|
Discrete choice analysis, predictive analytics, and Bayesian analytics all leverage observation to quantify relationships and serve as a foundation for predictive model development. The number of observations is critical to the reliability and utility of predictive models developed. Feedback confirming or weakening the strength of the predictive models is also key to keeping the model relevant. This is why much of the decision analytics reference model is focused on managing pre- and post-decision content. From the standpoint of feedback, decisions to accept an offer (positive reinforcement) are just as useful as decisions to decline or ignore (negative reinforcement) the offer. |
Дискретный отборный анализ, предвестниковое analytics, и Bayesian analytics все замечание системы рычагов для того чтобы квантифицировать отношения и подачу как учредительство для развития прогнозная модель. Число замечаний критически к надежности и общему назначению начатых прогнозная модель. Обратная связь подтверждая или слабея прочность прогнозная модель также ключева к держать модель уместно. This is why много из модели справки analytics решения сфокусировано на управлять содержание pre- и столб-решения. От точки зрения обратной связи, решения для того чтобы признавать предложение (положительное подкрепление) справедливые как полезными как решения для того чтобы просклонять или проигнорировать (отрицательное подкрепление) предложение. |
|
Predictive intelligence allows IT-centric enterprises of all types (vendors, partners, and end-users) to more readily understand the competitive landscape that they are a part of and make better informed product, service, and strategy decisions that will improve their competitive position. We have been surprised to see the majority of enterprises that maintain they are market/data-driven or argue that innovation is core to their success are unable to point to any material decisioning based on predictive intelligence. This cobbler’s children syndrome is largely driven by a combination of ignorance and neglect. Most enterprises simply aren’t familiar enough with the benefit of decision analytics to know where to start. Those enterprises that do understand the potential of decision analytics may be stymied by the complexity of leveraging advanced analytics or finding a way to demystify the topic enough to gain the support of senior management. |
Предвестниковая сведения позволяет Оно-центральными предпринимательствами всех типов (поставщиков, соучастников, и пользователей) к готово понимает конкурсный ландшафт что они будут часть и делает более лучший informed продукт, обслуживание, и решения стратегии которые улучшат их конкурентоспособность. Мы были удивлены увидеть большинство предпринимательств поддерживают они рынком/data-driven или поспорить что рационализаторством будет сердечник к их успеху будьте неспособно указать к любой decisioning материала основанный на предвестниковой сведении. Синдром детей этого cobbler больш управляется комбинацией незнания и запущенности. Большинств предпринимательства просто не знакомы достаточно с преимуществом analytics решения для того чтобы знать где начать. Те предпринимательства понимают потенциал analytics решения могут быть stymied сложностью analytics выдвинутого leveraging или находящ дорогу demystify тема достаточно для того чтобы приобрести поддержку руководящего состава. |
|
For those enterprises willing to endure the adoption of predictive intelligence capabilities, the payoff can be transformative. Discrete choice modeling and conjoint analysis provide effective techniques to understand market dynamics and direction in a fully unbiased, normalized, and consistent way. This provides the perfect foundation to chart product roadmaps and identify the key messages by which to go to market. Predictive analytics enable an enterprise to compete more effectively and manage risk. A journey down the predictive analytics road can lead to many destinations. One way predictive analytics can be used is to scorecard customers and business partners. This will help an enterprise evaluate how to avoid risk and capitalize on opportunities. This enables the enterprise to reduce cost and increase revenue, which is the best approach to managing profitability. Bayesian analytics permits an enterprise to better assess the likelihood of events based on historical precedent and then monitor how the probability of occurrence changes as new evidence becomes available. Expressing outcomes in terms of probability is immensely useful because of the normalization that is inherent in how probability is expressed and the increased ability it provides to compare and contrast expected outcomes to enterprise governance, risk, and compliance standards. |
Для тех предпринимательств завещая вытерпеть принятие предвестниковых возможностей сведении, payoff может быть transformative. Дискретное моделирование выбора и сообща анализ обеспечивают эффективные методы для того чтобы понять динамику и направление рынка в польностью unbiased, normalized, и последовательной дороге. Это снабубежит совершенное учредительство roadmaps продукта диаграммы и определяет ключевые сообщения пойти выйти на рынок. Предвестниковое analytics позволяет предпринимательство состязаться эффективно и управиться риск. Путешествие вниз с предвестниковой дороги analytics может вести к много назначений. Одностороннее предвестниковое analytics можно использовать к клиентам scorecard и бизнес-партнерам. Это поможет предпринимательству оценить как избежать риска и написать прописными буквами на возможностях. Это позволяет предпринимательство уменьшить цену и увеличить доход, который будет самым лучшим подходом к управляя доходности. Bayesian analytics позволяет предпринимательство более лучше определить вероятие случаев основанных на историческом прецеденте и после этого контролирует как вероятность возникновения изменяет по мере того как новое доказательство будет имеющимся. Выражать исходы in terms of вероятность больш полезн из-за нормированностью будет своиственна в как вероятность выражена и увеличена способности, котор она обеспечивает для того чтобы сравнить и сравнить ожидаемые исходы к управлению предпринимательства, риски, и стандарты соответствия. |
