pomoc statystyczna statystyka metodolog

Analizy statystyczne i metodologia szyta na miarę jako element strategicznego planowania rozwoju firmy i gospodarowania na nowych rynkach

W jaki sposób statystyczna analiza danych i metodologia wspiera procesy strategicznego gospodarowania zasobami w rozwoju i zdobywaniu nowych rynków?

Władzą jest wiedza o źródłach zmienności

Nie jest nowością stwierdzenie, że strategiczne planowanie rozwojem firmy jest jej rynkowym sukcesem. Niemniej wraz z postępem technologicznym i związaną z tym trudnością w kierowaniu rozwojem firm i przedsiębiorstw, niezbędne stają się innowacje związane z opracowywaniem systemów podejmowania decyzji opartych na liczbach i rozsądnych oszacowaniach. W świecie w którym zmiana warunków rynkowych, środowiska i funkcjonowania społeczeństwa jest raczej normą niż wyjątkiem, są niezbędne systemy i rozwiązania wspierające podejmowanie inteligentnych decyzji.

W tym wpisie poznamy dwa podejścia statystyczno-metodologiczne mające na celu podejmowanie inteligentnych decyzji w obszarze funkcjonowania firm i przedsiębiorstw w których sprzedaż produktu jest kluczowym źródłem dochodów i utrzymania się na rynku.

1. Podejście naukowe oparte na poznaniu i analizie funkcjonowania natury i struktury poddawanego badaniu zjawiska.

W naukowym podejściu, badania (i analizy statystyczne je wspierające) polegają na weryfikacji ostatecznych przyczyn oraz wyjaśnieniu, opisaniu i przewidywaniu zjawisk. Firmę w tym podejściu, mającą chęć poznania czynników wpływających na sprzedaż interesują konstrukty teoretyczne, schemat/szkielet funkcjonowania procesu sprzedaży, czyli opis procesu działania pewnego wycinka natury.

Powiedzmy, że firmę interesuje to co ma wpływ na sprzedaż słynnego już „proszku do prania”. Dział rozwoju i analizy statystycznej danych będzie zainteresowany całą strukturą zmiennych niezależnych, pośredniczących, moderujących i wspierających rzeczywisty wybór i w konsekwencji zakup właśnie tego proszku (a nie innego). Powiedzmy, że firma ta starać się będzie zbadać zmienne takie jak: postawy, potrzeby, motywacje, potencjał zakupowy, typy proszków i ich wzajemne powiązania jako wpływ na zakup danego proszku. Firma w tym kontekście będzie starać się uzyskać schemat polegający na utworzeniu teorii kupowania proszku do prania. Będzie to polegało na estymacji koncepcji „sprzedaży proszku” za pomocą badań statystycznych ich ocenie, implementacji, zrewidowaniu itd. itd. Trwać to będzie do momentu, aż proces ten zmaksymalizuje kupowanie „proszku do prania”. Niebywałą zaletą tego podejścia jest to, że za pomocą utworzonej teorii sprzedaży proszku można przewidywać to, co może się stać w przypadku kiedy firma będzie chciała zmienić któryś z elementów wchodzących w opracowaną statystycznie koncepcję teoretyczną, będzie chciała zająć się dalszym jej rozwojem lub kiedy coś się w jej otoczeniu rynkowym zmieni. Ograniczeniem tej strategii badawczej jest jej koszt. Rozwój tego typu podejść jest żmudny, trudny, nudny i czasochłonny. Niemniej jego opracowanie naukowe, statystyczne i metodologiczne jest niebywałą wiedzą i cennym zasobem firmy. Ponad to, dzięki tak zdobytej wiedzy stwarza się potencjał ekstrapolacji jej na inne produkty np. majtki czy jogurty.

 2. Podejście marketingowe oparte na testowaniu statystycznymi analizami zmiennych skorelowanych z celem (czyli tworzenie czarnej skrzynki lub maszynki do robienia pieniędzy).

W podejściu czarno-skrzynkowym mamy do czynienia ze statystycznym testowaniem potencjalnych zmiennych związanych z produktem, klientem i zmiennych pośredniczących między wspomnianymi elementami. Podejście to polega raczej na eksploracji zmiennych i budowaniu z nich pewnego konglomeratu lub modelu przewidującego kupno. Model (zazwyczaj wielowymiarowy/wielozmiennowy model statystyczny) ten tylko i wyłącznie ma na celu przewidywanie polegające na manipulowaniu natężeniem zmiennych, które wiążą się ze sprzedażą. Nie jest potrzebne wyjaśnienie zjawiska jeśli mamy do czynienia z czymś co robi kasę i nas zadowala. Z tego właśnie powodu to podejście jest nazywane czarnoskrzynkowym. Nie wiadomo jak to coś działa, ale zwraca się i dzięki niemu można zwiększać sprzedaż. Nic więcej nam tutaj nie potrzeba. To co jest zaletą tego podejścia, to jego prostota i niska cena. Wystarczy kilka badań eksploracyjnych i jedno badanie walidacyjne by stworzyć recepturę na sprzedaż proszku. Ograniczeniem jest to, że nie wiadomo jak to wszystko działa i do końca nie będzie jasne jak to się sprawdzi w innych warunkach lub przy innym produkcie. *poza tym wyniki istotne statystycznie mogą być uzyskane przez przypadek

Czy są różnice między tymi dwoma podejściami? Niestety tak.

