースから構築されているため、完全に正確です。言い換えれば、保証はありませんが、それに近いものがあります。

プレディクティブ・アナリティクスはスタートアップ企業にどのように役立つのか？

お客様が何を求めているのか、ある決定や製品の発売に対してお客様がどのように反応するのかを正確に理解することを想像してみてください。ある視聴者の一部をターゲットにしたり、エンゲージする方法を驚くほど詳細に伝えることができるソリューションを考えてみてください。

それが、予測分析です。適切なシステムが活用するのは 機械学習 to understand data it’s ingesting. It generally contains historical information, mainly performance-based, which helps make sense of present data and informs future predictions.

本来、データは通貨であり、データがなければ予測モデルも存在しないからです。 特に顧客数の少ない新興企業では、しっかりとしたモデルを構築するために十分な情報を収集することが重要です。

予測分析プログラムは、IBMやAmazonなどの大手プロバイダーが提供するサービスベースのものであれば問題ありません。アナリティクスプロバイダーは、既存の大企業やパートナーの協力を得て最適化された、十分にテストされたプラットフォームを持っています。はいくつかあります。 アナリティクスツール 中小企業でも利用できるようになっています。 

予測分析の最大のセールスポイントは、規模の大小を問わず、企業の継続的な成長を実現することにあります。企業を成長させることは並大抵のことではありませんから、将来を見据えたシステムを構築したいと考えている事業者は、この点を重視しなければなりません。パーペチュアル 展開することで、必要な基礎を身につけることができるそして、それが将来の成功につながるのです。

プレディクティブ・アナリティクスの実践

One question remains: How can a small business utilize predictive analytics and machine learning? 

1.顧客サービスの改善

どんなに成功している企業であっても、お客様から学ぶべきことはたくさんあります。例えば、お客様が求めているのは、即日配送や迅速な配送オプションでしょうか？常時接続可能なライブのコミュニケーションチャネルを立ち上げる必要があるのか？自社の製品やサービスはお客様のニーズを満たしているのか、満たしていないのであれば、何を変えればよいのか。

顧客のパフォーマンスデータを取り込み、インサイトを抽出することで、企業は一般消費者のニーズを真に理解することができます。

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2.需要への対応力強化

ほとんどの企業では、シーズン中に需要が大幅に増加する一方で、一時的に需要が減少することがあります。また、価格、時事問題、新製品の発売など、その他の要因も影響します。

予測分析は、需要動向の計画を立てるのに役立ち、ビジネスが変化する潮目にうまく備えることができます。需要が減少すると、在庫補充のプロセスが遅くなり、無駄を省いてコストを下げることができます。逆に、需要が急増した場合は、その変化に対応するためにすべてをスケールアップすることができます。機械学習ソリューションは、多くのオペレーションを自動化するのに役立つことが最大の特徴です。

3.プロダクトマネジメントの最適化

通常、スタートアップ企業は1つまたは2つの製品で立ち上げますが、時間の経過とともに在庫が増えていくのは当然のことです。しかし、製品を発売する際に問題となるのは、保証がないということです。 

しかし、予測分析を行うことで、計画した発売が売れるかどうか、顧客が新しいアイデアを受け入れてくれるかどうかを見極めることができます。これは、特に資金が限られているスタートアップ企業にとっては、失敗や損失のリスクを減らすために必要なことです。たった一度のローンチの失敗が、ビジネスを安定させるか失敗させるかの分かれ目になることも多いのです。

4.ターゲット・マーケティング 

通常、スタートアップ企業は、ニッチな分野や小さな顧客層に焦点を当て、成功を収めた後、最終的には枝分かれしていきます。リスクは限定されますが、より安全な成長ルートを提供することができます。

しかし、予測分析システムを使えば、企業は潜在的なオーディエンスをより詳細に理解することができます。これは、特定のグループに対する体験やマーケティングを微調整するだけでなく、新たな層にも手を広げることを意味します。分析ソリューションは、製品に興味を持つ可能性のある新規顧客を掘り下げて見つけ出し、その人たちをどのようにエンゲージしたり、ターゲットにしたりするかについて、いくつかの提案をすることもできます。

5.製品品質の向上

製品の開発やサプライヤーの選定においては、使用する素材の品質が大きな違いを生むことがあります。例えば、あるサプライヤーから別のサプライヤーに変更すると、製品の品質が低下する可能性があります。 

品質の変化は、少なくとも顧客からのフィードバックがなければ、必ずしも明らかではないかもしれません。そこで役立つのが、予測分析です。データツールは、特定の変化が良いものか悪いものか、お客様がどのように反応するかなどを見分けることができます。また、大きな変化があったときには、お客様の声をより早くすくい上げてまとめることができます。その結果、顧客満足度を高めるという意味で、より反応の良いビジネスが可能になります。

A/Bテストと組み合わせて最大の成功を

予測分析は、顧客が何をどのように行っているかについての理解を深めるのに役立つかもしれませんが、「なぜ」についてはまだ謎に包まれています。そこで、因果推論 またはA/Bテストが活躍する.予測分析とA/Bテストという2つの手法を組み合わせることで、ビジネスは力を発揮することができます。

それは、既存のお客様や潜在的なお客様のニーズを先取りして、ポジティブな成長を構築することです。最終的には、サポートの持続的なチャネルが、どんなビジネスも支えてくれる。プレディクティブ・アナリティクスは、そのようなことを実現するために必要な足がかりとなります。

Kolabtreeのグローバルプールでは フリーランスのデータアナリスト そして 機械学習コンサルタント は、複数のスタートアップや中小企業が予測分析や予測を利用してビジネスを改善することを支援してきました。プロジェクトの投稿は無料で、すぐに始められます。