Bedeutung der prädiktiven Analytik, Beispiele. Der Einsatz von Predictive Analytics beinhaltet die Vorhersage zukünftiger Trends und Ereignisse anhand von Daten. Anhand historischer Daten prognostiziert es potenzielle Szenarien, die für strategische Entscheidungen verwendet werden können.
Wenn Sie die Fehlfunktion einer Maschine später an diesem Tag oder den Cashflow Ihres Unternehmens für das kommende Jahr vorhersagen, machen Sie eine Vorhersage über die nahe Zukunft.
Es ist möglich, prädiktive Analysen manuell oder mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens durchzuführen. Eine Vorhersage über die Zukunft basiert in beiden Fällen auf historischen Daten.
Die Regressionsanalyse ist ein prädiktives Analysetool, das Beziehungen zwischen zwei Variablen (einfache lineare Regression) oder vier Variablen (multiple lineare Regression) bestimmt. Es ist möglich, das Ergebnis vorherzusagen, wenn sich eine Variable basierend auf den Beziehungen zwischen den Variablen ändert.
Beispiele
Schauen wir uns einige der gängigsten Beispiele für Predictive Analytics in verschiedenen Branchen an.
Einzelhandel: Bedeutung der prädiktiven Analytik, Beispiele
Predictive Analytics-Anwendungen werden derzeit wahrscheinlich am häufigsten von Einzelhändlern verwendet. Damit dynamische Einzelhandelsunternehmen in der Lage sind, schnell auf Veränderungen im Kundenverhalten und in Markttrends zu reagieren, müssen sie das Kundenverhalten und die Markttrends kontinuierlich überwachen.
Die Bedeutung von Predictive Analytics im Einzelhandel kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Vermarkter und Einzelhandelsspezialisten können in jeder Phase des Kaufprozesses von Predictive Analytics-Softwarelösungen profitieren. Die häufigsten Anwendungsfälle finden Sie hier.
Vorausschauendes Marketing
Durch die Analyse von Markttrends, Kaufgewohnheiten und Kundendetails können fortschrittliche Algorithmen Kaufmuster erkennen und Kunden segmentieren. Ein Spezialist kann solche Erkenntnisse analysieren und Marketingkampagnen optimieren, personalisierte Produkte empfehlen und auf dieser Grundlage Verkäufe vorhersagen. Durch die Verwendung solcher Analysen können Sie Ihr Einkommen steigern und Kunden binden.
Vorausschauende Inventur
Die Nachfrage nach verschiedenen Produkten wird mithilfe intelligenter Analysealgorithmen prognostiziert, die mehrere Faktoren (Region, Saison, Kaufgewohnheiten usw.) berücksichtigen. Auf diese Weise können Einzelhändler Überbestände oder im Gegenteil Warenausgänge vermeiden, indem sie den optimalen Lagerbestand bestimmen, um die Nachfrage zu befriedigen.
Vorausschauende Lieferkette
Verschiedene Aspekte von Lieferketten können mithilfe von Predictive-Analytics-Algorithmen optimiert werden. Erstens verbessern sie die Logistikeffizienz, indem sie die schnellsten und kostengünstigsten Routen auf der Grundlage von Mautstraßen, Verkehr, Wetterbedingungen usw. bestimmen. Durch die Nachverfolgung des Kraftstoffverbrauchs und des Fahrverhaltens können die Transportkosten gesenkt werden. Schließlich erkennen Sensoren Probleme an Maschinen und deren Komponenten, bevor sie auftreten, so dass Wartungsarbeiten vorhergesehen und Ausfallzeiten vermieden werden können.
Gesundheitswesen
Medizinische Einrichtungen auf der ganzen Welt setzen zunehmend Softwaresysteme ein, um ihre Prozesse zu verbessern, wodurch sie eine Fülle von Daten über Patienten sammeln können. Auf diese Weise bietet Predictive Analytics eine ganze Reihe von Möglichkeiten. Die Analyse und der Vergleich historischer Daten mit aktuellen Daten kann durch intelligente Algorithmen erfolgen, um:
- Ermitteln Sie die Voraussetzungen für Krankheiten und schlagen Sie Wege vor, um sie zu verhindern
- Die Fähigkeit, das Ergebnis verschiedener Behandlungen vorherzusagen und für jeden Patienten die am besten geeignete Option auszuwählen
- Epidemien und Krankheitsausbrüche können vorhergesagt werden.
- Es ist von entscheidender Bedeutung, solche Erkenntnisse zu gewinnen, um Diagnosen und Behandlungen zu verbessern, eine individuelle Patientenversorgung zu gewährleisten und letztendlich Leben zu retten.
Internet der Dinge
Da das Internet der Dinge eine große Menge an Daten sammelt, ist Predictive Analytics eng mit dieser Technologie verbunden. Predictive Maintenance ist heute der häufigste Anwendungsfall in der intelligenten Fertigung. Im Laufe des Tages sammeln die an den Maschinen installierten Sensoren ständig Daten über ihre Leistung und senden sie an die Verarbeitungsplattform, wo Vorhersagemodelle sie analysieren, Anomalien identifizieren und eine spezifische Ersatzteilwartung vorschlagen. Anlagen und Fabriken können Ausfallzeiten und Geräteausfälle minimieren, indem sie solche Analysen anwenden.