Na pewno różnią się ceną i czasem realizacji. Pierwsze podejście wymaga bardzo mocnej wiedzy statystycznej i umiejętności statystycznej analizy, a także pojęcia o metodologii i krytyce otrzymanych wyników. Planowanie, przeprowadzenie i ewaluacja całej serii badań w tym podejściu jest niezwykle zasobochłonne. Niemniej stwarza to sytuacje w której sukces jest oczekiwany i z dokładnością do pewnego wycinka czasu można liczyć na zlizywanie śmietanki i zjedzenia wisienki z tortu.

Drugie podejście można traktować jako doraźne. Jego niebywałą zaletą jest szybkość i prostota. Rozwiązanie te są tanie i zapewniają szybki zwrot z inwestycji. Nie trzeba przy ich realizacji dysponować zaawansowaną wiedzą metodologiczną oraz pojęciami i umiejętnościami statystycznego analizowania danych. Niemniej przy zmianie warunków lub układu innych zmiennych mogą tracić powoli na mocy przewidującej, czyli tracić na znaczeniu predykcyjnym kupna.

Chcesz rozwinąć odpowiednie dla Ciebie sposoby podejmowania decyzji, opracować odpowiednie metody dla swojego przedsiębiorstwa? Zachęcamy do kontaktu z Metodolog.pl

analiza statystyczna, obliczenia, usługi statystyczne, obliczenia, statystyka, Metodolog.pl

Modelowanie predykcyjne w biznesie Metodolog.pl

Modelowanie predykcyjne jest procesem który wykorzystuje techniki statystyczne i prawdopodobieństwo do prognozowania wyników.

Modelowanie predykcyjne – co to jest?

W modelowaniu predykcyjnym wykorzystuje się techniki procedury statystyczne w celu utworzenia praktycznych rozwiązań. Każdy model statystyczny, wykonujący jakaś pracę polegającą na klasyfikacji lub przewidywaniu jest wykonany ze starannie dobranej liczby predyktorów, które są zmiennymi wyjaśniającymi eksploatowane zjawisko. Model może zawierać w sobie proste liniowe równanie lub może być złożoną siecią neuronową, mapowaną przez wyrafinowane oprogramowanie. Modelowanie predykcyjne pozwala na prognozowanie przyszłych wyników, szacowanie ryzyka, ocenę sytuacji oraz ogólnie pojęte strategiczne zarządzanie zasobami, czasem i pieniędzmi.

Gdzie stosuje się modelowanie predykcyjne?

Modelowanie predykcyjne jest często kojarzone z przewidywaniem meteorologicznym i prognozą pogody, niemniej jednak modelowanie predykcyjne ma swoje zastosowanie również w biznesie pod nazwą business intelligence. Np. filtry chroniące skrzynki mailowe przed spamem używają modelowania predykcyjnego opartego na Naiwnym Klasyfikatorze Bayesa, który identyfikuje prawdopodobieństwo, że dana wiadomość jest spamem. Ponad to modelowanie predykcyjne jest stosowane do identyfikowania podejrzanych transakcji bankowych przeprowadzanych przez przestępców (na zasadzie identyfikacji nietypowo zachowujących się obserwacji).

Modelowanie predykcyjne jest również wykorzystywane w zarządzaniem relacjami z klientami. Analizy statystyczne w tym kontekście pozwalają na identyfikacje klientów, którzy potrzebują szybszej odpowiedzi na zapytanie ofertowe lub istnieje szansa, że mogą przestać korzystać z usług (śmierć klienta). Inne dziedziny, takie jak planowanie zapasów, zmiany w zarządzaniu, naprawy powypadkowe, inżynieria, cyfrowe bezpieczeństwo i planowanie rozwoju miast również wykorzystują modelowanie predykcyjne w celu zwiększenia zysków lub redukcji wydatków.

Modelowanie predykcyjne a BIG DATA

Może być kuszące, że wraz z pojawieniem się mglistego pojęcia BIG DATA, modele predykcyjne będą bardziej dokładne. Nic bardziej mylnego. Twierdzenia i teorie statystyczne pokazują, że po przekroczeniu pewnego punktu, dostarczanie większej ilości danych do modelowania predykcyjnego nie dostarcza bardziej dokładnych wyników analiz statystycznych. Statystyczne analizowanie reprezentatywnych porcji dostępnych informacji (dobór obserwacji do próby uczącej i testowej) może pomóc w szybkości rozwijania modelu statystycznego i pozwoli na to, że zostanie on rozwinięty szybciej.

Pomoc statystyczna, analizy statystyczne, usługi naukowe w Metodolog