Definitionen und Beispiele • BUOM

2. September 2021

Predictive Analytics ist eine Technik, mit der Unternehmen ihre zukünftige Leistung vorhersagen können. Fachleute in vielen Branchen können Daten und statistische Modelle nutzen, um Prognosen zu erstellen, die ihnen dabei helfen, sich auf Risiken vorzubereiten und die Effizienz zu verbessern. Wenn Sie mehr über die verschiedenen Möglichkeiten erfahren, wie Unternehmen Predictive Analytics nutzen können, können Sie ein effektives System für Ihr Unternehmen erstellen.

In diesem Artikel erklären wir, was Predictive Analytics ist, listen häufige Verwendungszwecke und Komponenten auf und geben Beispiele dafür, wie Predictive Analytics eingesetzt werden kann.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist ein Prozess, mit dem Unternehmen Vorhersagen treffen können. Fachleute nutzen vergangene und aktuelle Daten, Statistiken und analytische Überlegungen, um Vorhersagen oder Modelle für die Zukunft zu treffen. Je nach Unternehmen und Branche können bei diesem Prozess Technologien wie künstliche Intelligenz, automatisierte Computerprogramme, Data Mining oder maschinelles Lernen zum Einsatz kommen. Fachleute nutzen diese Tools und Daten, um auf der Grundlage dessen, was bereits geschehen ist, zu bestimmen, was in der Zukunft passieren könnte.

Vorteile der Verwendung von Predictive Analytics

Unternehmen können Predictive Analytics aus verschiedenen Gründen nutzen, unter anderem aus den folgenden:

• Risikominderung: Unternehmen können prädiktive Analysen nutzen, um Risiken zu bewerten und vorherzusagen. Beispielsweise können Bank- oder Versicherungsorganisationen mithilfe von Analysen Kreditentscheidungen auf der Grundlage prognostizierter Risiken treffen.

• Verbesserung von Marketingkampagnen: Prädiktive Analysen und Unterstützung von Marketingteams bei der Vorhersage ihrer Kunden und Zielgruppen. Dies kann ihnen dabei helfen, erfolgreichere Kampagnen zu entwickeln, die mehr Kunden anziehen.

• Verbesserung der Effizienz: Unternehmen können prädiktive Analysen nutzen, um vergangene Daten auszuwerten und die zukünftige Leistung vorherzusagen. Dies kann ihnen dabei helfen, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und so die Effizienz des gesamten Unternehmens zu steigern.

• Verbesserte Entscheidungsprozesse. Predictive Analytics kann Unternehmen dabei helfen, mithilfe von Daten sicherere und genauere Entscheidungen zu treffen. Mithilfe historischer Daten können sie Muster erkennen und so fundiertere Entscheidungen treffen.

Verwendung für prädiktive Analysen

Unternehmen aus vielen Branchen können Predictive Analytics nutzen, um ihre Effizienz zu verbessern und ihre Geschäftsziele zu erreichen. Hier sind einige gängige Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in verschiedenen Arbeitsumgebungen:

Banken und Finanzinstitute

Banken und andere Finanzinstitute können Predictive Analytics nutzen, um große Datenmengen auszuwerten. Sie können Technologien und Tools nutzen, um die Wahrscheinlichkeit von Betrug zu minimieren, Kreditrisiken einzuschätzen und Marketingstrategien zu verbessern. Beispielsweise können sie automatisierte Computerprozesse nutzen, um die Transaktion eines Kunden schnell auszuwerten und auf ungewöhnliche Aktivitäten zu prüfen. Dies kann dazu beitragen, Betrug zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.

Versicherungsagenturen

Versicherungsagenturen können prädiktive Analysen nutzen, um einen Schadensfall zu bewerten und das Risiko eines Kunden einzuschätzen, bevor sie eine neue Police abschließen. Beispielsweise könnte eine Hausversicherungsgesellschaft Daten über ein Haus, einschließlich seiner Größe, seines Alters und seines Standorts, verwenden, um eine einzigartige Police für einen Kunden zu erstellen. Dies kann ihnen helfen, sicherere Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu verbessern.

