Predictive Analytics คืออะไร การคาดการณ์ที่ช่วยวางแผนธุรกิจให้แม่นยำ
May 9, 2025
คงจะเป็นเรื่องดีไม่น้อย ถ้าธุรกิจของคุณสามารถมองเห็นอนาคตได้ล่วงหน้า คุณจะวางแผนรับมือกับยอดขายที่ตกลงในหน้าฝนอย่างไร? คุณจะจัดโปรโมชั่นอะไรถ้ารู้ว่าลูกค้ากลุ่มไหนกำลังจะเลิกใช้บริการ? เรื่องพวกนี้สามารถจัดการได้ ด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูงอย่าง ‘Predictive Analytics’ หรือ ‘การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์’ ที่ได้เปลี่ยนการคาดเดาให้กลายเป็นการคาดการณ์ที่อิงจากข้อมูลจริง ช่วยให้ธุรกิจวางแผนอย่างแม่นยำ ตัดสินใจได้เร็ว และลดความเสี่ยงได้อย่างมีชั้นเชิง
บทความนี้จะมาทำความเข้าใจกันว่า Predictive Analytics คืออะไร ทำงานยังไง และจะใช้อย่างไรให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับธุรกิจในโลกที่การรู้ก่อนคือความได้เปรียบ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หรือ Predictive Analytics คืออะไร
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หรือ Predictive Analytics คือ หนึ่งในสาขาของการวิเคราะห์ขั้นสูง (Advanced Analytics) ที่เน้นการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตโดยอาศัยข้อมูลในอดีต ผสมผสานกับการทำแบบจำลองทางสถิติ (Statistical Modeling), เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) Machine Learning และ AI
องค์กรต่าง ๆ ใช้ Predictive Analytics เพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูล ซึ่งช่วยในการระบุความเสี่ยงและโอกาสต่าง ๆ โดย Predictive Analytics มักเกี่ยวข้องกับ Big Data และ Data Science
ทำไม Predictive Analytics จึงสำคัญ
ความสามารถในการคาดการณ์อนาคตเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จของธุรกิจและอุตสาหกรรมต่าง ๆ ทั้งวิศวกรรม วิทยาศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ และภาคธุรกิจ ล้วนใช้ Predictive Analytics เพื่อวางแผนและตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ โดยอาศัยเทคนิควิเคราะห์อย่าง Regression Analysis และ Decision Trees ซึ่งยังคงถูกใช้อย่างแพร่หลายในปัจจุบัน
ด้วยการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของ Machine Learning, Data Mining และ Deep Learning ทำให้ Predictive Analytics สามารถขยายขอบเขตการใช้งานไปสู่บริบทที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลใน Data Lake และดึงข้อมูลเชิงลึกกับแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ทำให้ Predictive Analytics คือส่วนหนึ่งของกระบวนการธุรกิจสมัยใหม่ ที่มอบความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างมีนัยสำคัญให้กับองค์กรที่ปรับตัวได้ไวและนำเทคโนโลยีมาใช้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
การทำงานของ Predictive Analytics
ปัจจุบัน Predictive Analytics จะขับเคลื่อนด้วยเทคนิค Machine Learning และ Deep Learning ขั้นสูง นักวิเคราะห์ข้อมูลจะใช้ Deep Learning เพื่อวิเคราะห์ตัวแปรจำนวนมาก และสร้างโมเดลคาดการณ์ที่สามารถทำนายพฤติกรรมของลูกค้าหรือแนวโน้มธุรกิจจากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)
กระบวนการนี้ไม่ใช่สิ่งที่ทำเพียงครั้งเดียวแล้วจบ แต่เป็นระบบที่เรียนรู้และปรับปรุงอยู่เสมอ เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา โมเดลจะอัปเดตตัวเองเพื่อให้ผลการคาดการณ์แม่นยำขึ้นเรื่อย ๆ โดยมีกระบวนการตั้งแต่การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing), การฝึกโมเดล (Model Training), การใช้งานจริง (Deployment), รับฟีดแบ็ก และการฝึกซ้ำ โดยทั้งหมดนี้ควบคู่ไปกับความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์
โดยเทคนิคที่ใช้ในการสร้างโมเดล Predictive Analytics ได้แก่ Decision Trees, Regression Analysis, Time Series Analysis และ Deep Learning Neural Networks
จุดเด่นของการใช้ Predictive Analytics วางแผนธุรกิจ
อ่านมาถึงตรงนี้ทุกคนคงรู้กันแล้วว่า Predictive Analytics คืออะไร มีความสำคัญและหลักการทำงานอย่างไร ในหัวข้อนี้เราจะมาดูกันว่า Predictive Analytics มีจุดเด่นในด้านใดบ้าง