Sport
Auch die Sportbranche gewinnt mit Predictive Analytics an Popularität. Um die Leistung von Spielern zu bewerten und Teammanager bei der Aushandlung der besten Verträge für ihre Spieler zu unterstützen, stellen professionelle Teams (wie Fußball, Baseball und Basketball) Datenanalysten ein.
Durch die Analyse von Daten sowohl auf dem Spielfeld als auch außerhalb des Spielfelds können Analysespezialisten den Wert und die Regression eines Spielers vorhersagen. Neben Geschwindigkeit, Zeit, Tore, Taktik und Gesundheitszustand messen Metriken auf dem Spielfeld die körperliche Leistung eines Spielers. Eine Kennzahl außerhalb des Spielfelds gibt Aufschluss darüber, wie viel Geld ein Spieler außerhalb des Spielfelds in die Mannschaft/den Verein einbringen kann. In diesem Zusammenhang wird das Fan-Engagement durch den Verkauf von Tickets, Merchandise usw. gemessen. Verschiedene Quellen sammeln Statistiken außerhalb des Spielfelds, z. B. soziale Medien, Ticketschalter und Distributoren.
Wetter
Predictive Analytics hat die Wettervorhersage in den letzten zehn Jahren sehr genau gemacht. Im Laufe der Geschichte der meteorologischen Beobachtungen wurden intelligente Modelle mit Daten gefüttert, die von Satelliten und historischen meteorologischen Beobachtungen gesammelt wurden. Ihre Fähigkeit, Wettermuster zu erkennen, ermöglicht es ihnen, hochgenaue Langzeitvorhersagen zu erstellen.
Neben der Vorhersage widriger Wetterbedingungen (Hurrikane, starke Winde, extreme Temperaturen usw.) ist die Wetteranalyse unverzichtbar, um zu wissen, was morgen angezogen werden soll. Die öffentlichen und kommunalen Dienste können sich so im Voraus vorbereiten und erhebliche Schäden/Verluste vermeiden.
Versicherung
Das Eingehen von Risiken gehört zum Berufsbild eines Versicherungsfachmanns. Das macht Predictive Analytics zu einem idealen Werkzeug für diesen Sektor. Algorithmen zur Genehmigung von Versicherungsansprüchen rationalisieren den Prozess, indem sie Risikofaktoren auf der Grundlage früherer Ansprüche identifizieren. Durch den Einsatz intelligenter Analysen kann der Prozess automatisiert und sofort durchgeführt werden, anstatt Wochen zu dauern, wenn er manuell durchgeführt wird. Durch die richtige Einschätzung zukünftiger Risiken und die rechtzeitige Ablehnung betrügerischer Ansprüche können Versicherungsunternehmen unangemessene Kosten vermeiden.
Finanzielle Modellierung
Unabhängig von der Branche ist die Finanzplanung ein wesentlicher Bestandteil eines jeden Unternehmens. Um Risiken und Einnahmen zu antizipieren, Ressourcen effizient zuzuweisen, den Betrieb zu optimieren, um zusätzliche Ausgaben zu vermeiden usw., nutzen viele Finanzteams bereits prädiktive Analysen oder planen dies. Es gibt viele Softwareanwendungen für das Finanzmanagement mit prädiktiven Analysefunktionen, die beweisen, dass intelligente Algorithmen bald im Finanzsektor weit verbreitet sein werden.
Social-Media-Analyse
Heutzutage ist eine Social-Media-Präsenz für die meisten Marken ein Muss, da sie der primäre Kommunikationskanal mit Kunden ist. Unternehmen können von Social-Media-Informationen profitieren, wenn sie sie richtig analysieren und nutzen. Dies kann nur mit Predictive-Analytics-Tools erreicht werden. Durch diese Dienste können Unternehmen aussagekräftige Erkenntnisse aus Kundenkommentaren und -diskussionen, Produktbewertungen, Vorlieben/Abneigungen usw. extrahieren und ihre Geschäftsprozesse entsprechend anpassen.
Schlussfolgerung
Unsere Beispiele zeigen, wie Predictive Analytics-Anwendungen sowohl Unternehmen als auch Kunden zugute kommen können. Die Implementierung von Technologie ist sicherlich keine leichte Aufgabe. Wenn Sie jedoch mit einem zuverlässigen Softwareanbieter zusammenarbeiten, müssen Sie sich keine Sorgen um den Erfolg machen.
Lesen Sie auch: Deskriptive Analytik vs. prädiktive Analytik; PEST-Analyse eines Restaurants; Bedeutungsbeispiele für deskriptive Analysen; Predictive Analytics für die Geschäftsstrategie
Externe Quelle: Wikipedia
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