Prädiktive Analytik nutzt historische Daten, um Rückschlüsse auf künftige Ergebnisse zu ziehen. Gewinnen Sie Erkenntnisse darüber, wie Führungskräfte prädiktive Analytik nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Geschäftsergebnisse erzielen.
Es reicht nicht aus, sich bei der Entscheidungsfindung ausschließlich auf Echtzeitdaten zu verlassen. Unternehmen müssen die Komplexität ihres Geschäfts verstehen und die Erkenntnisse von heute nutzen, um für morgen zu planen. Unternehmen müssen vergangene Ergebnisse im Blick haben, um künftige Ergebnisse zu antizipieren. Hier kommt prädiktive Analytik ins Spiel.
Prädiktive Analytik ist eine Untergruppe der Datenanalytik. Sie konzentriert sich auf Prognosen, unterstützt die Risikominimierung für Unternehmen und die Gestaltung personalisierter Customer Journeys und ist ein wichtiger Bestandteil der strategischen Gesamtplanung für Unternehmen.
In diesem Artikel untersuchen wir die Feinheiten prädiktiver Analytik, wie prädiktive Analytik funktioniert und wie sich der effektive Einsatz prädiktiver Analytik positiv auf Unternehmen, Geschäftsfunktionen und Branchen auswirken kann.
Prädiktive Analytik nutzt historische Daten, um wahrscheinliche potenzielle Szenarien zu entwickeln, künftige Trends zu antizipieren und fundierte strategische Entscheidungen zu treffen. Sie hilft Unternehmen, einen besseren Überblick über die voraussichtlichen zukünftigen Ergebnisse zu erhalten.
Prädiktive Analytik ist ein Element des größeren Data Analytics-Buckets, das aus drei weiteren Teilen besteht: deskriptive, diagnostische und präskriptive Analytik. Prädiktive Analytik konzentriert sich auf die zukünftigen Entwicklungen. Während sich die deskriptive Analytik auf das konzentriert, was tatsächlich passiert ist, konzentriert sich die diagnostische Analytik darauf, warum etwas passiert ist, und die präskriptive Analytik darauf, was als Nächstes getan werden sollte.
Unter Verwendung historischer Daten stützt sich die prädiktive Analytik sowohl auf manuelle Prozesse als auch auf KI- und Machine-Learning-Tools, um künftige Annahmen zu entwickeln. Zu den Kernprinzipien gehören mehrere statistische Tools wie maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung und Data Mining.
Prädiktive Analytik gibt Unternehmen eine fundiertere Analyse dessen, was als Nächstes passiert. Sie dient dazu, historische Daten zu den Finanzen eines Unternehmens, dem Kundenverhalten und mehr in zukunftsgerichtete Prognosen umzuwandeln.
Die wichtigsten Komponenten, die für den Einstieg in die prädiktive Analytikmodellierung erforderlich sind, sind: Definieren Sie zunächst das Problem, das Sie lösen möchten; sammeln Sie als Nächstes die relevanten Daten, die mit diesem Problem verbunden sind, und organisieren Sie diese Daten dann auf sinnvolle und informative Weise. Dann können Unternehmen Prognosemodelle entwickeln, um fundierte Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was wahrscheinlich als Nächstes geschehen wird.
Data Scientists nutzen dabei Modelle, um Korrelationen zwischen den mehreren Datenpunkten innerhalb eines Datasets zu ermitteln. Mithilfe von KI, ML, Data Mining und Statistik suchen sie nach Mustern, die in der Vergangenheit aufgetreten sind, und nach der Wahrscheinlichkeit, dass dieselben Ereignisse in Zukunft wieder auftreten werden. Sie ziehen Schlussfolgerungen zu den Variablen, die die Geschäftsergebnisse am ehesten beeinflussen, und generieren daraus die wahrscheinlichsten Prognosen.
Prädiktive Analytik umfasst fünf primäre Arten von Modellen oder Methoden. Sie sind Klassifizierungsmodelle, Clustering-Modelle, Zeitreihenmodelle, Regressionsmodelle und Ensemblemethoden. Unten gehen wir tiefer in jedes Modell ein.
Diese Modelle kategorisieren Daten anhand historischer Informationen und dienen dazu, Beziehungen innerhalb eines Datasets zu beschreiben. Mithilfe von maschinellem Lernen lernt ein Klassifizierungsmodell die Beziehung zwischen Daten und ihren gegebenen Labels kennen und kann so neue Daten klassifizieren, sobald sie hinzugefügt werden.
Diese Modelle gruppieren Datenpunkte anhand ähnlicher Merkmale. Mithilfe einer Datenmatrix verbinden sie ähnliche Datenpunkte und finden Muster, die bei anderen Modellierungstechniken möglicherweise nicht offensichtlich waren.
Diese Modelle nutzen Datenpunkte, die über einen Zeitraum erfasst werden, sei es täglich, wöchentlich, monatlich oder jährlich. Diese Art der Modellierung ist die am häufigsten verwendete Form der prädiktiven Analytik. Sie bewertet saisonale Veränderungen, zyklisches Kundenverhalten und Trends im Zeitverlauf.
Diese Modelle dienen dazu, die Beziehung zwischen zwei Variablen über einen Zeitraum hinweg zu entschlüsseln. Sie können sich Kundendaten ansehen und vorhersagen, wie viel Umsatz diese Kundschaft über ihren Lebenszyklus einbringen wird. Diese Modelle zeigen, wie sich spezifische Maßnahmen auf die Gesamtergebnisse auswirken können.
Ensemblemethoden führen all diese Modelle zusammen, um ganzheitlichere und informativere Einblicke zu gewinnen. Diese helfen, Komplexität zu erkennen und einheitlichere Informationen für die Entscheidungsfindung von Führungskräften bereitzustellen.
