Predictive analytics is het gebruiken van data uit het verleden en statistische modellen om toekomstige uitkomsten in te schatten. In plaats van alleen te rapporteren wat er gebeurd is, zoekt het naar patronen in je historie en beantwoordt vragen als “welke klanten gaan waarschijnlijk weg?” of “hoeveel voorraad heb ik nodig in december?”
Denk aan een weersvoorspelling. De meteoroloog kent de toekomst niet, maar door tientallen jaren aan metingen in een model te stoppen, kan hij zeggen dat er 80 procent kans op regen is morgen. Een opzegmodel werkt net zo: het bestudeert duizenden eerdere klanten, leert welk gedrag aan een opzegging voorafging en markeert vervolgens de actieve accounts die daarop lijken. De meeste van deze modellen zijn een vorm van machine learning, getraind op de schone, gecombineerde data uit je datapijplijn.
De uitkomst is een kans, geen zekerheid. Een goede voorspelling komt met een betrouwbaarheidsscore, zodat je een risico van 90 procent anders behandelt dan een van 55 procent. Juist die eerlijkheid maakt het bruikbaar om mee te plannen in plaats van te gokken.
Het helpt om te zien waar dit past. Predictive analytics is de stap ná gewoon rapporteren en de stap vóór automatisch handelen. Een business intelligence-dashboard vertelt je de omzet van vorig kwartaal; predictive analytics schat die van komend kwartaal; en pas als je de voorspelling vertrouwt, koppel je hem aan iets dat erop handelt, zoals een mail die een klant met opzeggingsrisico een duwtje geeft. Sla dat vertrouwen over en je automatiseert slechte gokken op schaal.
Eén eerlijke waarschuwing: een model is niet beter dan de wereld waarop het getraind is. Verschuift je markt, bijvoorbeeld door een nieuwe concurrent of veranderend koopgedrag na een prijsverhoging, dan kunnen de patronen van vorig jaar stilletjes niet meer kloppen. Goede voorspellingen worden daarom tegen de werkelijkheid gecheckt en opnieuw getraind zodra ze afdrijven.
Bij TopDevs bouwen we deze modellen bovenop de bestaande data van een klant, zodat de voorspellingen direct terugkomen in de tools die hun team elke dag al gebruikt.
