Predictive analytics: wat gebeurt er morgen in de business?

Leestijd 4 minuten | Geschreven door Michiel Scheepens | 6 september, 2018

Met predictive analytics voorspel je als bedrijf wat er morgen gaat gebeuren. Zo kun je anticiperen op bijvoorbeeld de kansrijkste prospects, marktevoluties, wanbetalingen en fraude. Chief data scientist Joris Peeters vertelt alles over de nieuwste ontwikkelingen en achtergronden en werpt een blik in de glazen bol van de voorspellende analytics.

Auto’s kunnen tegenwoordig zelf rijden, voorwerpen zijn thuis te printen en apparaten kunnen we bedienen met onze gedachten. Dan is het ook niet zo vreemd dat we kunnen voorspellen hoe de zaken er morgen voor staan, toch?

Predictive analytics: wat gebeurt er morgen in de business?

De magische formule hiervoor, zo legt chief data scientist bij Altares – Dun & Bradstreet Benelux Joris Peeters uit, luidt als volgt: een immer groeiende berg data + data mining + machine learning-technieken + statistische algoritmes en modellen.

De formule leidt tot state of the art voorspellingen, stelt Peeters. “Onze modellen kunnen bijvoorbeeld meer dan driekwart van de faillissementen voorspellen die de komende twaalf maanden gaan plaatsvinden in de Benelux.”

Voorspoed door voorspellende analytics

De toepassingen van predictive analytics voor bedrijven zijn legio, weet Peeters. “Prospecting, compliance, credit scoring, procesautomatisering, debiteurenbeheer, logistiek, customer analytics: eigenlijk in de hele businesscyclus kun je de data en technologie van predictive modelling toepassen.”

Laten we eens inzoomen op prospecting. Peeters: “Met een simpel commando aan een database kun je al redelijk wat kaf van het koren scheiden, bijvoorbeeld door het filteren van te kleine bedrijven. Maar de echte kracht komt door predictive modelling. Daardoor weet je welke prospects het kansrijkst zijn en dus wie je het eerst moet benaderen. Stel dat normaliter 2 procent van de bedrijven die je belt met cold calling uiteindelijk iets van je koopt. Met predictive modelling kun je dit percentage verhogen tot misschien wel 15 of zelfs 20 procent.”

In kaart brengen welke klanten mogelijk weggaan, voorspellen welke leveranciers in de problemen gaan komen, tijdig ontdekken welke transacties een verhoogd risico vormen op het gebied van fraude en corruptie: zo zijn er nog talloze andere voorbeelden van hoe predictive analytics bedrijven vooruit helpt. Wil je daar meer over weten? Lees dan onze whitepaper ‘Van data naar inzicht: predictive analytics’.

Analytics: aandachtspunten voor bedrijven

Joris Peeters constateert dat bedrijven in de Benelux in rap tempo gaan inzien dat ze werk moeten maken van business analytics en predictive analytics. Om inzichten uit data te kunnen halen, is er intern echter veel kennis nodig. Wat zijn in de ogen van Peeters de belangrijkste aandachtspunten voor bedrijven?

1.   Begrijp de kracht van data

Bedrijven beseffen nog niet altijd wat de mogelijkheden van data zijn. Peeters: “Onderzoek je niet constant wat er mogelijk is, dan ga je steeds verder achterlopen. Bedrijven waarvan het management snapt welke kennis je uit data kunt halen, zijn juist de winnaars van de toekomst. Die kloof zien wij nu al ontstaan in de markt.”

2.   Investeer in kennis bij de juiste mensen

Bedrijven moeten veel kennis hebben over data en analytics. Maar wie neem je daarvoor aan? “Ik heb bedrijven gezien waar ze data science-teams aanstelden met alleen maar doctoren in de wiskunde. De return on investments waren echter beroerd. Die mensen weten namelijk alles van statistiek, maar hebben minder gevoel voor de business”, zegt Peeters. Zijn advies: op c-level moet men voldoende kennis hebben van – en ideeën hebben over – de mogelijkheden van data. En lager in de boom moet er een sterke link zijn tussen data science en de bedrijfskundige kant.

