Trong thị trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt, dữ liệu đã trở thành một nguồn tài nguyên vô giá cho mỗi doanh nghiệp. Việc khai thác hiệu quả tiềm năng của dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác mà còn nâng cao sức mạnh cạnh tranh. Trong đó, phân tích dự đoán là yếu tố không thể thiếu.
Hiện nay, phân tích dự đoán là một trong những trụ cột quan trọng của khoa học dữ liệu doanh nghiệp, giúp xác định xu hướng và dự báo kết quả trong tương lai.
Nền tảng Salesforce, Salesforce Forecasting, cùng với các tính năng ưu việt, giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng, triển khai và thực hiện các dự đoán chính xác theo yêu cầu, từ đó tối ưu hóa chiến lược và nâng cao hiệu quả vận hành.
Vậy phân tích dự đoán cụ thể là gì? Quy trình và ứng dụng của nó như thế nào? Hãy cùng khám phá chi tiết trong bài viết dưới đây.
Hiểu về phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán là phương pháp sử dụng các kỹ thuật thống kê và máy học để dự đoán và ước lượng các sự kiện, xu hướng và kết quả trong tương lai. Quá trình này sẽ bao gồm việc phân tích dữ liệu trong quá khứ và hiện tại, học máy, trí tuệ nhân tạo và sử dụng các mô hình để có thể hỗ trợ cho việc dự đoán một cách chính xác.
Salesforce, điển hình là Sales Cloud, cho phép người dùng tạo, theo dõi và quản lý các dự báo cho đội ngũ bán hàng. Công cụ này không chỉ dự đoán doanh thu tương lai mà còn tạo ra môi trường hợp tác giữa quản lý và nhân viên bán hàng, giúp tăng cường tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình bán hàng.
Từ việc phân tích dự đoán, các doanh nghiệp có khả năng đưa ra các quyết định thông minh, từ đó góp phần tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và tăng cường hiệu suất hoạt động.
Quy trình phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán là một phương pháp phân tích khoa học một cách hệ thống. Quy trình hoạt động của phân tích dự đoán bao gồm 5 bước quan trọng có thể được liệt kê như sau:
Xác định vấn đề
Quá trình phân tích dự đoán bắt đầu bằng việc xác định rõ ràng vấn đề cần giải quyết. Dù đó là phát hiện các hoạt động gian lận, tối ưu hóa mức tồn kho trong mùa lễ, hay dự báo mực nước lũ trong thời tiết khắc nghiệt, một vấn đề được xác định rõ sẽ đặt nền tảng cho việc chọn phương pháp phân tích dự đoán phù hợp.
Thu thập và tổ chức dữ liệu
Dữ liệu là một phần quan trọng của Phân tích dự đoán. Thông thường, các tổ chức thường sở hữu những kho dữ liệu khổng lồ, dữ liệu thu được thường là các lượng cơ sở dữ liệu lớn được thu thập liên tục và từ nhiều các nguồn khác nhau.
Trước khi dữ liệu được xử lý, cần xác định nguồn của dữ liệu và tổ chức sắp xếp dữ liệu một cách hợp lý và cẩn thận vào kho dữ liệu trung tâm.
Tiền xử lý dữ liệu
Dữ liệu thô cần trải qua một quá trình tiền xử lý trước khi phát triển các mô hình dự đoán. Các dữ liệu này cần được kiểm tra kỹ lưỡng, bao gồm việc phân tích và chọn lọc dữ liệu, cụ thể là quá trình làm sạch dữ liệu.
Các bước chính của quá trình làm sạch dữ liệu bao gồm chỉnh sửa và loại bỏ các trường dữ liệu không chính xác và chưa hoàn chỉnh, xác định và loại bỏ thông tin trùng lặp cũng như dữ liệu không liên quan và sửa lỗi định dạng, giá trị bị thiếu và lỗi chính tả.
Phát triển mô hình dự đoán
Từ những thông tin đã được xử lý, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng một loạt công cụ và kỹ thuật để xây dựng các mô hình dự đoán, lựa chọn phương pháp phù hợp nhất dựa trên vấn đề và đặc điểm của tập dữ liệu. Các loại mô hình dự đoán phổ biến bao gồm các thuật toán học máy, mô hình hồi quy và mô hình cụm.
Xác thực và triển khai
Khi mô hình dự đoán đã được thiết lập, cần xác thực mô hình để đánh giá độ tin cậy và chính xác của mô hình đó. Nếu kết quả kiểm tra mô hình đạt yêu cầu, mô hình đó có thể được sử dụng và triển khai để cung cấp dự đoán cho các bên liên quan thông qua các ứng dụng, websites và bảng điều khiển dữ liệu.
