Prescriptive Analytics là gì? Ứng dụng & lợi ích cho doanh nghiệp

Trong bối cảnh kinh doanh ngày càng cạnh tranh và dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng, các doanh nghiệp luôn tìm kiếm những phương pháp tiên tiến để đưa ra quyết định sáng suốt và tối ưu hóa hoạt động. Vậy, Prescriptive Analytics là gì và tại sao nó lại trở thành một yếu tố then chốt cho sự thành công của các doanh nghiệp hiện đại? Hãy cùng Bizfly khám phá sâu hơn trong bài viết này nhé!

Prescriptive Analytics là gì?

Prescriptive Analytics, hay còn gọi là phân tích đề xuất, là một nhánh cao cấp của phân tích dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật như tối ưu hóa, mô hình hóa và thuật toán học máy để đề xuất các hành động cụ thể giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề hoặc tận dụng cơ hội. 

Thay vì chỉ tập trung vào việc giải thích hoặc dự đoán, hình thức này đi một bước xa hơn bằng cách cung cấp các khuyến nghị dựa trên dữ liệu giúp người dùng đưa ra những quyết định hiệu quả nhất. Các dịch vụ Chatbot AI tiên tiến cũng có thể tích hợp Prescriptive Analytics để không chỉ trả lời câu hỏi của người dùng mà còn đề xuất các hành động cụ thể dựa trên ngữ cảnh và mục tiêu của họ.

So sánh Prescriptive Analytics với Descriptive, Diagnostic và Predictive Analytics

Để hiểu rõ hơn về sức mạnh của Prescriptive Analytics, hãy so sánh nó với các hình thức phân tích dữ liệu khác:

Lợi ích vượt trội của Prescriptive Analytics cho doanh nghiệp

Việc ứng dụng Prescriptive Analytics mang lại những lợi ích to lớn, giúp doanh nghiệp vượt trội trong môi trường kinh doanh đầy thách thức:

Tối ưu hóa hiệu suất và ra quyết định nhanh chóng

Prescriptive Analytics cung cấp cho doanh nghiệp khả năng đưa ra những quyết định sáng suốt và kịp thời. Thay vì dựa vào trực giác hay kinh nghiệm chủ quan, các nhà quản lý có thể dựa vào những đề xuất đã được chứng minh bằng dữ liệu để hành động. 

Ví dụ, trong dịch vụ khách hàng, một Chatbot AI được trang bị Prescriptive Analytics có thể không chỉ giải đáp thắc mắc mà còn đề xuất các giải pháp cá nhân hóa cho từng vấn đề của khách hàng, hoặc thậm chí tự động thực hiện các hành động như đặt lịch hẹn, tạo yêu cầu hỗ trợ, hoặc điều chỉnh cấu hình dịch vụ dựa trên phân tích dữ liệu.

Giảm thiểu rủi ro và chi phí

Bằng cách phân tích dữ liệu và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn, Prescriptive Analytics giúp doanh nghiệp chủ động đưa ra các biện pháp phòng ngừa, từ đó giảm thiểu rủi ro và tránh được những chi phí phát sinh không đáng có. 

Ví dụ, trong ngành bảo hiểm, Prescriptive Analytics có thể giúp xác định những khách hàng có nguy cơ gian lận cao và đề xuất các biện pháp kiểm tra nghiêm ngặt hơn, từ đó giảm thiểu tổn thất tài chính.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Prescriptive Analytics cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu, sở thích và hành vi của từng khách hàng. Dựa trên những hiểu biết này, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa các sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm, mang lại sự hài lòng cao hơn cho khách hàng và xây dựng mối quan hệ lâu dài. 

Ví dụ, một trang thương mại điện tử có thể sử dụng Prescriptive Analytics để đề xuất các sản phẩm mà khách hàng có khả năng quan tâm nhất dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của họ.

Tạo lợi thế cạnh tranh

Trong một thị trường cạnh tranh khốc liệt, việc sở hữu một lợi thế độc đáo là vô cùng quan trọng. Prescriptive Analytics giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định chiến lược mà đối thủ có thể bỏ lỡ. Bằng cách dự đoán các xu hướng thị trường, phát hiện các cơ hội mới và tối ưu hóa các hoạt động, doanh nghiệp có thể vượt lên trên đối thủ và giành lấy thị phần lớn hơn.

