Deskriptive Analytik vs. prädiktive Analytik

Deskriptive Analytik vs. prädiktive Analytik. In der heutigen Marketingwelt haben Vermarkter Zugriff auf eine riesige Datenmenge. Trotz der Fülle an Daten sind die Informationen ohne Systeme, die sie organisieren und interpretieren, nicht so effektiv, wie sie sein könnten. Wenn Marketer erkenntnisbasierte Kampagnen entwerfen und bereitstellen, die auf neue Kunden abzielen und die Kundenbindung verbessern, können prädiktive Analysen und deskriptive Analysen Klarheit schaffen.

Deskriptive Analytik vs. prädiktive Analytik
Deskriptive Analytik vs. prädiktive Analytik

In diesem Beitrag erklären wir die Unterschiede zwischen Predictive Analytics und Descriptive Analytics. Die Arten von Analysen, die wir behandeln werden, und was sie uns sagen, werden besprochen. Wir werden uns reale Marketingbeispiele für prädiktive und deskriptive Analysen ansehen. Wir werden auch Möglichkeiten teilen, mehr über prädiktive und deskriptive Analysen zu erfahren, die sich in Markterfolg niederschlagen.

Es gibt mehrere strategische Anwendungen sowohl für prädiktive als auch für deskriptive Analysen. Es gibt Überschneidungen zwischen diesen Anwendungen, wenn es um Marketing geht, aber ihre Rollen sind einzigartig.

Deskriptive Analytik

Die Analyse deskriptiver Daten konzentriert sich auf das vergangene Verbraucherverhalten, wie z. B.:

  • Historie der Kundenkäufe
  • Effektivität von E-Mail- oder Social-Media-Kampagnen
  • Die Klickrate einer Website, die Verweildauer auf der Seite und die Conversion-Rate

Durch den Einsatz von deskriptiven Analysen können Unternehmen herausfinden, was funktioniert, was nicht und was ihre Kunden motiviert. Vermarkter koennen Muster und Trends mithilfe deskriptiver Analysen erkennen, indem sie Zahlen und Daten aus der Vergangenheit verwenden.

Prädiktive Analytik

Predictive Analytics hingegen bestimmt, was wahrscheinlich in der Zukunft passieren wird, während deskriptive Analytics erklärt, was passiert ist. Bei der prädiktiven Analyse werden aktuelle und/oder historische Daten in Verbindung mit statistischen Techniken wie (aber nicht beschränkt auf) Data Mining, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen verwendet, um festzustellen, ob ein bestimmtes Ereignis in der Zukunft eintreten wird.

Neben diesen fünf Beispielen geben wir auch einen umfassenden Überblick über Predictive Analytics im Marketing. Beispiele hierfür sind:

  • Cluster-Modellierung zur Segmentierung von Kunden und Zielgruppen
  • Neukundengewinnung (mittels Identifikationsmodellierung)
  • Neigungsmodellierung und prädiktives Scoring für das Lead-Scoring
  • Empfehlungen für Inhalte und Anzeigen (mit kollaborativer Filterung)
  • Automatisierte Segmentierung zur Personalisierung von Kundenerlebnissen

Ein kohärentes Organisationssystem und klare Fragen, die beantwortet werden müssen, machen den Unterschied in der deskriptiven und prädiktiven Analytik aus. Die richtigen Fragen und Antworten für Vermarkter können durch die Reflexion der durch deskriptive Analysen gewonnenen Informationen ermittelt werden. Diese Antworten können dann mithilfe von Predictive Analytics gefunden werden.

Hauptunterschied

Detaillierte Erläuterungen zu Predictive Analytics und Descriptive Analytics finden Sie im Folgenden:

Die deskriptive Analyse wird Ihnen einen Überblick über die Vergangenheit geben und Ihnen sagen: Was ist passiert? Predictive Analytics sagt Ihnen, was wahrscheinlich in der Zukunft passieren wird, indem es die Zukunft erkennt.

Predictive Analytics verwendet statistische Analyse- und Prognosetechniken, um die Zukunft zu bestimmen. Descriptive Analytics verwendet Datenaggregations- und Data-Mining-Techniken, um Wissen über die Vergangenheit bereitzustellen.

Eine deskriptive Analyse wird verwendet, wenn Sie Ihre Organisation beschreiben und analysieren möchten, während eine prädiktive Analyse verwendet wird, wenn Sie wissen müssen, was in Zukunft passieren wird, und die Lücken füllen müssen.

In einem deskriptiven Modell können Sie die in Datenbanken gespeicherten Informationen aus der Vergangenheit nutzen und einen genauen Bericht erhalten. Um Risiken und zukünftige Ergebnisse zu identifizieren, identifizieren Vorhersagemodelle Muster in Vergangenheits- und Transaktionsdaten.

Ein Unternehmen kann deskriptive Analysen verwenden, um festzustellen, wo es auf dem Markt steht, Fakten und Zahlen zu präsentieren und zu bestimmen, worauf es seine Bemühungen konzentrieren sollte. Im Gegensatz zu prädiktiven Analysen, die es einem Unternehmen ermöglichen, die Fakten und Zahlen über das Unternehmen in der Zukunft vorherzusagen, und wie es sich in Zukunft auf den Markt auswirken wird.