|
There are a wide variety of use cases for decision analytics and predictive intelligence. These use cases can be broadly categorized into operational uses cases (internally focused) and go-to-market use cases (externally focused). These use cases can also be grouped either addressing existing capabilities (current needs) or new requirements (future needs). Figure 7 provides a list of selected predictive intelligence use cases. |
Будут широкий выбор analytics решения аргументы за пользы и предвестниковая сведения. Эти случаи пользы можно обширно классифицировать в (внутренне сфокусированные) случаи эксплуатаций и (внешн сфокусированные) случаи пользы идти-к-рынка. Эти случаи пользы можно также собрать или адресующ existing возможности (в настоящее время потребности) или новые требования (потребности будущего). Рисунок 7 обеспечивает перечень выбранные предвестниковые случаи пользы сведении. |
|
Decision analytics for existing capabilities that are operational frequently use correlation and algorithmic techniques to identify clusters that are very effective at identifying and segmenting/categorizing existing customers. Segmentation and categorization are critical prerequisites to facilitate decisioning through conditional logic. Process automation is the use of technology to automate manual activities or integrate process fragments and it primarily leverages conditional and algorithmic decisioning. Process optimization is just that: an optimization activity that enables the enterprise to make sure resources are used as efficiently as possible. |
Analytics решения для existing возможностей в операционном состоянии част использует корреляцию и алгоритмические методы для того чтобы определить группы очень эффективно на определять и делить на сегменты/классифицируя existing клиентов. Сегментацией и категоризацией будут критически предпосылки, котор нужно облегчить decisioning через условно логику. Отростчатой автоматизацией будет польза технологии автоматизировать ручные деятельности или интегрировать отростчатые части и ее главным образом системы рычагов условно и алгоритмический decisioning. Оптимизация производственного процесса справедливо что: деятельность при оптимизирования позволяет предпринимательство make sure ресурсы использована как можно эффективно. |
|
Decision analytics support for new requirements that are operational uses most of the capabilities in the decision analytics continuum. New product development often uses discrete choice analysis to prioritize development activities. Predictive analytics is used to evaluate customer worthiness which helps with cost avoidance, process improvement, and risk management. |
Поддержка analytics решения для новых требований в операционном состоянии пользами больше всего возможностей в континууме analytics решения. Разработка нового изделия часто использует дискретный отборный анализ для того чтобы prioritize деятельности при развития. Предвестниковое analytics использовано для того чтобы оценить worthiness клиента помогает с стоить избегание, развития процесса, и управления при допущении риска. |
|
Decision analytics for existing go-to-market activities can use discrete choice modeling to understand the elasticity of demand for your products and service and simulate how best to maximize revenue or profit and position against your competition. Bayesian inferencing is very effective at evaluating and helping minimize risk. Predictive analytics is well known for identifying how to better support your customers and prospects (lead generation) by recommending what promotions should be extended to which segments (push marketing). |
Analytics решения для existing деятельностей при идти-к-рынка может использовать дискретный выбор моделируя для того чтобы понять упругость требования для ваших продуктов и обслужить и сымитировать как наиболее наилучшим образом увеличить доход или принести пользу и расположить против вашей конкуренции. Bayesian inferencing очень эффективн на оценивать и помогающ уменьшейте риск. Предвестниковое analytics хороше - известно для определять как улучшать поддержку ваши клиенты и перспективности (поколение руководства) путем рекомендовать что промотирования должны быть расширены к делит на сегменты (маркетинг нажима). |
|
Decision analytics for new go-to-market activities leverages discrete choice modeling, conjoint analysis, and collaboration to understand new product requirements, pricing, and how effectively your products will compete against the competition. Predictive analytics and collaboration are very well suited to supporting build/buy/partner decisions and precision marketing. |
Analytics решения для моделирования новых систем рычагов деятельностям при идти-к-рынка дискретного отборного, сообща анализа, и сотрудничества для того чтобы понять требования к нового изделие, оценивающ, и как эффективно ваши продукты состязаются против конкуренции. Предвестниковые analytics и сотрудничество very well одеты к поддерживая строению/решениям покупкы/соучастника и маркетингу точности. |