Predictive Analytics ในชีวิตประจำวันที่ต้องเจอ

Predictive Analytics หรือ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เป็นเครื่องมือที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ สถิติ และ Machine Learning ในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก แม้แนวคิดนี้จะฟังดูซับซ้อน แต่จริงๆ แล้วมันใกล้ตัวเรากว่าที่คิด เพราะเทคโนโลยีนี้ได้แทรกซึมอยู่ในชีวิตประจำวันของเราอย่างแนบเนียน ตั้งแต่การช้อปปิ้งออนไลน์จนถึงการเดินทางในเมือง

ทำความรู้จักกับ Predictive Analytics

• Predictive Analytics คืออะไร?
• Predictive Analytics ในชีวิตประจำวัน
• ประโยชน์ของ Predictive Analytics ในธุรกิจ
• ความท้าทายของ Predictive Analytics

Predictive Analytics คืออะไร?

Predictive Analytics คือการใช้ข้อมูลในอดีตมาสร้างเป็นแบบจำลอง (Model) เพื่อคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ตัวอย่างเช่น

• วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า จากการเลือกซื้อสินค้า
• คาดการณ์ความต้องการพลังงาน ในแต่ละช่วงเวลา การวางแผนผลิตพลังงาน ฯลฯ
• ระบุความเสี่ยงในธุรกิจ เช่น การฉ้อโกงหรือการผิดนัดชำระหนี้

หลักการนี้ช่วยให้ธุรกิจหรือบุคคลทั่วไปสามารถวางแผนล่วงหน้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Predictive Analytics ในชีวิตประจำวัน

1. การช้อปปิ้งออนไลน์

เคยสงสัยไหมว่า ทำไมเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซถึงรู้ใจเรา?

• ตัวอย่าง : เมื่อคุณค้นหา "รองเท้าวิ่ง" บนแพลตฟอร์มช้อปปิ้งอย่าง Amazon หรือ Shopee ระบบจะเสนอสินค้าที่เกี่ยวข้อง เช่น "ถุงเท้าสำหรับวิ่ง" หรือ "นาฬิกาออกกำลังกาย"
• Predictive Analytics ช่วยได้อย่างไร?
  ระบบจะรวบรวมข้อมูลการค้นหา การซื้อสินค้า และพฤติกรรมการคลิกของผู้ใช้คนอื่นๆ เพื่อคาดการณ์ว่าคุณอาจสนใจสินค้าใด

2. การเดินทางและแอปพลิเคชันแผนที่

แอปพลิเคชันนำทางอย่าง Google Maps และ Grab ใช้ Predictive Analytics เพื่อประเมินเวลาเดินทางและสภาพการจราจร

• ตัวอย่าง : การคาดการณ์เวลาการเดินทาง ระบบใช้ข้อมูลจราจรในอดีตและแบบเรียลไทม์เพื่อบอกว่าเส้นทางไหนเร็วที่สุด
• การจับคู่ผู้โดยสาร : แอปพลิเคชันอย่าง Grab ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อจับคู่ผู้โดยสารกับคนขับที่ใกล้ที่สุด

3. บริการสตรีมมิง

แพลตฟอร์มอย่าง Netflix และ Spotify ใช้ Predictive Analytics เพื่อแนะนำเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจของคุณ

• ตัวอย่าง : เมื่อคุณดูซีรีส์แนวดราม่า Netflix อาจแนะนำซีรีส์แนวเดียวกัน หรือแม้กระทั่งสร้างคอนเทนต์ใหม่ตามความชอบของกลุ่มผู้ชม
• Predictive Analytics ช่วยได้อย่างไร?
  ระบบเรียนรู้จากพฤติกรรมการรับชมของคุณและคนที่มีรสนิยมคล้ายคลึงกัน

4. สุขภาพและการออกกำลังกาย

Wearable Devices เช่น Fitbit และ Apple Watch ใช้ Predictive Analytics ในการวิเคราะห์สุขภาพ

• ตัวอย่าง : การคาดการณ์อัตราการเต้นของหัวใจที่ผิดปกติ หรือการแนะนำเวลาที่เหมาะสมสำหรับการพักผ่อน
• ผลกระทบ : ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถปรับปรุงสุขภาพและหลีกเลี่ยงความเสี่ยงในอนาคต

5. ธนาคารและการเงิน

ธนาคารใช้ Predictive Analytics เพื่อตรวจจับการฉ้อโกง

 

• ตัวอย่าง : หากพบว่ามีการใช้บัตรเครดิตในประเทศอื่นทันทีหลังจากคุณใช้ในประเทศ ระบบอาจแจ้งเตือนเพื่อยืนยันความถูกต้อง
• ผลกระทบ : ช่วยเพิ่มความปลอดภัยให้กับผู้ใช้งาน

ประโยชน์ของ Predictive Analytics ในธุรกิจ

Predictive Analytics คือเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนและตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด โดยอาศัยข้อมูลในอดีตมาทำนายเหตุการณ์ในอนาคต การใช้งานเทคโนโลยีนี้ในธุรกิจมีประโยชน์หลากหลายด้าน ดังนี้

1. เพิ่มความสามารถในการคาดการณ์ตลาด

Predictive Analytics ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจแนวโน้มของตลาด

• การวิเคราะห์ความต้องการของผู้บริโภค ช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า เช่น สินค้าหรือบริการที่ได้รับความนิยมในอนาคต
• การระบุโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ เช่น การคาดการณ์ความต้องการในภูมิภาคที่ยังไม่ได้รับการบริการ