1. ช่วยให้ลูกค้าตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลประกอบ: Predictive Analytics ช่วยวิเคราะห์แนวโน้มจากข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน ทำให้ผู้ใช้งานสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและมีเหตุผลรองรับ
2. ให้คำตอบแบบเรียลไทม์: โมเดล Predictive Analytics ที่ผ่านการฝึกฝนมาอย่างดีสามารถรับข้อมูลแบบเรียลไทม์และให้ผลลัพธ์ได้ทันที รองรับการตัดสินใจที่รวดเร็ว
3. ช่วยให้เข้าใจปัญหาซับซ้อนได้ง่ายขึ้น: เครื่องมือนี้สามารถตรวจจับรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าใจประเด็นที่ซับซ้อนได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
4. เพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจ: องค์กรที่ใช้ Predictive Analytics มีความสามารถในการคาดการณ์เหตุการณ์ล่วงหน้าได้แม่นยำกว่า ซึ่งช่วยให้สามารถวางแผนเชิงรุกและตอบสนองตลาดได้ดีกว่าคู่แข่งที่ไม่ใช้เทคโนโลยีนี้
ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Predictive Analytics
ข้อดีของ Predictive Analytics คือสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในหลายอุตสาหกรรม เพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่แตกต่างกัน ยกตัวอย่างเช่น
ด้านการตลาด
แม้ว่าทีมการตลาดและการขายจะคุ้นเคยกับการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังผ่าน Business Intelligence อยู่แล้ว แต่ Predictive Analytics ช่วยให้ทีมเหล่านี้สามารถวางแผนเชิงรุกได้ดีขึ้น เช่น การทำนายแนวโน้มการยกเลิกบริการ (Churn Prediction) เพื่อให้ทีมขายสามารถเข้าหาลูกค้าที่ไม่พอใจได้ก่อน และการวางแผน Cross-Sell และ Upsell โดยใช้ข้อมูลคาดการณ์เพื่อแนะนำสินค้าหรือบริการที่เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย เป็นต้น
ด้านสุขภาพ
Predictive Analytics ในวงการสาธารณสุขถูกนำมาใช้เพื่อตรวจจับและบริหารการดูแลผู้ป่วยโรคเรื้อรัง รวมถึงการติดตามการแพร่กระจายของโรคเฉพาะ เช่น ภาวะติดเชื้อในกระแสเลือด (Sepsis)
ตัวอย่างเช่น ลูกค้าจาก Data Wow อย่าง Arincare ได้ใช้ Predictive Analytics นำข้อมูลไปวิเคราะห์ผ่านกระบวนการ Data Modeling เพื่อให้ได้ Insight ที่ตอบโจทย์กับการทำธุรกิจ รู้พฤติกรรมและความต้องการชองลูกค้า ตลอดจนสามารถเสนอสินค้าและบริการที่ตรงใจลูกค้าได้มากขึ้น
ด้านการเงิน
ในภาคการเงิน Predictive Analytics ถูกนำมาใช้ร่วมกับ Machine Learning และเครื่องมือวิเคราะห์เชิงปริมาณ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและคาดการณ์พฤติกรรม เช่น ลูกค้าคนใดมีความเสี่ยงสูงหรือต่ำ ลูกค้าคนไหนควรโฟกัสเพื่อเพิ่มผลตอบแทนจากการตลาด และตรวจจับพฤติกรรมการใช้จ่ายที่มีแนวโน้มเป็นการฉ้อโกง โดยข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ธนาคารวางกลยุทธ์ทางการเงินได้อย่างแม่นยำและลดความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ด้านทรัพยากรบุคคล (HR)
ฝ่ายทรัพยากรบุคคลใช้ Predictive Analytics ควบคู่กับข้อมูลจากแบบสอบถามพนักงาน เพื่อจับคู่ผู้สมัครงานที่เหมาะสมกับตำแหน่ง ลดอัตราการลาออก และเพิ่มความผูกพันของพนักงาน การผสมผสานข้อมูลเชิงปริมาณและคุณภาพนี้ช่วยลดต้นทุนการสรรหา และเพิ่มความพึงพอใจในที่ทำงาน ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะในสภาวะตลาดแรงงานที่ผันผวน
สรุป Predictive Analytics
สรุปได้ว่า Predictive Analytics คือเครื่องมือธุรกิจที่ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นกลยุทธ์ที่ทำให้ธุรกิจรู้ก่อนคนอื่นและสามารถวางแผนได้แม่นยำกว่าเดิม รับมือกับเหตุการณ์ต่าง ๆ ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้อย่างชาญฉลาด ตลอดจนพัฒนาองค์กรให้เติบโตได้อย่างก้าวกระโดด
หากคุณต้องการขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล Predictive Analytics คือก้าวแรกที่ไม่ควรมองข้าม เปิดประตูสู่โลกธุรกิจสมัยใหม่ไปพร้อมกับ Data Wow เราทำความเข้าใจธุรกิจเพื่อศึกษาพฤติกรรมและความต้องการของกลุ่มลูกค้า พร้อมนำเทคโนโลยี Machine Learning และ AI เข้ามาปรับใช้ เพื่อหา Insight ที่ตอบโจทย์กับธุรกิจของคุณ ติดต่อเราได้ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560
ติดต่อเรา
ซอยสุขุมวิท 69 แขวงพระโขนงเหนือ เขตวัฒนา
กรุงเทพมหานคร 10110
ประเทศไทย
