Prescriptive Analytics — предписывающая аналитика

Что такое предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика — это когда система не просто говорит, что произошло или что может произойти, а прямо советует, что именно делать, чтобы добиться лучшего результата. Это самая продвинутая ступень аналитики — после описательной («что случилось?») и предиктивной («что может случиться?»). Предписывающая аналитика не просто предсказывает, она предлагает конкретные действия.

Представь, что ты водитель и у тебя есть навигатор. Описательная аналитика скажет: «Вы проехали 120 км». Предиктивная — «Впереди пробка, через 5 минут вы будете в очереди». А предписывающая — «Поверните налево на следующем перекрёстке, чтобы сэкономить 15 минут». Это как умный помощник, который не только видит проблему, но и знает, как её решить.

Такие системы работают на основе данных, математических моделей и алгоритмов. Они не просто анализируют прошлое — они моделируют множество сценариев и выбирают наилучший путь.

Зачем нужна предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика помогает принимать решения быстрее, точнее и с меньшими рисками. Вместо того чтобы гадать «что делать?», руководители получают чёткие рекомендации — как увеличить прибыль, снизить издержки или улучшить обслуживание клиентов.

Она особенно полезна, когда вариантов много, а последствия каждого — сложные. Например: как распределить рекламный бюджет? Какие товары закупать в первую очередь? Когда запускать акцию?

Вот главные выгоды:

• Снижает риски ошибок — решения основаны на данных, а не на интуиции.
• Экономит время — не нужно долго обсуждать варианты, система сразу предлагает лучший.
• Помогает масштабироваться — даже в больших компаниях можно принимать хорошие решения быстро.
• Улучшает результаты — на практике компании, использующие предписывающую аналитику, чаще достигают целей.
• Уменьшает нагрузку на сотрудников — они тратят меньше времени на рутинный анализ и больше — на реализацию.

Как это работает

Предписывающая аналитика работает в три этапа. Сначала она собирает данные — продажи, отзывы, погода, время доставки и т.д. Потом анализирует их, чтобы понять закономерности (это уже описательная и предиктивная аналитика). И только потом — предлагает действия.

1. Сбор данных

Все нужные сведения собираются из разных источников: базы данных, CRM, датчики, соцсети. Чем больше и качественнее данные — тем точнее советы.

2. Моделирование сценариев

Система создает «множество вселенных»: что будет, если мы повысим цену? А если снизим расходы на логистику? Она считает, как каждый вариант повлияет на прибыль, удовлетворённость клиентов или риски.

3. Выбор лучшего действия

На основе моделей система определяет, какое действие даст наилучший результат. И не просто говорит «лучше сделать X» — она объясняет, почему именно это действие лучше других.

Эти системы часто используют искусственный интеллект и оптимизационные алгоритмы — они перебирают тысячи вариантов за секунды.

Виды предписывающей аналитики

Предписывающая аналитика не делится на жёсткие типы, но её можно классифицировать по сфере применения:

• В управлении запасами. Например, система советует, сколько товаров закупать на следующий месяц, чтобы не было ни избытка, ни дефицита.
• В маркетинге. Рекомендует, кому и когда отправлять рекламу, чтобы конверсия была максимальной.
• В логистике. Планирует оптимальные маршруты для доставки, учитывая пробки, погоду и стоимость топлива.
• В здравоохранении. Помогает врачам выбрать лучший курс лечения, основываясь на истории пациентов и клинических данных.

Все они работают по одному принципу — анализируют данные, моделируют последствия и предлагают действие.

Простой пример

Допустим, у тебя маленький интернет-магазин с одеждой. Каждый месяц ты не знаешь, какие вещи заказывать: если возьмёшь слишком много — они лежат на складе, если мало — потеряешь продажи.

До предписывающей аналитики ты просто смотришь прошлые продажи и гадаешь. Иногда ошибался — оставались непроданные джинсы, а популярные футболки заканчивались.

Ты подключил систему предписывающей аналитики. Она проанализировала: какие товары продавались в дождливые дни, как менялись продажи после рекламных рассылок, какие размеры чаще возвращали. Потом она посчитала: «Если закупить 150 футболок размера M и 80 джинсов L, прибыль вырастет на 23%». Ты сделал это — и действительно: продажи выросли, а остатки уменьшились.

Теперь ты не гадаешь — ты действуешь по совету системы. И каждый месяц результат становится лучше.

Как начать

1. Определи одну проблему, которую хочешь решить — например, «слишком много непроданных товаров».
2. Собери данные — продажи, возвраты, отзывы, время доставки. Начни с того, что уже есть в твоей системе (например, в Excel или CRM).
3. Выбери простой инструмент — например, Google Sheets с надстройками или платформы вроде Power BI с предиктивными функциями. Не надо сразу брать дорогие AI-решения.
4. Попробуй автоматизировать один совет — например, «какое количество товара заказывать на следующий месяц».
5. Проверяй результат — сравни, стало ли лучше после применения рекомендаций. Если да — расширяй использование.

Частые вопросы

Чем предписывающая аналитика отличается от предиктивной?
Предиктивная говорит: «Вероятность продажи этого товара — 80%». Предписывающая: «Закупайте 200 единиц этого товара, чтобы максимизировать прибыль».

Можно ли обойтись без предписывающей аналитики?
Да, но ты будешь действовать наугад. Маленькие компании могут — крупные уже не могут: слишком много переменных, чтобы полагаться только на интуицию.

Кому в первую очередь стоит разбираться в предписывающей аналитике?
Руководителям, менеджерам по продажам, логистам и тем, кто отвечает за запасы или маркетинг — всем, кто принимает решения на основе данных.