Deskriptive Analysen erzeugen genaue Berichte, aber prädiktive Analysen liefern nicht immer genaue Ergebnisse.

Vergleichstabelle

VergleichsgrundlageDeskriptive AnalytikPrädiktive Analytik
BeschreibtWas in der Vergangenheit passiert ist. Verwendung gespeicherter Daten.Was könnte in Zukunft passieren? Analyse vergangener Daten.
Beteiligter ProzessData Aggregation und Data Mining sind involviert.Statistik und Prognosetechniken sind beteiligt.
DefinitionAnalyse großer Datenmengen, um nützliche und wichtige Informationen zu finden.Die Prognose der Zukunft des Unternehmens ist ein sehr nützlicher Teil dieses Prozesses.
DatenvolumenEin Data Warehouse wird verwendet, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten. Die Daten aus der Vergangenheit sind begrenzt.Eine große Menge an Daten aus der Vergangenheit wird analysiert und dann werden fortschrittliche Techniken verwendet, um die Zukunft vorherzusagen.
BeispieleEine Analyse der Leistung, des Verkaufsberichts, des Umsatzes usw. eines Unternehmens.Stimmungsanalysen, Kredit-Scores, Prognosen für Unternehmen, etc.
GenauigkeitDie Verwendung von Daten aus der Vergangenheit liefert genaue Daten in den Berichten.Es gibt ein Problem mit den Ergebnissen. Es wird Ihnen zwar nicht sagen, was genau passieren wird, aber es wird Ihnen eine Vorstellung davon geben, was in der Zukunft passieren könnte.
AnnähernEs kann ein reaktiver Ansatz gewählt werden.Dieser proaktive Ansatz ist eine gute Sache.

Fazit: Deskriptive Analytik vs. prädiktive Analytik

Das Ergebnis dieses Blogs zeigt, dass es einen wesentlichen und wichtigen Unterschied zwischen Predictive Analytics und Descriptive Analytics gibt, auch wenn wir nur einige Merkmale von beiden besprochen haben.

Der Markt verzeichnet eine steigende Nachfrage nach Analysen. In der heutigen Welt spricht jedes Unternehmen über Big Data, aber es ist nur ein Ausgangspunkt, um nützliche und umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten eines Unternehmens zu gewinnen. Folglich helfen analytische Prozesse wie Predictive Analytics und Descriptive Analytics Unternehmen dabei, ihre Leistung zu identifizieren, wo sie auf dem Markt stehen, ob sie Fehler haben, ob es Probleme gibt usw. Durch die Anwendung dieser Analyseprozesse können Sie Einblicke und Vorausschau in Ihr Unternehmen gewinnen.

Hier sind einige wichtige Punkte, die Sie beachten sollten:

  • Die deskriptive Analyse konzentriert sich auf die Darstellung der Daten und deren Darstellung auf der Management-Site. Ein prädiktives Modell hilft bei der Vorhersage der Zukunft, während ein statistisches Modell im Mittelpunkt der präskriptiven Analyse steht.
  • Bei der prädiktiven Analyse analysieren wir, was in der Zukunft passieren wird, basierend auf vergangenen Ereignissen, aber dieser Zustand tritt aus dem gleichen Grund möglicherweise nicht genau in der Zukunft ein.

Zusammenfassung

Deskriptive Analytics und Predictive Analytics sind zwei Arten von Datenanalysen, die häufig in der Wirtschaft und anderen Bereichen verwendet werden.

Deskriptive Analyse ist eine Art der Datenanalyse, die sich darauf konzentriert, historische Daten zu beschreiben und zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist. Diese Art der Analyse umfasst die Untersuchung der bisherigen Leistung und die Identifizierung von Mustern, Trends und Korrelationen in Daten. Deskriptive Analysen werden in der Regel verwendet, um Daten zusammenzufassen und zu visualisieren und Bereiche zu identifizieren, in denen weitere Analysen erforderlich sind.

Predictive Analytics hingegen ist eine Art der Datenanalyse, die statistische und maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Diese Art der Analyse umfasst die Analyse historischer Daten, um Muster und Beziehungen zu erkennen, und die anschließende Verwendung dieser Informationen, um Vorhersagen darüber zu treffen, was wahrscheinlich in der Zukunft passieren wird. Predictive Analytics wird verwendet, um Trends zu prognostizieren, Risiken zu identifizieren und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu treffen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die deskriptive Analytik darauf konzentriert, zu verstehen, was in der Vergangenheit passiert ist, während sich die prädiktive Analytik darauf konzentriert, Vorhersagen darüber zu treffen, was wahrscheinlich in der Zukunft passieren wird, basierend auf Daten aus der Vergangenheit. Beide Arten von Analysen sind wichtig, um fundierte Entscheidungen zu treffen und den Geschäftserfolg zu steigern.

Lesen Sie auch: PEST-Analyse eines Restaurants; Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse; Beispiele für die Bedeutung von Descriptive Analytics

Externe Ressource: Coursera

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