Бизнис
БИЗНИС | Виолета Цветкоска: КОГА ИДНИНАТА ЗБОРУВА ПРЕКУ ПОДАТОЦИ: ПРЕДИКТИВНАТА АНАЛИТИКА КАКО СТРАТЕГИЈА ЗА УСПЕХ
Виолета Цветкоска, професор на Економски факултет – Скопје при УКИМ
Економија и бизнис | печатено издание | 01 септември 2025г.
„Никој нема способност да собере и да анализира податоци од иднината. Сепак, постои начин да се предвиди иднината користејќи податоци од минатото. Тоа се нарекува предиктивна аналитика.“ Томас Давенпорт
Иднината зборува преку податоците од минатото
Во современиот бизнис-свет податоците не се само бројки, тие се радар кој ја покажува насоката каде се движат пазарот, клиентите и организацијата. Предиктивната аналитика го претвора хаосот на минатото во карта на иднината, овозможувајќи им на компаниите да ја видат следната „сцена“ уште пред да се случи. Таа ја открива поврзаноста меѓу трендовите, ризиците и можностите, создавајќи не само разбирање на сегашноста туку и уверлив поглед кон тоа што следува. Компаниите што ја користат оваа моќна перспектива не чекаат иднината да им се случи, тие ја читаат, ја разбираат и дејствуваат однапред.
Предиктивната аналитика овозможува да се откријат шеми и обрасци што претскажуваат промени во побарувачката, движење на конкуренцијата или влијанија од макроекономски фактори. На пример, една фармацевтска компанија може да користи податоци од аптеки, онлајн нарачки и сезонски трендови за да предвиди зголемена побарувачка за одреден лек пред да настапи сезоната на грип. Со тоа таа обезбедува доволно резерви и ги минимизира загубите од недостаток на производи.
Предиктивната аналитика ја менува логиката на донесување одлуки. Наместо реактивно управување, компаниите стануваат проактивни. Една финансиска институција, на пример, може да користи предиктивни модели за кредитен ризик. Со анализа на потрошувачки обрасци, на дигитални активности и на економски индикатори, банката може да идентификува клиенти со висок потенцијал за одложени плаќања и да предложи адаптирани услови за кредитирање уште пред да настане проблемот. Ова не само што ги намалува загубите туку и гради доверба со клиентите.
Силата на предиктивната аналитика се гледа и во финансиите на ниво на корпорации. Компанија која управува со големи портфолио инвестиции користи предиктивни модели за да предвиди флуктуации на пазарот и движења на валути. Наместо да реагира на секое изненадување, менаџментот може да планира хеџ стратегии, да прераспредели капитал и да минимизира ризик на ниво на портфолио. Ова ја трансформира финансиската политика од пасивно управување кон стратегиска предвидливост.
Предвидувањето не е волшепство, туку стратегија базирана на знаење. Компаниите што учат да читаат сигнали од податоците можат да дејствуваат пред да настанат проблемите, да ја максимизираат можноста за успех и да го минимизираат ризикот. Кога знаеш што може да се случи, можеш да го обликуваш исходот, да ги водиш пазарот, клиентите и ресурсите кон посакуваната цел. Благодарение на предиктивната аналитика, она што некогаш било непредвидливо може да се управува, а секој бизнис кој ја користи оваа моќ ја гради иднината онака како што ја посакува, со сигурност, со прецизност и со храброст.
Кога бројките почнуваат да раскажуваат приказни
Предиктивната аналитика не гледа само бројки, туку приказни што тие ги носат. Секој број е отпечаток од однесување, секоја шема е сигнал за идни текови. Да замислиме малопродажен синџир кој забележува бавен раст на продажбата во одредени региони. Дескриптивната аналитика покажува пад на приходите, но не ја објаснува причината. Предиктивните модели, користејќи податоци за демографија, за потрошувачки навики и за активности на конкуренцијата, предвидуваат дека побарувачката ќе опадне поради сезонски промени и нови производи на пазарот. Резултатот е адаптација на резервите, промоции и персонализирани понуди кои го враќаат растот уште пред да се појави загуба.
Слично е и во секторот на е-трговија. Онлајн продавница која забележува напуштање на кошничката во вечерните часови преку предиктивни модели открива дека пречките се создадени од автоматски проверки (CAPTCHA) што ја забавуваат купопродажбата. Промената на процесот и воведување на лесен пат за редовните корисници веднаш го зголемува бројот на успешни нарачки. Така бројките не само што прикажуваат резултат туку и раскажуваат што ќе се случи ако се преземат одредени мерки.
