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.
Autoโs 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?
De magische formule hiervoor, zo legt chief data scientist bij Altares โ 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. โOnze modellen kunnen bijvoorbeeld meer dan driekwart van de faillissementen voorspellen die de komende twaalf maanden gaan plaatsvinden in de Benelux.โ
Voorspoed door voorspellende analytics
De toepassingen van predictive analytics voor bedrijven zijn legio, weet Peeters. โProspecting, compliance, credit scoring, procesautomatisering, debiteurenbeheer, logistiek, customer analytics: eigenlijk in de hele businesscyclus kun je de data en technologie van predictive modelling toepassen.โ
Laten we eens inzoomen op prospecting. Peeters: โMet 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.โ
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 โVan data naar inzicht: predictive analyticsโ.
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: โOnderzoek 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.โ
2. Investeer in kennis bij de juiste mensen
Bedrijven moeten veel kennis hebben over data en analytics. Maar wie neem je daarvoor aan? โIk 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 businessโ, zegt Peeters. Zijn advies: op c-level moet men voldoende kennis hebben van โ en ideeรซn hebben over โ 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 โ 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. โInventariseer eerst wat het doel is van de data en zoek dan pas uit welke technologie je nodig hebtโ, adviseert de data scientist. Uiteindelijk draait het om een samenspel van geschikte technologie, goede data en capabele mensen.
Steentje bijdragen aan de evolutie
Altares โ 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 collegaโs drie grote ontwikkelingen te wachten:
- 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.
- Bedrijven verwachten โ terecht โ dat modellen en platforms steeds beter worden. Zodat de voorspellingen accurater zijn รฉn ze kant-en-klare (predictive) analytics uit bijvoorbeeld D&B Credit, D&B Onboard en Market Insight naadloos kunnen integreren in al hun workflows.
- Er komt steeds meer nadruk te liggen op mobiele apparaten. Klanten willen niet langer een rapport van 15 paginaโs lezen. Alles moet simpel, snel, makkelijk en efficiรซnt. 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: โOp 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.โ
Werkdagen ondergaan een fikse metamorfose, ziet Peeters in zijn glazen bol. โStel, 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.โ
Klinkt allemaal wel erg futuristisch, toch? Peeters: โDat valt wel mee. Dit salesscenario hebben we al concreet besproken met klanten. Geloof me: het is dichterbij dan je denkt.โ
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 โ Dun & Bradstreet? Download dan onze whitepaper โVan data naar inzicht: predictive analyticsโ.