Öngörücü analitik nedir ve işiniz için hangi faydaları sağlar?

Geçmiş verilere bakarak gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesini sağlayan öngörücü analitik, pazarlamadan üretime, siber güvenlikten sağlık hizmetlerine kadar pek çok alanda faydalı sonuçlar doğurur. Öngörücü veya kestirimci olarak bilinen tahmine dayalı analitik nedir, günümüz iş dünyasındaki en popüler kullanım alanları nelerdir ve işiniz için hangi faydaları sağlar, blog yazımızda derledik.

Tahmine dayalı modelleme, geçmiş verilere bakarak gelecekteki gelişmelerin tahmin edilmesini sağlayan bir analiz yaklaşımı. Her teknolojide olduğu gibi öngörücü analitiğin faydaları da teknolojik gelişimle, kullanım kolaylığıyla ve ulaşılabilir maliyetlerle birlikte artacak.

Allied Market Research araştırma şirketinin verilerine göre 2020 yılında 7,3 milyar dolar hacmi aşan öngörücü analitik pazarı, 2027 yılında 35 milyar dolara ulaşacak.

Öngörücü analitik nedir?

Tahmine dayalı modelleme veya tahmine dayalı analitik, verilerdeki önceki modellere bakarak daha sonra ne olacağını tahmin etmek için istatistik bilimini, makine öğrenimini ve hatta yapay zekayı kullanır.

Tahmine dayalı modellerin en bilinen ve en eski örneklerinden biri hava durumu tahminidir. Ne zaman yağmur yağacağını veya havanın güneşli olacağını bu modelleme sayesinde biliriz. Tahmine dayalı modeller ayrıca seçim tahminleri oluşturmak, hastalıkların yayılma hızını veya iklim değişikliğinin etkilerini öngörmek için kullanılır.

Tahmine dayalı analitik için çok sayıda kurumsal uygulama vardır. Bir McKinsey raporuna göre, insanların Amazon'da satın aldıklarının %35'i ve Netflix'te izlediklerinin %75'i tahmine dayalı algoritmalar tarafından onlara sağlanan tavsiyelere dayanıyor.

Öngörücü analitik kullanılan iş alanları

Günümüzde öngörücü analitiğin iş dünyasında en sık kullanıldığı uygulama şekillerine daha yakından bakalım.

Pazarlama

Tahmine dayalı modelleme günümüz tüketici ürünleri ve hizmetlerinde vazgeçilmez yaklaşımlardandır. Tüm büyük e-ticaret siteleri bir şekilde tahmine dayalı modelleme kullanır. Öte yandan birçok çevrimdışı perakendeci, ürünleri için mümkün olan en iyi fiyatları belirlemek veya potansiyel müşterilere özel teklifler iletmek için bundan faydalanır.

MicroStrategy tarafından oluşturulan bir rapora göre, işletmelerin %46'sı analitiği kullanarak yeni ürünler ve gelir akışları oluşturabildiklerini belirtiyor. Öngörücü analitiği pazarlama için kullanan sadece perakendeciler değil. Pek çok kuruluş, ürünlerini pazarlamak için tahmine dayalı analitikten faydalanabilir.

Sıra dışı bir örnek olarak ABD’deki bir hayvan barınağı, daha fazla hayvana yuva bulmak için öngörücü analitikten faydalanmaya başladı. Veriler geçici yuva bulan hayvanların, barınakta bekleyenlerden daha yüksek bir sahiplenilme oranına sahip olduğunu ortaya koydu.

Risk yönetimi

Büyük finans kurumları, kredi başvuruları veya sigorta poliçesi talepleri söz konusu olduğunda büyük hacimli bilgilerle uğraşmak zorundadır. Tüm bunlar, KOBİ kredileri veya sigorta poliçeleri gibi sektör bilgisi ve muhakemesinin gerekli olduğu durumlarda zaman alır.

Otomobil sigortası veya hayat sigortası gibi kişisel sigortalar, gelişmiş aktüeryal tablolara ve risk formüllerine sahiptir. Kişisel krediler için ise kredi notu derecelendirmeleri hesaba katılır. Ancak kurumsal müşteriler söz konusu olduğunda, süreç daha karmaşık bir hal alır.

Örneğin, iki restoranın sigortalanması gereken bir senaryo hayal edin. Birinde tek bir fritöz, diğerinde ise dört tane olsun. Sezgisel olarak dört fritöze sahip bir restoranın daha riskli algılanması normaldir. Ancak aslında tek fritözü olan restoran daha risklidir, çünkü risk kontrolleri olmadan çalışan bir aile işletmesi olma olasılığı daha yüksektir.