Ứng dụng thực tế của Prescriptive Analytics trong các ngành

Sức mạnh của Prescriptive Analytics không chỉ nằm trên lý thuyết mà còn được chứng minh qua những ứng dụng thực tế trong nhiều ngành công nghiệp:

Ứng dụng trong lĩnh vực Tài chính - Ngân hàng

• Quản lý rủi ro tín dụng: Prescriptive Analytics giúp ngân hàng đánh giá rủi ro vỡ nợ của khách hàng và đề xuất các điều khoản vay phù hợp để giảm thiểu tổn thất.
• Phát hiện giao dịch gian lận: Hệ thống có thể phân tích các mẫu giao dịch và đề xuất các hành động để ngăn chặn các hoạt động gian lận tiềm ẩn.
• Tối ưu hóa danh mục đầu tư: Prescriptive Analytics đề xuất các chiến lược phân bổ tài sản tối ưu dựa trên mục tiêu lợi nhuận và mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư.
• Cá nhân hóa dịch vụ tài chính: Đề xuất các sản phẩm và dịch vụ tài chính phù hợp với nhu cầu và hồ sơ tài chính của từng khách hàng.

Ứng dụng trong lĩnh vực Bán lẻ và Thương mại điện tử

• Tối ưu hóa giá động: Prescriptive Analytics có thể điều chỉnh giá sản phẩm theo thời gian thực dựa trên nhu cầu, nguồn cung và hành động của đối thủ cạnh tranh để tối đa hóa lợi nhuận.
• Quản lý chuỗi cung ứng thông minh: Đề xuất lượng hàng tồn kho tối ưu cho từng sản phẩm tại từng địa điểm, giảm thiểu tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá mức.
• Marketing cá nhân hóa đa kênh: Đề xuất các chiến dịch marketing và ưu đãi phù hợp nhất cho từng phân khúc khách hàng trên các kênh khác nhau.
• Dự đoán và ngăn chặn tình trạng khách hàng rời bỏ: Phân tích hành vi khách hàng để xác định nguy cơ rời bỏ và đề xuất các hành động để giữ chân họ.

Có thể bạn quan tâm ==> Top 6 ứng dụng của chatbot trong thương mại điện tử 

Ứng dụng trong lĩnh vực Sản xuất

• Lập kế hoạch sản xuất tối ưu: Prescriptive Analytics đề xuất lịch trình sản xuất hiệu quả nhất, cân bằng giữa nhu cầu thị trường, năng lực sản xuất và chi phí.
• Bảo trì dự đoán: Phân tích dữ liệu từ các cảm biến để dự đoán thời điểm hỏng hóc của máy móc và đề xuất lịch trình bảo trì phòng ngừa, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.
• Quản lý chất lượng: Đề xuất các điều chỉnh trong quy trình sản xuất để cải thiện chất lượng sản phẩm và giảm thiểu lỗi.
• Tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ: Đề xuất các biện pháp để giảm thiểu lượng năng lượng tiêu thụ trong quá trình sản xuất.

Ứng dụng trong lĩnh vực Y tế

• Hỗ trợ quyết định lâm sàng: Prescriptive Analytics có thể phân tích dữ liệu bệnh sử, kết quả xét nghiệm và các yếu tố khác để đề xuất phác đồ điều trị tối ưu cho từng bệnh nhân.
• Quản lý tài nguyên bệnh viện: Đề xuất cách phân bổ giường bệnh, nhân viên y tế và các nguồn lực khác một cách hiệu quả để đáp ứng nhu cầu của bệnh nhân.
• Dự đoán dịch bệnh: Phân tích dữ liệu về sự lây lan của dịch bệnh để dự đoán các khu vực có nguy cơ cao và đề xuất các biện pháp phòng ngừa.
• Cá nhân hóa kế hoạch chăm sóc sức khỏe: Đề xuất các biện pháp phòng ngừa và lối sống phù hợp với từng cá nhân dựa trên tình trạng sức khỏe và các yếu tố nguy cơ của họ.

Xem thêm ==> Cách tạo chatbot cho ngành chăm sóc sức khỏe hiệu quả 

Ứng dụng trong tương tác Khách hàng thông qua Chatbot AI

Prescriptive Analytics là một yếu tố then chốt để xây dựng các Chatbot AI thông minh và hiệu quả. Thay vì chỉ phản hồi dựa trên kịch bản được lập trình sẵn, chatbot được tích hợp Prescriptive Analytics có khả năng phân tích sâu sắc yêu cầu của người dùng, đối chiếu với dữ liệu hiện có và đề xuất các hành động tối ưu để giải quyết vấn đề hoặc đạt được mục tiêu của họ. 

