Was ist prädiktive Analytik & warum ist sie wichtig?
Obwohl Predictive Analytics (vorausschauende Analytik) bereits seit mehr als einem Jahrzehnt existiert, wird es erst jetzt von Unternehmen als ein essenzieller Bestandteil ihrer Geschäftsprozesse betrachtet. Heutzutage kann Predictive Analytics genutzt werden, um den Gewinn zu steigern und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen – insbesondere, wenn Sie die verfügbaren interaktiven Analyse-Softwares einsetzen.
Wenn Sie neugierig auf Predictive Analytics sind und wissen möchten, wie es Ihrem Unternehmen zum Erfolg verhelfen kann, lesen Sie diese Übersicht, um Antworten zu finden.
Definition von Predictive Analytics
Predictive Analytics ist der Einsatz von Daten, maschinellem Lernen und statistischen Algorithmen zur Identifikation und Prognose zukünftiger Trends basierend auf historischen Daten. Mithilfe von Predictive Analytics können Sie hoffen, fundiertere und datengetriebene Entscheidungen bezüglich Markt und Verbraucher zu treffen.
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Arten von Predictive Analytics
Es gibt verschiedene Arten von vorausschauender Datenanalyse, die Sie einsetzen können, um Daten auszuwerten, Muster zu erkennen und Trends zu beobachten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Zu den beliebtesten Modellen gehören Clustering, Klassifikation und Zeitreihenmodelle.
Clustering-Modelle
Diese Art von Datenanalyse-Modell gehört zum sogenannten unüberwachten Lernen, bei dem Daten anhand ähnlicher Merkmale gruppiert werden. Mit dieser Art von Predictive Analytics können Sie Ihre Kundschaft aufgrund gemeinsamer Eigenschaften segmentieren und für jede Gruppe individuelle Strategien entwickeln.
Klassifikationsmodelle
Hierbei handelt es sich um ein überwachtes, maschinelles Lernmodell. Mit Klassifikationsmodellen können Sie Daten anhand historischer Informationen kategorisieren, um Beziehungen innerhalb eines beliebigen Datensatzes zu beschreiben. Ordnen Sie potenzielle Kundinnen oder Kunden bestimmten Gruppen zu oder beantworten Sie Fragen mit binären Ergebnissen wie wahr oder falsch.
Zu den gängigen Klassifikationsmodellen zählen Entscheidungsbäume, logistische Regression, neuronale Netze und Random Forest.
Psst! Sie können diese Modelltypen nutzen, um den zukünftigen Umsatz zu berechnen.
Zeitreihenmodelle
Wenn Sie Zeitreihenmodelle einsetzen, nutzen Sie verschiedene Dateneingaben mit einer festgelegten zeitlichen Häufigkeit – sei es monatlich, wöchentlich oder täglich. Sie können abhängige Variablen über die Zeit darstellen, um Ihre Daten auf Trends, Saisonalität und zyklisches Verhalten zu untersuchen, etwa bei der Prognose, wie viele Anrufe Ihr Callcenter pro Stunde über den Tag verteilt erhalten könnte.
Die Bedeutung von Predictive Analytics
Unternehmen wenden sich Predictive Analytics zu, um verschiedenste Probleme zu lösen und einzigartige Chancen zu entdecken. Zu den häufigsten Anwendungsfällen, die Predictive Analytics unverzichtbar machen, zählen:
Betrugserkennung: Kombinieren Sie verschiedene Analysemethoden zur Mustererkennung, um Handlungen auf beliebigen Netzwerken in Echtzeit zu überwachen, Auffälligkeiten zu erkennen und kriminelles Verhalten zu identifizieren.
Kampagnen optimieren: Ermitteln Sie, wie Kundinnen und Kunden auf Maßnahmen reagieren oder wann sie etwas kaufen, um neue Geschäfte zu gewinnen und Cross-Selling-Möglichkeiten zu fördern.
Prozesse verbessern: Nutzen Sie Prognosemodelle zur Vorhersage von Bestands- und Ressourcenbedarf, um Abläufe zu optimieren. Sie bestellen essenzielle Waren rechtzeitig nach und sichern einen effizienten Betrieb. Diese Modelle sind auch unerlässlich für den Aufbau einer zuverlässigen Umsatzprognoseformel.
Risiko reduzieren: Analysieren Sie mit Scores und weiteren Kennzahlen, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Käuferin oder ein Käufer ausfällt. Tatsächlich ist eine Kreditbewertung selbst ein Prognosemodell, das risikorelevante Informationen einer Person einbezieht und eine einfach verständliche Kennzahl liefert.
Wer braucht Predictive Analytics?
Predictive Analytics bietet für zahlreiche Branchen und Anwendungsfälle Lösungen, unter anderem:
Bankensektor: Finanzdienstleister benötigen maschinelles Lernen und quantitative Werkzeuge, um Kreditrisiken vorherzusagen und Betrug zu erkennen. Mithilfe von Analysen können diese Institute Marktveränderungen in Echtzeit unterstützen und so bessere Zukunftsergebnisse erzielen.
