今天，企业利用大数据分析通过数据洞察增强产品功能，从而在竞争激烈且充满活力的市场中保持相关性。企业竞相采用人工智能实践来挖掘数据并提取可以帮助他们的信息。但领导者正在使用预测分析来了解客户行为、市场和销售预测等，然后再将产品推向市场或执行人工智能战略。预测分析以及客户智能、人工智能、机器学习和其他形式的数据分析正在慢慢改变人们开展业务和做出市场决策的方式。预测分析基本上是分析历史数据以及现有外部数据以发现模式和行为的过程。Gartner详细介绍了预测分析的定义，它是一种数据挖掘方法，其属性强调预测（而不是描述、分类或聚类）产生的洞察力与业务的相关性、易用性，以便业务用户可以使用这些工具在能够快速进行工具可以在数小时或数天内评估的分析的同时使用。它适用于结构化数据（交易）和非结构化数据（评论、电子邮件和论坛条目）。这些分析几乎可以应用于任何业务领域，包括天气预报、检测保险欺诈企图、修理机器和改善农艺机会。通常，预测分析背后的指导原则是从过去的经验中汲取见解，这将有助于通过遵循相同的模式来预测未来。当与人工智能相结合时，即使现有数据集是白噪声，预测分析也能提供更准确和详细的见解。这是可能的，因为AI的机器学习应用程序可以帮助基于AI的预测模型不断学习和适应，随着时间的推移改进并做出更准确的预测。人工智能将进一步增强预测能力，使品牌能够为其服务和产品识别、参与和确保合适的市场，并提高营销活动的效率和投资回报率。它还将有助于消除代价高昂的IT停机时间。例如。Appnomic首席营销官CuneytBuyukbezci表示，他的公司使用预测智能为使用人工智能的客户处理了250,000起关键IT事件，这相当于超过850,000个工时。基于AI的预测分析还可以在出现异常时发送智能警报。在面向客户的业务中，它可以帮助识别可能放弃服务或产品的客户。例如，假设客户没有续订OTT平台的会员资格，或者没有继续购买已添加到电子商务网站购物车中的商品。AI系统会提醒CRM或销售团队，他们可以提示电子邮件或短信，提醒他即将到来的交易和有利可图的优惠或折扣。类似的策略也可用于追加销售客户最有可能购买的产品或服务。在银行和金融机构中，人工智能和预测分析可以通过监控客户交易和标记偏离标准客户行为的交易来防止银行进行欺诈交易。在呼叫中心和业务流程外包中，它可以识别处理突然激增的呼叫所需的人员。在预测系统确定未来几天或几周内需要多少人之后，可以为呼叫中心配备适当的人员，以将等待时间保持在可接受的最低限度。除此之外，预测分析中的人工智能可以提供更高的生产力，降低运营成本，转变业务和运营模式，并促进更有效的资源管理和资产管理决策。此外，通过从移动、社交媒体、商店和电子商务网站的客户数据中收集数据驱动的见解。对这些数据的预测分析可以简化客户转化率、预测和避免客户流失、降低客户获取成本以及个性化营销活动以增加收入。它还提高了上市速度，使组织在竞争中更具适应性和敏捷性。Forrester预测，到2021年，预测分析市场将以15%的复合年增长率增长。与此同时，Gartner在其2018年数据科学和机器学习平台魔力象限中透露，传统软件编辑器已经从经典的描述性和诊断性分析转向预测性和描述性分析在历史上领先于大型企业。这意味着大多数行业目前正在慢慢地将预测分析纳入其业务框架。这样做可以通过数据驱动的创新、业务决策和运营可扩展性对业务产生巨大影响。