ตัวอย่าง
ธุรกิจค้าปลีกอย่าง Walmart ใช้ Predictive Analytics ในการวางแผนสต็อกสินค้า โดยดูข้อมูลการขายในอดีตเพื่อทำนายว่าช่วงเวลาใดจะมีความต้องการสินค้าสูง เช่น ช่วงเทศกาลหรือฤดูต่างๆ

2. ปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า (Customer Experience)

Predictive Analytics ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับแต่งประสบการณ์ลูกค้าได้อย่างแม่นยำ

• การทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคล (Personalized Marketing) ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อแนะนำสินค้า บริการ หรือโปรโมชั่นที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคล
• การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า ช่วยระบุว่าลูกค้ากลุ่มใดมีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการ และนำเสนอโปรโมชั่นเพื่อรักษาความสัมพันธ์

ตัวอย่าง
Netflix ใช้ Predictive Analytics ในการแนะนำภาพยนตร์หรือซีรีส์ที่สอดคล้องกับความชอบของผู้ชม เพิ่มโอกาสในการรักษาฐานสมาชิก

3. การจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ

Predictive Analytics ช่วยลดความสูญเปล่าในทรัพยากร

• การจัดการสต็อกสินค้า คาดการณ์ความต้องการเพื่อป้องกันการขาดแคลนหรือสต็อกเกินจำเป็น
• การบริหารแรงงาน ช่วยคาดการณ์ว่าช่วงเวลาใดต้องการพนักงานเพิ่มเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า

ตัวอย่าง
ธุรกิจสายการบินใช้ Predictive Analytics ในการวางแผนเที่ยวบิน โดยคาดการณ์จำนวนผู้โดยสารในช่วงเวลาต่างๆ เพื่อลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

4. การป้องกันความเสี่ยงและการฉ้อโกง

Predictive Analytics ช่วยระบุความผิดปกติหรือความเสี่ยงได้ล่วงหน้า

• การตรวจจับการฉ้อโกง (Fraud Detection) ระบบสามารถตรวจจับการทำธุรกรรมที่ผิดปกติ เช่น การใช้บัตรเครดิตในสถานที่ที่ไม่คุ้นเคย
• การจัดการความเสี่ยงด้านสินเชื่อ วิเคราะห์ประวัติการชำระเงินของลูกค้าเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงของการผิดนัดชำระหนี้

ตัวอย่าง
ธนาคารและบริษัทบัตรเครดิต เช่น Visa ใช้ Predictive Analytics เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่ายที่ผิดปกติและป้องกันการฉ้อโกง

5. การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทำงาน

Predictive Analytics ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการต่างๆ

• การบริหารห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain) ช่วยคาดการณ์ความต้องการและจัดสรรทรัพยากรได้อย่างเหมาะสม
• การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต โดยคาดการณ์เวลาที่เครื่องจักรต้องได้รับการบำรุงรักษา เพื่อลดเวลาในการหยุดทำงาน

ตัวอย่าง
โรงงานผลิตรถยนต์อย่าง Toyota ใช้ Predictive Analytics ในการบำรุงรักษาเครื่องจักรล่วงหน้า (Predictive Maintenance) ลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น

6. การสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

Predictive Analytics ช่วยผู้บริหารในการตัดสินใจด้วยข้อมูลที่มีคุณภาพ

• การเลือกกลุ่มเป้าหมายใหม่ ช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุว่าผลิตภัณฑ์หรือบริการใดควรมุ่งเน้นในตลาดใด
• การคาดการณ์ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลง เช่น การเพิ่มราคา การเปิดตัวสินค้าใหม่ หรือการเปลี่ยนกลยุทธ์ทางการตลาด

ตัวอย่าง
บริษัทประกันภัยใช้ Predictive Analytics เพื่อคำนวณเบี้ยประกันที่เหมาะสมตามความเสี่ยงของผู้เอาประกัน

7. การปรับตัวกับการแข่งขันในตลาด

Predictive Analytics ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจคู่แข่งและตลาดได้ดีขึ้น

• การเปรียบเทียบข้อมูลกับคู่แข่ง ช่วยให้ธุรกิจทราบตำแหน่งของตัวเองในตลาด
• การตอบสนองต่อแนวโน้มของอุตสาหกรรม คาดการณ์ว่าอุตสาหกรรมกำลังมุ่งหน้าไปในทิศทางใด

ความท้าทายของ Predictive Analytics

ถึงแม้ว่า Predictive Analytics จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีความท้าทาย เช่น

• ความแม่นยำของข้อมูล: หากข้อมูลไม่ครบถ้วนหรือมีคุณภาพต่ำ การคาดการณ์อาจผิดพลาด
• ความเป็นส่วนตัว: การใช้ข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้งานอาจกระทบต่อความไว้วางใจ

Predictive Analytics เป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขันและยกระดับการดำเนินธุรกิจในหลากหลายมิติ ตั้งแต่การปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าไปจนถึงการลดต้นทุนและการป้องกันความเสี่ยง ธุรกิจที่นำ Predictive Analytics มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพ จะสามารถสร้างความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในยุคที่ข้อมูลคือพลังสำคัญของโลกธุรกิจ

บทความอื่นๆที่น่าสนใจเพิ่มเติม :

เข้าใจ Machine Learning อย่างง่าย

ปัญญาประดิษฐ์เปลี่ยนโลกธุรกิจอย่างไร

ซอฟต์แวร์สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก: เพิ่มประสิทธิภาพด้วยงบที่คุ้มค่า

ทำไมธุรกิจยุคใหม่ต้องการซอฟต์แวร์เฉพาะทาง