Các loại mô hình phân tích dự đoán
Trong phân tích dự đoán, có nhiều loại mô hình khác nhau để xử lý dữ liệu. Mỗi loại mô hình có những ưu điểm và ứng dụng riêng, và việc chọn lựa mô hình phù hợp là rất quan trọng.
Mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy là một trong những kỹ thuật phổ biến nhất trong phân tích dự đoán. Nó giúp tìm kiếm và đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Ví dụ, doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán doanh thu dựa trên các yếu tố như chi phí quảng cáo và xu hướng thị trường.
Mô hình phân loại
Mô hình phân loại sử dụng học máy và AI trong quá trình xem xét dữ liệu và phân nhóm các đối tượng theo các đặc điểm cụ thể.
Trong marketing ứng dụng, mô hình phân loại có thể được sử dụng để phân loại người dùng vào các nhóm khách hàng khác nhau dựa trên các yếu tố như độ tuổi, giới tính, sở thích. Mô hình phân loại có thể giúp doanh nghiệp nhận diện khách hàng có khả năng mua hàng cao và điều chỉnh chiến dịch tiếp thị để tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi.
Mô hình cụm
Mô hình cụm là một mô hình học máy cho phép chia dữ liệu thành các nhóm có tính tương đồng cao dựa trên các đặc điểm thuộc tính cụ thể. Điều này giúp doanh nghiệp tìm ra những đặc trưng nổi bật của từng nhóm khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược marketing phù hợp.
Mô hình chuỗi thời gian
Mô hình chuỗi thời gian khá hữu dụng cho các thương hiệu nhờ cung cấp cho các marketer những thông tin chi tiết, hữu ích về tính thời vụ và hành vi theo chu kỳ.
Doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình này để phân tích dữ liệu doanh thu bán hàng theo tháng hoặc năm, từ đó đưa ra các dự đoán thay đổi tiềm năng trong dữ liệu.
Ứng dụng của Salesforce trong phân tích dự đoán
Salesforce là một nền tảng quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hàng đầu, mang đến nhiều tính năng và công cụ hữu ích để hỗ trợ doanh nghiệp trong việc quản lý và phân tích dữ liệu. Khi kết hợp với phân tích dự đoán, Salesforce có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình bán hàng, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường hiệu quả dịch vụ.
Dự đoán doanh thu và cơ hội bán hàng
Một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của phân tích dự đoán trong Salesforce là dự đoán doanh thu và cơ hội bán hàng. Công cụ Einstein Forecasting trong Salesforce sử dụng AI và máy học để phân tích dữ liệu lịch sử và đưa ra dự đoán về doanh thu trong tương lai. Điều này giúp đội ngũ bán hàng tập trung vào những cơ hội có khả năng thành công cao.
Nâng cao trải nghiệm khách hàng
Phân tích hành vi khách hàng là một phần quan trọng trong việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Salesforce có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu về hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp. Điều này không chỉ gia tăng sự hài lòng của khách hàng mà còn giúp giữ chân khách hàng lâu dài.
Tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị
Với khả năng phân tích hiệu quả các chiến dịch tiếp thị trong quá khứ, Salesforce giúp doanh nghiệp nắm bắt được dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả.
Từ đó, doanh nghiệp có thể tận dụng những dữ liệu dự đoán để nhắm lại mục tiêu quảng cáo và tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi và mang lại giá trị cao hơn cho khách hàng.
Quản lý dịch vụ khách hàng
Salesforce cũng hỗ trợ trong việc dự đoán và quản lý các vấn đề có thể xảy ra với khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu và hành vi của khách hàng, doanh nghiệp có thể dự đoán vấn đề tiềm ẩn và chuẩn bị các giải pháp kịp thời, từ đó nâng cao hiệu quả dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng.
Quản lý rủi ro và phát hiện gian lận
Cuối cùng, các khả năng phân tích dự đoán trong Salesforce cũng giúp doanh nghiệp phát hiện sớm các dấu hiệu gian lận và quản lý rủi ro. Việc này không chỉ bảo vệ tài chính của doanh nghiệp mà còn đảm bảo an toàn cho dữ liệu của khách hàng.
Kết luận
Việc áp dụng Salesforce Forecasting trong phân tích dự đoán mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho doanh nghiệp. Từ việc đưa ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa chiến lược kinh doanh đến nâng cao trải nghiệm khách hàng, phân tích dự đoán đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp phát triển bền vững trong môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt.
Ngoài ra, xu hướng mới xuất hiện cho phép ứng dụng Generative AI và Predictive AI vào phân tích dự đoán, chứng tỏ tiềm năng vượt trội của hoạt động này trong tương lai. Với những ứng dụng đa dạng của Salesforce, doanh nghiệp hoàn toàn có thể tận dụng công nghệ để chuyển mình và phát triển mạnh mẽ hơn nữa trong tương lai.