Supply-Chain-Unternehmen

Organisationen, die an der Lieferkette beteiligt sind, darunter Produktionsunternehmen und Lieferzentren, können Predictive Analytics nutzen, um Prognosen zu erstellen. Dadurch können sie ermitteln, wie viel Lagerbestand sie benötigen, um die Effizienz zu steigern. Es kann ihnen auch dabei helfen, die Qualität zu verbessern und Risiken im Produktionsprozess zu minimieren.

Versorgungsanbieter

Versorgungsunternehmen, darunter Öl-, Gas- und Stromversorger, können prädiktive Analysen nutzen, um ihre betriebliche Effizienz zu verbessern. Mithilfe historischer Daten können sie den besten Zeitpunkt für die Reparatur oder den Austausch von Geräten vorhersagen. Sie können die Daten auch zur Bewertung von Risikofaktoren nutzen. Sie können diese Analyse nutzen, um Änderungen vorzunehmen und Entscheidungen zu treffen, was den Fachleuten auf diesem Gebiet hilft, sicher zu bleiben.

Staatliche Organisationen

Regierungsorganisationen können Predictive Analytics nutzen, um ihre Cybersicherheit zu verbessern. Sie können Algorithmen und Computerprogramme verwenden, um Risiken auf ihren Websites automatisch zu bewerten. Sie können Modelle auch verwenden, um Entscheidungen auf der Grundlage von Faktoren wie dem Bevölkerungswachstum zu treffen.

Ladengeschäft

Einzelhandelsunternehmen können Predictive Analytics nutzen, um die Bedürfnisse ihrer Kunden einzuschätzen. Sie können Informationen darüber sammeln, wer ihre Zielkunden sind, welche Produkte sie benötigen und wie viele Produkte sie wahrscheinlich kaufen werden. Dies kann dem Unternehmen helfen, faire und effiziente Preise zu ermitteln. Es kann ihnen auch dabei helfen, einen Produktplan zu erstellen, der zeigt, wie viele Produkte sie in einem bestimmten Zeitraum verkaufen möchten. Dies kann ihnen helfen, ihre Gewinne zu maximieren und die Effizienz zu verbessern.

Komponenten von Predictive Analytics

Unternehmen können eine Vielzahl von Tools und Techniken nutzen, um prädiktive Analysen durchzuführen. Hier sind einige häufige Komponenten, die Sie im Prozess sehen können:

Sammlung von Informationen

Bei Predictive Analytics geht es in erster Linie um die Datenerhebung. Organisationen können aus einer Vielzahl von Tools und Prozessen wählen, um relevante Daten zu sammeln. Unternehmen können Data-Mining-Techniken, automatisierte Programme oder manuelle Dateneingabe nutzen, um Informationen für ihre Prognosen zu sammeln.

Statistiken

Viele Unternehmen verwenden statistische Methoden, um Daten zu sortieren und auszuwerten. Dabei kann es sich um Algorithmen oder Berechnungen handeln. Viele Unternehmen nutzen Software und Hardware, um diesen Prozess zu automatisieren.

Modellieren

Predictive Analytics beinhaltet häufig eine Art Modellierung, die jedoch für jedes Unternehmen unterschiedlich aussehen kann. Unternehmen können eine der folgenden Methoden verwenden, um Modelle oder Ansichten zu erstellen, die ihre Prognosen anzeigen:

• Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume unterteilen Daten anhand von Entscheidungen visuell in verschiedene Kategorien. Dies funktioniert oft gut, wenn Sie zwischen zwei Optionen wählen.

• Neuronales Netzwerk: Diese Simulation zeigt oft komplexere Muster und Pfade. Typischerweise verwenden Unternehmen KI, um diese Ansichten anhand großer, komplexer Datensätze automatisch zu erstellen.

