Predictive analytics: een blik op de toekomst

Eerder namen PwC-specialisten Casper de Nooijer en Andre Mikkers in het kader van het big data innovatie-drieluik de begrippen predictive maintenance en process mining in het familiebedrijf onder de loep. In het derde deel zoomen zij in op de voordelen en mogelijkheden van predictive analytics. 

Voorspellende data

Predictive analytics maakt algoritmische besluitvorming toekomstbestendig en zorgt voor een betere onderbouwing van uw strategische (personeels)planning en investeringsplannen. Als uw organisatie stappen heeft gezet op het gebied van predictive maintenance, process mining of process modeling (het in kaart brengen van bedrijfsprocessen en werkstromen) en datamining, dan dient zich een nieuw toepassingsgebied aan; door de data van deze toepassingen te combineren met andere databronnen stelt predictive analytics u in staat om met een hoge mate van betrouwbaarheid voorspellingen te doen over voor uw organisatie relevante gebeurtenissen en ontwikkelingen in de toekomst. De software heeft de functionaliteiten om per afnemer, leverancier, product, kapitaalgoed of bijvoorbeeld medewerker waarschijnlijkheidsprognoses te maken over toekomstig gedrag en gebruik en belastbaarheid.

Predictive analytics maakt algoritmische besluitvorming toekomstbestendig en zorgt voor een betere onderbouwing van uw strategische (personeels)planning en investeringsplannen.

Grote toegevoegde waarde

In situaties waarin de toekomstige gedragingen en de vraagontwikkeling van grote groepen mensen of marktpartijen moeten worden voorspeld. Daarom is het een gewilde aanvulling van het marketinginstrumentarium (denk aan het aanscherpen en voorspellen van product-klantprofielen en het vergroten van de bijdrage door cross-selling), en wordt het al op grote schaal ingezet bij het aanscherpen van de capaciteits- en financiële planning en van het risicomanagement. Ook op HR-gebied zal dit instrument voor een verdiepingsslag gaan zorgen.

Invloed op het businessmodel

Niet toevallig maakt predictive analytics snel school in de financiële en telecomsector, waar met grote klantvolumes wordt gewerkt en zaken als creditscoring (hoe groot is de kans dat mijn klant ook straks nog aan zijn of haar verplichtingen kan voldoen?) en verwacht gebruik een onmisbaar onderdeel van het businessmodel zijn. De komende jaren zal predictive analytics ook op grote schaal worden toegepast in de gezondheidssector (hoe kan ik op basis van uw gezondheidstoestand nu voorspellingen doen over uw zorgvraag straks?), in de retail (welke klantkansen en klantrisico’s voorzien we?), in de reis- en hotelbranche (welke bestemmingen worden populair en wat wil de reiziger van morgen?), in de hi-tech industrie (hoe ziet de toekomstige capaciteitsbenutting en belastbaarheid van machines, onderdelen en andere kapitaalgoederen eruit?), in de logistieke sector (hoe ontwikkelen vervoersstromen zich en welke modaliteiten hebben de toekomst?) en bij de overheid (hoe kunnen we beleid en organisatievormen beter afstemmen op de veranderende wensen van de steeds a-typischer burger?).

Aanpak 

Ons advies is om eerst te focussen op een specifiek toepassingsgebied, en pas als dat bevredigende resultaten oplevert vervolgstappen te zetten.

Begin dus met een onderdeel dat voor iedereen zichtbaar direct businessvoordeel oplevert. Zoals een aanscherping van het creditmanagement door deze te koppelen aan een prognose van verwacht betaalgedrag.  Als daardoor het aantal dubieuze klanten terugloopt en de betalingstermijnen onder het branchegemiddelde uitkomen, is het tijd om deze analysetool ook toe te passen op andere onderdelen van uw risicomanagement. Het succes van uw eerste implementatie is de voedingsbodem voor de volgende.

Neem voor meer informatie contact op met Casper de Nooijer of Andre Mikkers

Publicaties