3.   Investeer niet blind in hardware en software

Technologie, stelt Peeters, moet een enabler zijn – geen doel op zich. Te veel bedrijven staren zich blind op bepaalde hardware of software, zonder zich af te vragen wat ze met de data willen. “Inventariseer eerst wat het doel is van de data en zoek dan pas uit welke technologie je nodig hebt”, adviseert de data scientist. Uiteindelijk draait het om een samenspel van geschikte technologie, goede data en capabele mensen.

Steentje bijdragen aan de evolutie

Altares – Dun & Bradstreet zal, als toonaangevende speler op het vlak van voorspellende modellen voor bedrijven, het komende decennium een stevig steentje bijdragen aan de evolutie van de predictive analytics. Volgens Peeters staan hem en zijn collega’s drie grote ontwikkelingen te wachten:

  1. Hoe kan de immer exploderende berg ongestructueerde gegevens in bijvoorbeeld social media worden teruggelinkt naar de bedrijven waar ze op slaan? Daarvoor is een flinke dosis kunstmatige intelligentie nodig. En dat is work in progress.
  2. Bedrijven verwachten – terecht – dat modellen en platforms steeds beter worden. Zodat de voorspellingen accurater zijn én ze kant-en-klare (predictive) analytics uit bijvoorbeeld D&B CreditD&B Onboard en Market Insight naadloos kunnen integreren in al hun workflows.
  3. Er komt steeds meer nadruk te liggen op mobiele apparaten. Klanten willen niet langer een rapport van 15 pagina’s lezen. Alles moet simpel, snel, makkelijk en efficiënt. En dat kan met mobile.

De voorspelling over voorspellende analytics

Waar staan we volgens Peeters over 10 jaar op het vlak van voorspellende analytics? Peeters: “Op alle domeinen van de businesscyclus gaan we spectaculaire ontwikkelingen zien. Zo verzamelen we nu bijvoorbeeld ook gegevens over transport. In de toekomst kunnen transporteurs die plek vrij hebben in hun vrachtwagen op hun app zien of ze tevens wat extra lading van andere bedrijven kunnen vervoeren.”

Werkdagen ondergaan een fikse metamorfose, ziet Peeters in zijn glazen bol. “Stel, je bent een salesmedewerker. Een intelligent systeem maakt zelf een prospectlijst voor je aan op jouw telefoon. Je bestelt een selfdriving car, plugt je telefoon in en de auto rijdt automatisch de slimste route naar alle prospects. Zit je bij een prospect, dan voer je gelijk allerlei toetsen uit via je telefoon, bijvoorbeeld op het gebied van kredietwaardigheid en compliance. Onderweg naar huis kun je volledig geautomatiseerd bijvoorbeeld nog wat facturen versturen.”

Klinkt allemaal wel erg futuristisch, toch? Peeters: “Dat valt wel mee. Dit salesscenario hebben we al concreet besproken met klanten. Geloof me: het is dichterbij dan je denkt.”

Meer lezen over de toepassingen van predictive analytics, aandachtspunten voor bedrijven, anticipatory analytics, trends op het gebied van business analytics en de voorspellende modellen van Altares – Dun & Bradstreet? Download dan onze whitepaper ‘Van data naar inzicht: predictive analytics’.

Deel via social media

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin

Michiel Scheepens

Marketing Team Coordinator

Whitepaper

Credit Monitoring

Kansen voor jouw organisatie in beeld

Een kredietcheck bij klantacceptatie is waardevol, maar ook meteen verouderd. Het échte kredietrisico begint eigenlijk juist pas nadat je een klant hebt geaccepteerd. De oplossing: monitor de financiële gezondheid van je klanten real-time.

Pdf van 16 pagina’s, 0,4 MB
Credit Monitoring

Wil je meer lezen over creditmanagement en compliance?

2021 © - All rights reserved - Dun & Bradstreet B.V.
Legal      Privacy Policy

Je keuze voor

quizz outcome