Predictive Analytics für die Geschäftsstrategie. Ein prädiktiver Analyseansatz ist notwendig, um die natürliche Welt zu verstehen und genaue Vorhersagen über sie zu treffen. Der Ansatz konzentriert sich darauf, wie das Umfeld des Unternehmens damit interagiert. Hat er Einfluss auf seine Umgebung, der ihm helfen kann, seine Ziele zu erreichen?
Die Erhebung, Kuratierung, Analyse und Modellierung von Daten erfolgt parallel zu der Art und Weise, wie die Wissenschaft einen Wissensbestand konstruiert und die Grundlage für immer komplexere Beobachtungen und Vorhersagen legt.
Lassen Sie uns anhand einiger Beispiele aus der Branche die prädiktive Analytik und ihre Funktionsweise untersuchen.
Was ist Predictive Analytics?
Bei der prädiktiven Analytik werden zukünftige Ereignisse wissenschaftlich vorhergesagt [oder die Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens wird bewertet]. Die meisten Predictive Analytics-Modelle beinhalten Variablen und Daten, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden. Bei diesem Ansatz ist es von entscheidender Bedeutung, über historische Daten zu verfügen, um Trends und Muster zu erkennen.
Es stehen viele Arten von Predictive Analytics-Modellen zur Verfügung, darunter Klassifizierungsmodelle, Clusteringmodelle, Prognosemodelle und Zeitreihenmodelle. Durch die Kombination vorab gesammelter Daten mit starker Computermodellierung, Datenanalyse und maschinellem Lernen können sie zukünftige Trends auf der Grundlage von Korrelationen zwischen Variablen vorhersagen. Ein Analyst beginnt in der Regel mit großen Mengen relevanter Daten und sucht nach Mustern, die verwendet werden können, um zuverlässige Vorhersagemodelle auf der Grundlage der verfügbaren Daten zu erstellen.
Predictive Analytics kann von Unternehmen genutzt werden, um neue Ansätze zur Kundenbindung und Umsatzsteigerung zu testen und gleichzeitig das Risiko zu senken, mit neuen Ansätzen zu experimentieren. Aufgrund der großen Menge an Kundendaten, die aus der Website-Nutzung, Produktbestellung und anderen Quellen einfließen, werden Prognosen mit dem Fortschritt der Big-Data-Technologie immer genauer.
Unternehmen koennen potenzielle Ergebnisse von Strategieaenderungen mithilfe von Predictive Analytics antizipieren, die datengesteuerte Prognosen verwenden. Sie alle basieren auf historischen Daten, die auf vielfältige Weise angeordnet sind, um zukünftige Werte zu prognostizieren.
Vorausschauende Analysen für Unternehmen
Damit Unternehmen bessere Produkte entwickeln, neue Wege finden, um den Markt zu bedienen, und die Betriebskosten senken können, benötigen sie Vorhersagen. Ein Predictive-Analytics-Ansatz kombiniert maschinelles Lernen und Business Intelligence, um zukünftige Ergebnisse zu prognostizieren.
Die Analyse von „Was-wäre-wenn“-Szenarien, die sich auf die Kundenbindung auswirken, ist bei dieser Methode besonders nützlich. Sie können sich vorstellen, dass Streaming-Dienste wie Netflix ihren Kunden Produktempfehlungen anbieten, die auf den Präferenzen ihrer ähnlichen Kohorte und ihren früheren Einkäufen basieren und so sowohl ihre Benutzererfahrung als auch ihren Umsatz verbessern.
Die Investition in prädiktive Analysen vervielfacht sich, wenn ein Unternehmen eine Daten- und Prognosegrundlage schafft, insbesondere wenn es mit den Bemühungen um die Automatisierung von Workflows gepaart ist, die von seinem Analyseteam erstellt werden. Durch die Automatisierung werden die Vorhersagekosten gesenkt und neue Vorhersagen können häufiger getroffen werden, sodass Analyseteams neue Leads für kontinuierliche Innovationen verfolgen können.
Durch die Nutzung von Daten kann Predictive Analytics Unternehmen dabei unterstützen, die gewünschten Ergebnisse besser zu planen, zu antizipieren und zu erreichen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Predictive Analytics von Unternehmen eingesetzt werden kann:
- Analysieren Sie das vergangene und aktuelle Verhalten des Kunden, um eine 360-Grad-Sicht auf ihn zu erhalten.
- Analysieren Sie, welche Kunden am profitabelsten sind.
- Gestalten Sie Marketingkampagnen für jeden Kunden personalisierter, indem Sie sie optimieren.
- Analysieren Sie die Nachfrage nach einer Vielzahl von Produkten und Dienstleistungen in der Zukunft
- Verfolgen Sie einen proaktiven Ansatz für das Risikomanagement.
- Maximieren Sie die Rendite durch die strategische Zuweisung von Ressourcen.