Методи и алатки: од податоци до предвидување
Предиктивната аналитика е комбинација од интелектуален пристап и технолошки алатки. Најчесто се користат временски серии, регресиски модели, машинско учење и алгоритми за кластер анализа. Временските серии овозможуваат да се идентификуваат обрасци низ време, како сезонски промени во продажба или флуктуации во финансиски показатели. Регресиските модели дозволуваат да се утврди влијанието на повеќе фактори врз одреден резултат, на пример како цената, маркетинг-активностите и сезонските фактори влијаат врз обемот на продажба.
Машинското учење и кластер анализата овозможуваат автоматско откривање на аномалии и на сегменти во големи податоци. На пример, во банкарството, алгоритми можат да класификуваат клиенти според ризикот и да предвидат веројатност за задоцнето плаќање. Во е-трговијата, кластер анализата открива групи корисници со слични навики, овозможувајќи персонализирани понуди и зголемување на лојалноста.
За практична имплементација, аналитичарите користат алатки како Питон (Python), Ер (R), Ес-кју-ел (SQL), Пауер БИ (Power BI) и Табло (Tableau), а големи организации се потпираат и на облак платформи како Еј-дабл ју-ес (AWS), Азур (Azure) и Гугл биг квери (Google BigQuery). Но, алатките сами по себе не се доволни. Клучот е правилно дефинирање на прашањата и на сценаријата што треба да се предвидат. Предиктивната аналитика почнува со љубопитност: Што би можело да се случи?
Предвидување на побарувачката: приказни од е-трговијата
Еден онлајн супермаркет може да користи податоци од претходни недели, локални празници и временски прогнози за да предвиди побарувачка на свежи производи. Кога моделот предвидува поголема побарувачка за овошје и за зеленчук, супермаркетот ги прилагодува резервите и испораките. Резултатот е намалување на отпадот, зголемена продажба и задоволни клиенти кои секогаш го наоѓаат она што им треба.
Финансии: читање на иднината на ризиците
Предиктивната аналитика ја открива иднината на измамите. Една осигурителна компанија може да забележи дека одредени видови пријави за штети се зголемуваат без јасен образец. Со примена на алгоритми за машинско учење и за анализа на обрасци во историјата на полисите, компанијата може да идентификува необични модели и потенцијални измами уште пред да се исплатат средствата. На пример, ако неколку нови клиенти со слични профили поднесат претежно штети на ист тип имот во краток временски период, системот автоматски алармира и овозможува детална проверка. Со тоа компанијата не само што ја штити финансиската стабилност туку ја зајакнува и довербата на клиентите кои се легитимни и ги ценат брзите и сигурни исплати.
Производство и операции: кога машините зборуваат
Во производствениот сектор, предиктивната аналитика ја претвора историјата на машинските податоци во предупредувања за идни проблеми. На пример, една фабрика може да забележи поголем број дефекти во третата смена. Анализата на податоците од сензорите покажува дека комбинацијата на висока влажност и неправилно нагодени машини создава проблеми токму во тој период. Менаџерите воведуваат автоматски аларми, ја приспособуваат вентилацијата и редовно ја проверуваат машината. Како резултат, дефектите се намалуваат, производството станува стабилно и загубите се минимизираат.
Слично логистичките компании користат предиктивни модели за доведување до оптимум на рути и на резерви. Еден транспортен систем предвидува кога и каде ќе се јават застои и автоматски го прилагодува распоредот. Овој проактивен пристап го зголемува капацитетот, ги намалува трошоците и го подобрува времето на испорака.
Маркетинг: кога бројките предвидуваат однесување на клиентите
Една компанија за потрошувачка електроника може да забележи дека и покрај силните кампањи воведувањето на нов производ не го зголемува продажниот обем според очекувањата. Предиктивната аналитика ги комбинира податоците од претходни кампањи, демографските профили на клиентите, интеракциите на социјалните мрежи и сезонските трендови. Моделот предвидува кои сегменти на потрошувачи најверојатно ќе го купат новиот производ и кои канали се најефикасни за комуникација.
