5 aplicaciones de análisis predictivo posicionadas para crecer en 2019

            
                                                                             
            
            

Para 2022, la firma de investigación MarketsandMarkets proyecta que el mercado de análisis predictivo tendrá un valor de 12.41 billones de dólares lo que tiene sentido considerando que las empresas de todos los sectores del sector impulsan este mercado. En consecuencia, las aplicaciones de análisis predictivo crecieron en 2018 y continuarán expandiéndose en 2019.

    
        

A continuación se presentan cinco aplicaciones de análisis predictivo que establecieron sólidos casos comerciales en 2018 y están posicionadas para un mayor crecimiento en 2019.

VER: Glosario rápido: inteligencia de negocios y análisis ( Tech Pro Research)

1. Análisis de riesgo de la cadena de suministro

El riesgo del proveedor es uno de los mayores desafíos para las empresas con cadenas de suministro globales. Hay riesgos si un proveedor sale del negocio o se adquiere, y también riesgos desconocidos de los proveedores de sus proveedores. También puede enfrentar los riesgos de sus proveedores más confiables si ocurre un desastre natural como un terremoto o un tsunami. Con el calentamiento global afectando a más condiciones climáticas, la capacidad de predecir el clima junto con los terremotos, los disturbios políticos y económicos, y una multitud de otros factores, impulsa la adopción de análisis predictivo para la cadena de suministro.

2. Análisis de salud del cliente

En 2019, más compañías usarán el análisis predictivo del cliente para mantener a su equipo de ventas informado. Por ejemplo, digamos que usted es un vendedor y cree que su cliente más grande está “en la bolsa” por el trato que está a punto de hacer. ¡No tan rapido! Alguien en el servicio al cliente interactuó recientemente con su mejor cliente. El cliente estaba muy descontento con la calidad de ese último envío de widgets que le ordenó. Ya que está en ventas, no sabía nada sobre este pedido de problemas, hasta ahora, porque TI conectó su sistema de ventas con su sistema de servicio al cliente y puede ver el panorama completo. Además, recibe un informe de análisis predictivo que marca repentinamente a su mejor cliente como “en riesgo”. Puede llamar rápidamente al cliente, con la esperanza de suavizar las cosas para que pueda allanar el camino para un nuevo pedido.

3. Predicción del deterioro de los alimentos

Aproximadamente un tercio de los alimentos producidos para el consumo humano en el mundo se desperdicia cada año . Esto es catastrófico cuando casi 800 millones de personas en todo el mundo no tienen suficiente para comer y es doloroso para los minoristas de alimentos que deben operar en márgenes delgados que el deterioro de los alimentos erosiona. Ingrese el análisis predictivo que ahora puede predecir la “verdadera” vida útil del producto, basándose no solo en las fechas de caducidad y en el momento en que se seleccionó el producto, sino también en la hora del día en que se seleccionó el producto, dónde se seleccionó el producto y los tipos de los controles ambientales, los productos se almacenaron y enviaron en. Los algoritmos pueden sopesar todos estos factores y calcular las vidas de anaquel verdaderas hasta el nivel de palet de un solo producto. Esto ayuda a los productores y minoristas a encaminar los alimentos con la vida útil más corta para cerrar mercados y enviar productos de mayor vida útil a mercados más distantes. Los ahorros están ahí, y más cadenas de alimentos y minoristas adoptarán la tecnología en 2019.

VER: Política de reparación de equipos seguros y acuerdo de confidencialidad (Tech Pro Research)

4. Mantenimiento preventivo de equipos

Busque el mantenimiento predictivo y preventivo de equipos y activos físicos para continuar como aplicaciones asesinas en 2019. No hay precio para mantener el tiempo de actividad y la buena voluntad de los clientes que no se decepcionan cuando hay retrasos. . Esta es la razón por la cual los análisis predictivos, donde los equipos emiten alertas cuando se necesita mantenimiento, o donde los sensores en las vías del tranvía pueden alertarle cuando las secciones de la vía se debilitan, son tan valiosos.

5. Los empleados con mayor probabilidad dejarán la predicción

En 2018, muchas compañías usaron análisis predictivos del comportamiento humano, y este número aumentará en 2019. El costo de perder a un empleado puede variar de decenas de miles de dólares a 1.5-2.0x el salario anual del empleado . Si las empresas pueden evitar que los empleados se vayan, pueden reducir sus costos de reclutamiento y pérdida de productividad. Por ejemplo, un centro de llamadas recopiló y analizó datos sobre cuántas llamadas fueron atendidas, cuántas llamadas se resolvieron exitosamente, cómo se sintieron los empleados sobre condiciones de trabajo etc. Luego, esos datos se usaron para detectar signos de insatisfacción de los empleados , y predecir qué empleados tenían más probabilidades de abandonar. ¿La meta? Para corregir condiciones de empleo desfavorables y alentar a un empleado a permanecer en la empresa.

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                                            Imagen: fizkes, Getty Images / iStockphoto
                                        


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