Các yếu tố cần thiết để triển khai Prescriptive Analytics thành công

Để gặt hái được những lợi ích to lớn từ Prescriptive Analytics, doanh nghiệp cần xây dựng một nền tảng vững chắc bao gồm:

Dữ liệu chất lượng cao và đồng bộ

Chất lượng dữ liệu là yếu tố then chốt cho sự thành công của mọi dự án phân tích. Dữ liệu cần phải chính xác, đầy đủ, nhất quán và được cập nhật thường xuyên. Bên cạnh đó, dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong doanh nghiệp cần được tích hợp và đồng bộ để có được một cái nhìn toàn diện và sâu sắc.

Hạ tầng công nghệ và công cụ phù hợp

Việc triển khai Prescriptive Analytics đòi hỏi một hạ tầng công nghệ mạnh mẽ có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phép tính phức tạp. Các công cụ và nền tảng phần mềm chuyên dụng cũng rất cần thiết để xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình phân tích đề xuất. 

Điều này bao gồm cả việc lựa chọn các nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ và khả năng tích hợp với các hệ thống AI và chatbot để triển khai các giải pháp Prescriptive Analytics trong thực tế.

Đội ngũ chuyên gia có kỹ năng

Để tận dụng tối đa sức mạnh của dữ liệu, doanh nghiệp cần có một đội ngũ chuyên gia có kỹ năng và kinh nghiệm trong các lĩnh vực như khoa học dữ liệu, học máy, tối ưu hóa và hiểu biết sâu sắc về ngành nghề kinh doanh của doanh nghiệp.

Văn hóa doanh nghiệp dựa trên dữ liệu

Cuối cùng, một yếu tố không kém phần quan trọng là xây dựng một văn hóa doanh nghiệp mà mọi quyết định đều dựa trên dữ liệu và phân tích. Điều này đòi hỏi sự thay đổi trong tư duy và quy trình làm việc của toàn bộ tổ chức, từ lãnh đạo đến nhân viên.

Thách thức và lưu ý khi áp dụng Prescriptive Analytics

Mặc dù tiềm năng là rất lớn, việc áp dụng Prescriptive Analytics cũng đặt ra không ít thách thức và đòi hỏi doanh nghiệp phải có những lưu ý nhất định:

Chi phí đầu tư ban đầu

Việc xây dựng hạ tầng, tuyển dụng nhân tài và triển khai các giải pháp này có thể đòi hỏi một khoản chi phí đầu tư ban đầu không nhỏ. Doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ lưỡng giữa chi phí và những lợi ích tiềm năng mà Prescriptive Analytics có thể mang lại.

Độ phức tạp của mô hình và thuật toán

Các mô hình và thuật toán được sử dụng trong Prescriptive Analytics thường rất phức tạp và đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu. Việc xây dựng, triển khai và duy trì các mô hình này có thể là một thách thức đối với những doanh nghiệp chưa có kinh nghiệm.

Yêu cầu về dữ liệu lớn và chất lượng

Prescriptive Analytics hoạt động hiệu quả nhất với lượng dữ liệu lớn và chất lượng cao. Việc thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu có thể tốn nhiều thời gian và công sức. Nếu dữ liệu không đủ hoặc không chính xác, kết quả phân tích có thể không đáng tin cậy.

Khả năng tích hợp với các hệ thống hiện có

Việc tích hợp các giải pháp Prescriptive Analytics với các hệ thống hiện có của doanh nghiệp (ví dụ như hệ thống CRM, ERP) đôi khi có thể gặp nhiều khó khăn về mặt kỹ thuật và đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận.

Kết luận

Prescriptive Analytics đánh dấu bước tiến quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, mang đến cho doanh nghiệp khả năng đưa ra những quyết định tối ưu và hành động một cách thông minh. Với khả năng đề xuất hành động tối ưu dựa trên dữ liệu, dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, bao gồm cả chatbot AI giúp chúng trở nên thông minh hơn, hữu ích hơn và mang lại giá trị cao hơn cho người dùng và doanh nghiệp.