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प्रिडिक्टिव एनालिटिक्सभरोसमंद रिज़ल्ट्स

कस्टमर डेटा को एनालाइज़ करने, पैटर्न्स खोजने और चर्न और कन्वर्ट होने की संभावना जैसे भविष्य के बिहैवियर को प्रिडिक्ट करने के लिए प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स मशीन लर्निंग और एडवांस्ड स्टेस्टिकल मॉडलिंग का इस्तेमाल करता है. इससे डेटा एनालिस्ट्स विशाल डेटा सेट्स का फ़ायदा उठा पाते हैं जो अन्यथा शायद बेकार जाते.

डेटा को भविष्य को प्रिडिक्ट करने के लिए ही बनाया गया था.

एंटरप्राइज़ बिज़नेसेज़ बड़ी मात्रा में कस्टमर डेटा इकट्ठा करते हैं. लेकिन बहुत से मामलों में, वे इसका फ़ायदा नहीं उठा पा रहे हैं क्योंकि वे डेटा के सिर्फ़ उस छोटे से प्रतिशत से इनसाइट्स बटोर रहे हैं जिसकी उनके डेटा साइंटिस्ट्स मैन्युअल रूप से खोजबीन कर पाते हैं.

प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स को इस इस्तेमाल न की गई क्षमता के दोहन में इन बिज़नेसेज़ की मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. उस डेटा में अहम कस्टमर इनसाइट्स सामने लाने वाले ऐसे पैटर्न्स छिपे होते हैं जिनका अगर कारगर तरीके से इस्तेमाल किया जाए, तो बिज़नेस की नेट आमदनी पर बहुत वास्तविक असर पड़ सकता है. ऐसे पैटर्न्स जिन्हें देखने के लिए ज़्यादातर एनालिस्ट्स के पास समय ही नहीं होता, की खोज करने के लिए ढेर सारे डेटा में से ऑटोमैटिक रूप से खोजबीन करने के लिए प्रिडिक्टिव क्षमताएँ मशीन लर्निंग और एडवांस्ड स्टेस्टिकल मॉडल्स पर निर्भर होती हैं.

आखिरकार, वाकई अहम इनसाइट्स खोजने में डेटा एनालिस्ट्स और मार्केटर्स की मदद करके प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स टूल्स उनके द्वारा इकट्ठा किए गए डेटा से अधिकतम फ़ायदा उठाने में उन दोनों की ही मदद करते हैं.

Adobe मदद कर सकता है.

Adobe Analytics में प्रिडिक्टिव केपेबिलिटीज़ से आप अपने डेटा का बेहतर इस्तेमाल कर सकते हैं. हम प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स को संभव बनाने वाली टेक्नोलॉजीज़ में भारी इनवेस्ट करते हैं, यह ऐसा फ़ैक्ट है जो Gartner Magic Quadrant for Digital Marketing Analytics और बहुत से Forrester Waves में हमारे लीडर स्टेटस में कंट्रीब्यूट करता है.

अहम परिवर्तनों को सामने लाने में मदद करके हम आपको ढेरे सारे डेटा सेट्स से वाकई इनसाइट्स बटोरने की सुविधा देते हैं. हमारे प्रिडिक्टिव टूल्स एनालिसिस का भारी-भरकम काम भी करते हैं जिससे आपको तेज़ी से डेटा से इनसाइट तक पहुँचने में मदद मिलती है.

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