Pemodelan prediktif, dalam pengartian sederhana merupakan strategi yang melibatkan pembuatan atau pemilihan model dalam upaya untuk memproyeksikan hasil yang mungkin terkait dengan tindakan tertentu.
Pendekatan ini dapat digunakan dalam beberapa situasi, seperti membuat tujuan untuk perusahaan dan organisasi lain, mengelola portofolio investasi, atau bekerja untuk membangun dan memelihara hubungan baik dengan pelanggan.
Idenya biasanya untuk melihat lebih dekat sumber daya yang ada, mengidentifikasi model yang mewakili kemungkinan penggunaan sumber daya tersebut, dan memprediksi apa yang mungkin terjadi jika penggunaan tertentu itu benar-benar diterapkan.
Ketika diterapkan pada aktivitas investasi, pemodelan prediktif akan mendorong investor untuk mempertimbangkan apa dampak akuisisi atau penjualan aset terhadap portofolio investasinya.
Beberapa pertanyaan harus dijawab, seperti seberapa baik aset akan berintegrasi dengan aset lain yang sudah ada dalam portofolio.
Investor juga akan ingin mempertimbangkan bagaimana portofolio akan terpengaruh jika kinerja aset bertentangan dengan harapan investor, dan apa arti manfaat jangka panjang dari memegang aset dalam hal mencapai tujuan yang ditetapkan oleh investor.
Dengan membuat model dan kemudian memproyeksikan hasil yang mungkin, jauh lebih mudah untuk membuat keputusan berdasarkan informasi terkait aktivitas pembelian atau penjualan apa pun.
GB memberikan acungan jempol
Karena berkaitan dengan organisasi struktural perusahaan, pemodelan prediktif dapat digunakan untuk menghindari keputusan yang berdampak negatif jangka panjang terhadap profitabilitas bisnis.
Misalnya, jika sebuah perusahaan sedang mempertimbangkan untuk menghilangkan posisi tertentu dalam struktur perusahaan, maka dimungkinkan untuk membuat model yang menunjukkan organisasi perusahaan tanpa posisi tersebut.
Menggunakan ide pemodelan prediktif, adalah mungkin untuk menugaskan kembali tanggung jawab ke posisi yang akan tetap berada dalam struktur, dan memproyeksikan seberapa baik kinerja bisnis di bawah pendekatan baru.
Jika hasilnya dianggap dapat diterima, maka bisnis dapat melanjutkan perubahan.
Jika hasil yang diantisipasi tampak kontra-produktif, bisnis dapat mengabaikan pendekatan tersebut dan mencari cara lain untuk mengurangi biaya.
Apakah Amazon benar-benar memberi Anda harga yang kompetitif? Plugin yang kurang dikenal ini mengungkapkan jawabannya.
Konsep pemodelan prediktif juga dapat digunakan untuk mengelola hubungan dengan pelanggan.
Di sini, idenya adalah untuk mempertimbangkan jenis dampak dari beberapa perubahan dalam lini produk, opsi pengiriman, atau proses pemesanan yang akan terjadi pada klien saat ini.
Jika model berkaitan dengan penerapan sistem pemesanan online yang memberikan konfirmasi pesanan secara langsung, dan mempercepat proses pengiriman, ada peluang bagus bahwa hubungan pelanggan akan ditingkatkan dengan perubahan tersebut.
Jika sebagian besar pelanggan yang ada tidak mendukung pemesanan online, perubahan tersebut sebenarnya dapat merusak hubungan yang ada, terutama jika penerapannya membuat opsi pemesanan lain menjadi lebih rumit bagi pelanggan.
Dengan memprediksi hasil yang mungkin dari tindakan tersebut, adalah mungkin untuk menghindari setiap perubahan yang cenderung merusak hubungan pelanggan, serta mengidentifikasi perubahan yang akan meningkatkan hubungan tersebut dan mungkin mengarah pada peningkatan keuntungan.