Aslında bir insan, deneyimlerine dayanarak hangi restoranın daha riskli olduğunu doğru şekilde saptayabilir. Ancak her işletme için bu gibi koşulları değerlendirmek zaman alır ve sigorta şirketleri için detaylı değerlendirme kriterlerini sağlamak için önemli bir insan kaynağı gerekir. Bugünün iş dünyasının ise bu insan kaynağı ile ilişkili zaman ve maliyet ile ilgili bakışı farklıdır. İşletmelerin neredeyse her zaman anında karar vermesi gerekir. Diğer yandan, insanlar için bu tempoya ayak uydurmak zorlu olsa da yapay zeka destekli sistemler için çocuk oyuncağıdır. Bu da öngörücü analitiği birçok alanda kullanmak için ideal yapar.

Dolandırıcılık tespiti

Başta finansal hizmet şirketleri olmak üzere perakendeciler ve birçok sektörden diğer firmalar sık sık kasıtlı dolandırıcılık girişimleriyle karşı karşıya kalırlar.

PwC'nin yaptığı en son küresel suç araştırması, dolandırıcılık oranlarının rekor seviyelerde olduğunu gösteriyor. Dolandırıcılık, şirketlere yıllık 42 milyar dolara mal oluyor. Araştırma şirketi verilerine göre, son iki yılda şirketlerin %47'si en az bir dolandırıcılık olayına maruz kaldı. LexisNexis'in yakın tarihli bir raporuna göreyse perakende dolandırıcılığı geçen yıl %7,3 artmakla kalmadı, daha sofistike ve karmaşık hale geldi.

LexisNexis raporuna göre, sahtekarlık tespitinde analitik kullanımı, perakende müşterileri için sorunsuz deneyim oluşturmaya yardımcı olabilir. Analitik, müşterilerin ilk oturum açtıklarında kimliklerini doğrulamalarına ve ardından şüpheli davranışları gerçekleştikleri anda onları yakın takibe almalarına yardımcı olabilir.

Finans şirketleri genellikle önlerine gelen potansiyel dolandırıcılık vakalarının hepsiyle tek tek ilgilenemeyecek kadar ufak bir müfettişlik ekibine sahiptir. Tahmine dayalı modeller, yüz binlerce dolandırıcılık iddiasını tarayabilir, büyük olasılıkla dolandırıcılık ihtimali olan olayları işaret edebilirler. Bu sayede, insanlardan oluşan ekipler gerçekten riskli olan vakalara odaklanarak üretken kalabilirler.

Siber güvenlik

Deloitte'in 2020 State of AI raporuna göre, bir şirket içindeki en büyük analitik kullanıcısı BT departmanıdır. Yapay zeka uygulamalarını en çok kullanan ikinci bölüm ise siber güvenlik operasyon merkezi ve güvenlik departmanlarıdır.

Saldırganlar, geleneksel imza tabanlı savunma sistemlerini atlatma konusunda artık çok daha iyiler. Saldırılar hızla gelişiyor, genellikle güvenliği ihlal edilmiş kimlik bilgilerinden ve diğer erişim kanallarından yararlanıyor.

Analitik, yeni bir uygulamanın veya web sitesinin güvenli mi yoksa kötü niyetli mi olduğunu, belirli bir kişinin davranışının şüpheli olup olmadığını tahmin edebilir. Analitik ayrıca, şirket sırlarının veya hassas müşteri bilgilerinin ihlali gibi şüpheli veri hareketlerini tespit etmek için de birebirdir.

Lojistik ve Operasyonlar

Sevkiyat titizlik isteyen zorlu ve maliyetli bir süreçtir. Amerikan Lojistik ve Tedarik Zinciri Endüstrisi Birliği MHI tarafından yapılan bir ankete göre, geçtiğimiz yıl tedarik zinciri yöneticilerinin yalnızca %30'u tahmine dayalı analitikten faydalanıyordu. Ancak ankete verilen yanıtlara göre bu değişmek üzere. Henüz bu teknolojiyi kullanmayan şirketlerin %57'si önümüzdeki beş yıl içinde öngörücü analitiği benimsemeyi planlıyor.

Tahmine dayalı modelleme ayrıca kurumunuzda bulunan herhangi bir cihazın ya da cihaz gruplarının davranışlarını izler ve analiz eder. Arızaları gerçekleşmeden tespit eder ve gerekli müdahalelerin yapılmasını sağlar. Öngörücü bakım sayesinde, sağladığınız hizmet ya da gerçekleştirdiğiniz üretim operasyonlarında yaşanabilecek kesintiler asgari seviyeye indirgenir ve gelir kaybı yaşanmasının önüne geçilir. Arızaların önceden tespit edilerek operasyonel planlamalarının yapılabilmesi kurumlarda verimlilik artışı sağlar.