Personalwesen: Das HR nutzt Tools der Predictive Analytics, um mögliche Bewerberinnen und Bewerber mit dem passenden Unternehmen zu matchen – unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Befragungskriterien. Mit qualitativen und quantitativen Daten können sie die Fluktuation senken und die Mitarbeiterzufriedenheit steigern.
Gesundheitswesen: Krankenhäuser und Kliniken können prädiktive Analysen nutzen, um die Patientenversorgung zu steuern, Ausbrüche zu verfolgen und das Personal bedarfsgerecht einzuplanen. Durch Data Mining von Gesundheitsakten lernen sie mehr über Patientenreaktionen auf Medikamente und das Auftreten von Krankheiten im saisonalen Verlauf. Einer der Vorteile von Healthcare-CRM-Software ist, dass viele dieser Tools genau diese Möglichkeiten bieten.
Lieferkette: Logistikunternehmen müssen vorhersagen können, wann sie ihre Lagerbestände auffüllen und wie sie angemessene Preisstrategien für den Markt festlegen. Prädiktive Analytik ist der Schlüssel, um die Kundennachfrage zu bedienen, ohne Überbestände zu riskieren, und die Veränderungen der Produktkosten im Zeitverlauf zu bewerten.
Vertrieb & Marketing: Marketing und Vertrieb setzen bereits künstliche Intelligenz zur Entscheidungsfindung mit BI und automatisierten Reportings ein. Historische und statistische Analysen bieten zusätzliche Möglichkeiten, dem Kundenlebenszyklus zu folgen und ihn besser zu verstehen.
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Wie funktioniert Predictive Analytics?
Es gibt mehrere Workflows für den Aufbau eines prädiktiven Analyse-Frameworks, das umsetzbare Erkenntnisse liefert. Hier ist ein Beispiel mit fünf grundlegenden Schritten:
- Definieren Sie Ihr Problem: Sie benötigen eine These und einen Anforderungskatalog. Möchten Sie mit Modellierungstechniken Betrug erkennen? Versuchen Sie die Bestimmung von Lagerbeständen für das Weihnachtgeschäft? Wenn Sie Ihr Problem kennen, können Sie das richtige prädiktive Modell auswählen, das Ihre Frage beantwortet.
- Sammeln & Organisieren Sie Ihre Daten: Möglicherweise stehen Ihnen jahrzehntelange Daten zur Verfügung oder nur die aktuellsten des letzten Jahres. Unabhängig von der vorhandenen Menge sollten Sie Datenflüsse identifizieren und Datensätze in einem Data Warehouse organisieren.
- Daten vorbereiten & verarbeiten: Rohdaten allein bringen Ihr Unternehmen nicht weiter. Sie müssen Ihre Daten bereinigen, Anomalien entfernen, fehlende Werte ergänzen und extreme Ausreißer beseitigen, die das Ergebnis verfälschen könnten – bevor Sie ein Predictive-Analytics-Modell verwenden.
- Entwickeln Sie Ihr prädiktives Modell: Data Scientists nutzen verschiedene Tools und statistische Methoden, um ein Modell zu entwickeln, das Ihre Fragestellung beantwortet. Brauchen Sie lineare Regression? Entscheidungsbäume? Maschinelle Lernalgorithmen?
- Validieren Sie Ihre Ergebnisse: Verlassen Sie sich nicht darauf, dass Cloud Computing immer die perfekte Antwort liefert. Überprüfen Sie die Genauigkeit Ihres Modells und passen Sie es an, um die bestmöglichen, sinnvollsten Ergebnisse zu erhalten.
Beispiele für Predictive-Analytics-Techniken
Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für Predictive-Analytics-Techniken und wie diese Datenanalyse in der Praxis funktionieren kann.
Regressionsanalyse
Diese Technik bewertet die Beziehung zwischen Variablen, um Muster in großen Datensätzen und die Korrelation zwischen Eingabewerten zu erkennen. Der beste Anwendungsfall für Regressionsmodelle ist die Analyse, wie unabhängige Variablen einander beeinflussen – etwa wie eine Preiserhöhung die Verkaufszahlen beeinflussen wird.
Entscheidungsbaum
Dieser Klassifikationsansatz der Datenwissenschaft kategorisiert Daten anhand charakteristischer Variablen. Mit dieser statistischen Modellierungsmethode können Sie individuelle Entscheidungen nachvollziehen, beispielsweise wie Kundenerfahrungen sich auf Kaufentscheidungen auswirken.
Neuronale Netze
Dieser Modelltyp nutzt maschinelles Lernen, um Predictive Analytics bei komplexen Zusammenhängen zu automatisieren. Sie sind im Grunde genommen Mustererkennungsmaschinen und ideal dazu geeignet, nichtlineare Zusammenhänge in Ihren Datensätzen herauszufinden. Neuronale Netze eignen sich auch, um die Ergebnisse anderer Modelle zu validieren.
Steigern Sie Ihre betriebliche Effizienz
Wenn prädiktive Analytik wie die Lösung für Ihre Geschäftsprobleme klingt, ist es an der Zeit, auf fortschrittliche Software zu setzen, die große Datenmengen und komplexe Situationen bewältigen kann. Sehen Sie sich einige der besten verfügbaren Analyse-Apps an, um die passenden Tools für Ihre Anforderungen zu finden.
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