Voorspellende technologie heeft een lange weg afgelegd in het vormgeven van de manier waarop beslissingen worden genomen op digitale platforms. Met de vooruitgang in kunstmatige intelligentie en data-analyse kunnen moderne systemen nu met opmerkelijke nauwkeurigheid resultaten voorspellen. Deze vooruitgang is met name belangrijk geweest voor wedden op voetbal, waar op populaire platforms zoals Comeon voorspellende modellen teamprestaties, spelersstatistieken en zelfs weersomstandigheden analyseren om inzichten te bieden die van invloed zijn op wedstrategieën.
Deze tools vertrouwen op enorme hoeveelheden historische gegevens en het realtime invoeren daarvan om gebruikers te helpen beter geïnformeerde keuzes te maken, giswerk te verminderen en de nauwkeurigheid te verbeteren. Naast sportweddenschappen is voorspellende technologie ook een integraal onderdeel geworden van een aantal andere industrieën.
Hoe AI en machine learning digitale voorspellingen vormgeven
Kunstmatige intelligentie en machine learning hebben de manier veranderd waarop bedrijven informatie verwerken en beslissingen nemen. Bedrijven vertrouwen nu op geavanceerde datamodellen om patronen te detecteren en resultaten te voorspellen met een nauwkeurigheid die een paar jaar geleden onmogelijk was.
In de financiële wereld wordt AI gebruikt om trends op de aandelenmarkt te voorspellen op basis van historische gegevens en live nieuws. JPMorgan Chase ontwikkelde een AI-gestuurde tool genaamd LOXM, naast hun AI-tools zoals chatbots en persoonlijke assistenten.
Het systeem helpt handelaren transacties uit te voeren tegen de best mogelijke prijs door schommelingen te anticiperen voordat ze plaatsvinden. Banken hebben AI daarnaast ook geïmplementeerd om fraude te bestrijden. De Decision Intelligence-software van Mastercard beoordeelt het uitgavengedrag in realtime en markeert verdachte transacties voordat ze worden uitgevoerd.
Retailers gebruiken voorspellende modellen om de voorraad te beheren en verstoringen in de toeleveringsketen te voorkomen. Walmart verwerkt bijvoorbeeld elk uur enorme hoeveelheden verkoopgegevens om de voorraadniveaus op verschillende locaties aan te passen. Hierdoor kan het bedrijf vraagverschuivingen anticiperen en tekorten voorkomen.
De rol van voorspellende analyses in online adverteren
Advertentieplatforms gebruiken voorspellende analyses om gebruikersgedrag te analyseren en advertentietargeting te verbeteren. In plaats van advertenties willekeurig aan een groot publiek te tonen, vertrouwen bedrijven op machine learning-modellen die de browsegeschiedenis, het aankoopgedrag en zelfs de tijd die mensen besteden aan het bekijken van bepaalde producten bestuderen.
Het advertentiesysteem van Google verwerkt bijvoorbeeld elke dag miljarden zoekopdrachten en website-interacties. Deze gegevens worden gebruikt om te voorspellen welke advertenties het meest relevant zijn voor elke gebruiker. Als iemand vaak zoekt naar fitnessgerelateerde producten, geven de algoritmen van Google prioriteit aan het tonen van advertenties voor sportuitrusting of trainingsprogramma’s.
Facebook en Instagram doen iets soortgelijks door te analyseren wat gebruikers leuk vinden, waar ze op reageren en wat ze delen. Als iemand meerdere video’s over elektrische auto’s kijkt, is de kans groter dat hij of zij advertenties over nieuwe voertuigmodellen of laadstations te zien krijgt.
Predictive analytics helpen adverteerders ook bij de beslissing wanneer ze hun campagnes moeten uitvoeren. AI-modellen analyseren eerdere trends om het beste moment van de dag of week te bepalen om een advertentie te tonen. Als gegevens bijvoorbeeld laten zien dat mensen eerder geneigd zijn om bepaalde producten op vrijdagavond te kopen, kunnen adverteerders hun promoties dienovereenkomstig plannen.
Voorspellende technologie in klantenservice en gebruikerservaring
Klantenservice is aanzienlijk veranderd door het gebruik van predictive technology. In plaats van te wachten tot gebruikers om hulp vragen, gebruiken bedrijven nu AI om problemen te anticiperen en oplossingen te bieden voordat er een probleem ontstaat. Deze systemen analyseren eerdere interacties, surfgedrag en zelfs hoe lang iemand op een pagina aarzelt voordat er actie ondernomen wordt.
De klantenservice van Amazon gebruikt bijvoorbeeld voorspellende analyses om mogelijke problemen met bestellingen te detecteren. Als een pakket vertraagd is, kan het systeem de klant vooraf op de hoogte stellen en restitutieopties aanbieden zonder dat ze contact hoeven op te nemen met de klantenservice. De virtuele assistent van Apple, Siri, leert ook van gebruikersgedrag.
E-commerceplatforms gebruiken vergelijkbare methoden om de winkelervaring te verbeteren. Als een klant een printer koopt, kan het systeem een paar weken later inktvullingen voorstellen op basis van typische gebruikspatronen.
Luchtvaartmaatschappijen gebruiken voorspellende modellen om vluchtverstoringen aan te pakken. Wanneer er vertragingen optreden, boeken AI-systemen passagiers automatisch om naar de eerstvolgende beschikbare vlucht en sturen ze updates, waardoor er minder behoefte is aan lange klantenservicegesprekken.