• Regression: Es handelt sich um einen Teil des statistischen Analyseprozesses, der dabei hilft, Muster zwischen Daten aufzuzeigen. Mithilfe der Regression können Unternehmen ermitteln, wie sich bestimmte Faktoren wie Preis oder Standort auf ihre Leistung auswirken.

Analyse

Unternehmen können statistische Analysen und Modelle nutzen, um Ergebnisse auszuwerten und den nächsten Schritt für die Organisation festzulegen. Viele Unternehmen nutzen automatisierte Prozesse, um diesen Prozess effizienter zu gestalten. Beispielsweise könnte ein Fertigungsunternehmen ein Programm erstellen, das Prognosen auswertet und anhand des Modells bestimmt, wie viel Lagerbestand gekauft werden muss.

Anwendungsfälle für prädiktive Analysen

Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von Predictive Analytics:

Beispiel für einen Kundenservice

Better Software Solutions ist ein Technologieunternehmen, das individuelle Softwareprogramme an Kunden verkauft. Die Kundendienstabteilung beschließt, prädiktive Analysen einzusetzen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Gesamtleistung des Teams zu verbessern. Zunächst erstellt die interne Technologieabteilung einen Datenerfassungsprozess, um automatisch Informationen über Kundenverkäufe, Anrufe, Zufriedenheit und Bewertungen zu speichern. Sie verwenden Statistiken, um zu zeigen, wie bestimmte Dienste, wie z. B. der schnelle Rückruf eines Kunden, die Beantwortung einer Beschwerde und die Verwendung des Namens des Kunden, tendenziell die Kundenzufriedenheit steigern.

Sie entwickeln außerdem ein automatisiertes Programm, das auf der Grundlage dieser Daten Modelle erstellt und zeigt, wie der Einsatz dieser spezifischen Techniken die Kundenzufriedenheit und den Umsatz in der nächsten Zeit verbessern kann. Die Kundendienstleiterin überprüft diese Prognose, um ein neues Protokoll für ihre Teammitglieder zu entwickeln. Das Team plant die Implementierung dieser Verfahren, um die erwarteten Ergebnisse zu erzielen.

HR-Beispiel

Bill ist Personalmanager bei Tyson Engineering. Ziel des Unternehmens ist es, sein Unternehmen durch die Gewinnung neuer Mitglieder effektiv auszubauen. Bill nutzt prädiktive Analysen, um den Personalbedarf eines Unternehmens zu ermitteln. Zunächst werden Informationen über aktuelle Teammitglieder gesammelt. Es verwendet historische Daten, um abzuschätzen, wie viele Teammitglieder an jedem Projekt arbeiten. Darüber hinaus werden Informationen zu Bindungsquoten und Gehältern erfasst. Bill kann das Programm verwenden, um diese Daten zu organisieren und den zukünftigen Personalbedarf vorherzusagen. Dies kann ihm dabei helfen, sicherzustellen, dass er für zukünftige Projekte die richtige Anzahl an Fachkräften einstellt.

Marketingbeispiel

Taylor ist Marketingspezialist bei Digital Growth Solutions. Ihr Team nutzt Predictive Analytics, um die Kampagnenleistung zu verbessern. Zunächst sammelt das Team Daten über die Zielgruppe des Kunden. Mithilfe von Data Mining erfassen sie automatisch Kundeninformationen wie Alter und Standort. Mithilfe von Modellen kann das Marketingteam den Erfolg bestimmter Änderungen vorhersagen. Mithilfe von Modellen vergleichen sie verschiedene Kampagnenstrategien, darunter Werbung, E-Mails und soziale Medien. Anhand der Ergebnisse wählen sie dann die effektivste Methode aus. Taylor und ihre Teammitglieder glauben, dass soziale Medien der effektivste Weg sind, ihre Kernkunden zu erreichen.