W biznesie analityka predykcyjna to proces wykorzystywania danych historycznych do analizy przeszłych wzorców i przewidywania przyszłych wzorców. Proces ten jest wykorzystywany w biznesie do odkrywania potencjalnych możliwości oraz do oceny potencjalnego ryzyka i korzyści. Podstawą analityki predykcyjnej jest wykorzystanie relacji między różnymi typami danych do oszacowania potencjału lub ryzyka danego zestawu warunków.
Analityka predykcyjna próbuje wyjaśnić, przeanalizować i przewidzieć zachowanie za pomocą środków matematycznych lub naukowych. Firma może przechwytywać i analizować dane swoich klientów oraz, korzystając z rozpoznawania wzorców, teorii gier, algorytmu szans lub statystyk, próbować przewidzieć przyszłe zachowanie klientów na podstawie tego, jakie zachowanie miało miejsce w przeszłości. Techniki eksploracji danych rozwinęły tę dziedzinę, umożliwiając sortowanie i kategoryzowanie danych na różne sposoby. Im wyższy poziom szczegółowości, do którego dane mogą być kategoryzowane, tym bardziej przydatne i dokładne będą one w przewidywaniu przyszłych wyników.
Zarządzanie relacjami z klientami (CRM) opiera się na analizach predykcyjnych w celu zrozumienia zachowań zakupowych klientów. Wykorzystując dane klientów zebrane w momencie sprzedaży i stosując różne techniki statystyczne, firmy mogą lepiej zrozumieć, jak wprowadzać na rynek i sprzedawać nowe produkty obecnym klientom. Mogą również zrozumieć, jak najlepiej motywować osoby, które nie są jeszcze klientami, do wypróbowania ich produktów lub odwiedzania ich sklepów. Segmenty handlu detalicznego i marketingu bezpośredniego od dawna stosują techniki CRM i często znajdują się w czołówce nowych zastosowań.
Analityka predykcyjna jest powszechnie stosowana w branżach takich jak usługi finansowe i ubezpieczenia. W usługach finansowych firmy będą wykorzystywać ocenę kredytową do przewidywania prawdopodobieństwa niespłacenia pożyczki przez konsumenta. Ocena opiera się na informacjach o historii kredytowej klienta i wniosku kredytowym, w porównaniu z tymi samymi danymi od podobnych klientów w przeszłości. Branża ubezpieczeniowa podejmie próbę określenia prawdopodobieństwa straty na podstawie profilu wnioskodawcy i dotychczasowych wyników klientów o podobnych profilach.
Inne branże, które korzystają z analiz predykcyjnych w celu zwiększenia swojej rentowności, to opieka zdrowotna i farmaceutyczna, handel detaliczny, telekomunikacja i podróże. Nawet Internal Revenue Service stosuje analitykę predykcyjną, aby spróbować przewidzieć i zidentyfikować oszustwa podatkowe. Firmy księgowe stosują tę metodę w celu wykrycia oszustw w sprawozdaniach finansowych spółek, które badają.
Oprócz przewidywania zachowań konsumentów analizy predykcyjne mogą być wykorzystywane do oceny zagregowanego popytu na poziomie sklepu, regionu lub kraju. Może służyć do przewidywania wyników całej branży w określonych warunkach ekonomicznych. Rząd może wykorzystać go do przewidywania czynników wpływających na całą gospodarkę, takich jak bezrobocie czy rozpoczęcie budowy mieszkań.