На пример, анализата покажува дека млади професионалци на возраст од 25 до 35 години повеќе реагираат на креативни видеа на Инстаграм и на Тикток, додека постари потрошувачи се информираат преку е-пошта и традиционални реклами. Со овие сознанија, маркетинг-тимот ја прилагодува стратегијата, цели конкретни сегменти со персонализирани пораки и ги доведува до оптимум каналите за комуникација. Резултатот е значително зголемување на ангажманот и на продажбата со намалени трошоци за неефикасни кампањи.
Предиктивната аналитика овозможува и откривање на потенцијални ризици, како што се одлив на клиенти или негативни реакции на нов производ. Компанијата може да воведе навремени акции, промоции, едукација или дополнителни услуги и да го минимизира негативното влијание пред да се појави на пазарот. На овој начин, маркетингот не е само реактивен, туку проактивен и стратегиски насочен кон резултати.
Хотелиерство и туризам: читање на иднината на гостите
Еден хотел со висок рејтинг може да забележи пад на резервации за викенд. Предиктивната аналитика открива дека локалните настани создаваат бука која го одвраќа интересот на гостите. Хотелот реагира со нудење тивки соби, промоции за викендот и персонализирани услуги. Резултатот е враќање на резервациите и зголемување на лојалноста на гостите.
Во туризмот, предвидувањето на побарувачката и на трендовите овозможува управување со капацитети и со персонал. Авиокомпанија предвидува кои дестинации ќе имаат зголемено барање во наредните месеци и ги прилагодува цената на билетите и бројот на летови. Така компанијата го максимизира профитот, ги намалува празните места и го подобрува искуството на патниците.
Човечки ресурси: кога талентите се предвидуваат
Една компанија забележува дека младите програмери често го менуваат работното место по една година. Предиктивната аналитика ги комбинира податоците за ангажман, учество во проекти, присуство на обуки и повратни информации од ментори. Моделот предвидува кои тимови и кои вработени се изложени на најголем ризик од заминување. Компанијата воведува персонализирани патеки за развој, редовни сесии со ментори и можности за работа на иновативни проекти. Резултатот е намалување на флуктуацијата, поголема мотивација и создавање култура во која талентите се чувствуваат вреднувани и сакаат да останат долгорочно.
Јавни политики и економија: кога владите предвидуваат
Предиктивната аналитика е клучна и за економското планирање. Една влада сака да предвиди раст на БДП и влијание врз вработеноста. Историјата покажува дека новите работни места се создаваат во нископроизводни сектори, без долгорочен ефект. Предиктивните модели идентификуваат сектори со висок потенцијал за иновации и за продуктивност. Субвенциите се насочуваат кон мали иновативни претпријатија, а обуките се прилагодуваат на пазарните потреби. Резултатот е поодржлив економски раст и поголема отпорност на шокови.
Иднината е сценарио
Предиктивната аналитика не нуди апсолутни одговори, туку сценарија со веројатности. Компанијата што ја користи знае дека секоја одлука има повеќе можни исходи. Таа не се потпира само на податоци, туку на можноста да адаптира стратегии во реално време. На пример, авиокомпанија не предвидува само кои летови ќе бидат пополнети, туку ги прилагодува цената, бројот на летови и промоциите за да ги максимизира зафатеноста и профитот.
Истото ова важи и за јавните институции: владата што користи предиктивни модели не очекува точен процент на инфлација, туку распон врз чија основа се планираат мерките. Во таков систем на предвидување, неизвесноста не е непријател, туку ресурс кој може да се управува.
Бизнисот што гледа напред − успева
Предиктивната аналитика не е само бројки и модели, тоа е начин на размислување, стратегија и интелигентност на дело. Таа ја претвора неизвесноста во можност, ги претвора податоците во приказни, а обрасците во знаење. Компаниите што ја прифаќаат не само што реагираат на случувањата туку и ги предвидуваат, управуваат со нив и ја создаваат посакуваната иднина.
Во свет каде што секоја грешка има цена, предвидувањето станува конкурентска предност, а способноста да се читаат иднината на клиентите, ризиците и пазарните трендови е основа на одржлив успех. Од финансии до маркетинг, од снабдување до е-трговија, тие кои го користат овој „втор поглед“ ги претвораат предизвиците во можности и неочекуваното во предвидливо.
Како што вели една стара бизнис-максима: не е најсилниот кој преживува, ниту најпаметниот, туку оној кој најдобро ги предвидува следните чекори. Предиктивната аналитика е токму таа моќ, да гледаш напред, да учиш од бројките и да дејствуваш однапред. Во ерата на податоци, бизнисот кој ја разбира иднината не чека таа да се случи, тој ја создава.