Zunaechst muss ein Unternehmen ein Geschaeftsziel definieren, wie z. B. die Steigerung des Umsatzes, die Optimierung des Betriebs oder die Verbesserung der Kundenbindung, bevor es Predictive Analytics einsetzt. Mit der entsprechenden Softwareloesung kann das Unternehmen riesige Mengen heterogener Daten sortieren, Predictive Analytics-Modelle entwickeln und umsetzbare Erkenntnisse generieren.
Sowohl neue als auch etablierte Unternehmen haben von der prädiktiven Modellierung profitiert, die nicht nur unbestritten, sondern auch wegweisend ist. Unternehmen können nun zum ersten Mal prädiktive Analysen in ihren Betrieb integrieren, trotz des exponentiellen wissenschaftlichen Fortschritts in den letzten Jahrzehnten. Laut Markets and Markets wird erwartet, dass der Markt für prädiktive Analysen bis 2026 28 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Ein branchenspezifisches Beispiel ist der beste Weg, um die Auswirkungen von Predictive Analytics zu verstehen. Durch die Analyse historischer Daten ist es möglich, den zukünftigen Cashflow und damit sein zukünftiges Potenzial vorherzusagen. Deloitte und MHI, der Logistik- und Supply-Chain-Verband, führten eine Studie durch, die ergab, dass 48 % der befragten Unternehmen planten, innerhalb von fünf Jahren Predictive Analytics in das Supply Chain Management zu integrieren.
Mithilfe von Predictive Analytics analysiert die Unterhaltungs- und Gastgewerbebranche den Personalbedarf und steigert den Umsatz. Damit Marketingstrategien erfolgreich und Predictive Analytics effektiv sind, ist Behavioral Targeting unerlässlich. Darüber hinaus beschleunigt es die Bewegung eines Leads durch den Trichter, von der Bekanntheit bis zum Kauf. Predictive Analytics sind besonders nützlich für die Betrugserkennung, wodurch sich die Gesundheitsbranche gut eignet, um die algorithmischen Vorteile von Vorhersagemodellen zu nutzen.
Business Analytics in anderen Formen
Predictive Analytics ist nur eine Komponente der Analyse, die Unternehmen nutzen, um die Entscheidungsfindung voranzutreiben und den Umsatz zu steigern. Dabei kommen sowohl descriptive Analytics als auch prescriptive analytics zum Einsatz. Bei ersterem werden historische Daten mit zwei wesentlichen Techniken analysiert, nämlich Data Mining und Aggregation. Bei der deskriptiven Analyse werden vergangene Ereignisse dargestellt, anstatt Vorhersagen zu treffen, und Grafiken und Kreisdiagramme werden verwendet, um Erkenntnisse zu zeigen.
Im Gegensatz dazu ist Predictive Analytics eine Form der erweiterten Datenanalyse, die Vorhersagen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten trifft. Algorithmen des maschinellen Lernens wie deskriptive Analysen werden zusammen mit Data-Mining-Techniken, statistischer Modellierung und statistischen Modellierungsalgorithmen verwendet. Diese Formulierung ist unerlässlich, um Wachstumschancen zu identifizieren und Datenlücken zu schließen.
Abschließende Überlegungen: Predictive Analytics für die Geschäftsstrategie
In Unternehmen werden Predictive Analytics-Techniken immer beliebter, die es Unternehmen ermöglichen, Risiken und Chancen auf der Grundlage von Big Data zu identifizieren. Auf der Grundlage historischer Daten und Computerberechnungen koennen Unternehmen Modelle erstellen, die auf Predictive Analytics-Software basieren, anstatt Vermutungen anzustellen.
Es wird erwartet, dass die Nutzung von Predictive Analytics in den kommenden Jahren zunehmen wird, wodurch Unternehmen Gefahr laufen, hinter Konkurrenten zurückzufallen, die ihre eigenen Daten nutzen. In der Unternehmenswelt führt dies zu zufriedeneren, engagierteren Kunden und einem attraktiveren Endergebnis – Vorteile, die Early Adopters bereits ernten.
Die Integration von Predictive Analytics in bestehende Abläufe hat unmittelbare Vorteile, aber auch langfristige Vorteile. Wenn Sie die betriebliche Effizienz verbessern, Ihr Geschäft ausbauen und Geld sparen möchten, sollten Sie Predictive Analytics in Ihre Geschäftsstrategie integrieren, um die Vorteile der erheblichen Vorhersagekraft zu nutzen – jetzt ist es an der Zeit, zu handeln und aufzuhören, nachzudenken.
Lesen Sie auch: Deskriptive Analytik vs. prädiktive Analytik; PEST-Analyse eines Restaurants; Beispiele für die Bedeutung von Descriptive Analytics; PEST-Analyse eines Restaurants
Externe Quelle: Wikipedia
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