Mithilfe von prädiktiver Analytik können Unternehmen über die Gesundheit ihres Unternehmens informiert und relevante Informationen für die Zukunft erhalten. Unternehmen können Datenmuster überprüfen, um die künftige Performance zu prognostizieren und so bessere Entscheidungen zu treffen.
Mit prädiktiver Analytik können Unternehmen außerdem ihre Customer Journey verbessern, indem sie personalisierte Pfade entwickeln, die besser auf die Bedürfnisse ihrer Kundschaft zugeschnitten sind. Prädiktive Analytik kann auch Anomalien wie Betrugsmuster erkennen und beheben, bevor sie außer Kontrolle geraten.
Insgesamt können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz steigern. Prädiktive Analytik beseitigt anhand der bisherigen Performance das Rätselraten darüber, welche Kampagnentypen oder Programmtypen gestartet werden sollen.
In der prädiktiven Analytik gibt es eine Handvoll gängiger Techniken. Unten schlüsseln wir sie auf.
Diese Analyseform konzentriert sich auf die Vorhersage der Beziehung zwischen Variablen. In Datasets wird sie verwendet, um Muster zu finden und Korrelationen zwischen Datenpunkten zu finden. Durch Erstellen einer gegebenen Formel in einem Dataset können Sie die Korrelation nachverfolgen.
Diese Technik hilft, eine Reihe von Entscheidungen abzubilden, indem Daten anhand von Variablen in verschiedene Kategorien eingeordnet werden. Sie kann verwendet werden, um die verschiedenen Ergebnisse anzugeben, die bei verschiedenen Entscheidungen auftreten könnten. Da diese Modelle einfach zu überprüfen und zu verstehen sind, können sie die Entscheidungsfindung beschleunigen.
Diese Methode wurde entwickelt, um nichtlineare Beziehungen innerhalb von Datasets zu identifizieren. Mithilfe von KI- und Mustererkennungstools ahmt sie die Arbeitsweise des menschlichen Geistes nach und verknüpft scheinbar unzusammenhängende Datenpunkte. Es kann verschiedene Datenformen analysieren, darunter Text, Bild, Audio und mehr.
Zeitreihenprognosen sind eine wichtige Methode, da Unternehmen Datenpunkte oft über einen längeren Zeitraum betrachten. Diese Art der Prognose konzentriert sich auf tägliche, wöchentliche oder monatliche Iterationen von Daten. Indem sie sich auf Verhaltenstrends im Laufe der Zeit konzentrieren, können sie Ergebnisse vorhersagen.
Clustering verbindet ähnliche Datenpunkte. Über Clustering können Unternehmen anhand von Daten, wie z. B. einem früheren Kauf, vorhersagen, welches Produkt sie wahrscheinlich als Nächstes kaufen werden.
Prädiktive Analytik kann branchen- und unternehmensübergreifend eine Bereicherung sein. Im Folgenden stellen wir einige gängige Anwendungsfälle in bekannten Branchen vor.
Wenn man sich die Kredithistorie eines Kunden anschaut, ist eine Finanzorganisation vielleicht besser in der Lage, die Wahrscheinlichkeit einer Kreditrückzahlung vorherzusagen. Prädiktive Analytik kann ebenfalls zur Betrugsbegrenzung beitragen. Finanzinstitute können Unregelmäßigkeiten in Transaktionen erkennen, Bedenken in Echtzeit melden und Schutzmaßnahmen ergreifen.
Prädiktive Analytik kann erhebliche Auswirkungen auf Patient:innen haben. Gesundheitsorganisationen können Analytik nutzen, um die Patientenversorgung zu steuern, indem sie Datenpunkte verfolgen, die den Beginn eines ernsteren Problems signalisieren – wie z. B. Sepsis bei Patient:innen in stationärer Langzeitbehandlung. Unternehmen können außerdem Patientenakten einsehen und präventive Behandlungen anbieten, einschließlich Empfehlungen für eine bessere Ernährung, wenn Patient:innen in der Familienanamnese Diabetes entwickeln.
Prädiktive Analytik kann den Erfolg zukünftiger Marketingkampagnen genauer bewerten. Anhand historischer Daten können Marketingexpert:innen bestimmen, mit welchen Arten von Kampagnen ihre Zielgruppe interagiert, und die Strategien nach Bedarf anpassen.
Prädiktive Analytik kann Fertigungsunternehmen dabei helfen, ihren Bestand besser zu verwalten und zu verteilen. Anhand historischer Daten können Lieferanten abschätzen, welche Kunden welche Vorräte wann benötigen, und ihren eigenen Bestand besser verwalten. Darüber hinaus können sie ihren Kunden proaktiv Nachbestellungen anhand der historischen Daten zu Kundenbedürfnissen und -anforderungen vorschlagen.
Unternehmen können viele Vorteile durch die Implementierung prädiktiver Analytik realisieren. Hier einige der wichtigsten Vorteile:
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen vorausschauend denken, indem sie Ergebnisse vorhersagen, Chancen nutzen und sich vor potenziellen Verlusten schützen.
Mithilfe prädiktiver Analytik können Führungskräfte das Kundenverhalten bestimmen. Indem Unternehmen ihre Kundenbasis analysieren und prädiktive Analytik auf Kunden-Personas anwenden, können sie Marketingkampagnen auf bestimmte Zielgruppen zuschneiden und erhalten bessere Einblicke in die höhere Wahrscheinlichkeit von Interaktionen.
Unternehmen können Betrugs- und Finanzrisiken durch prädiktive Analytik besser erkennen. Unternehmen können fragwürdige oder anormale Käufe früher melden, wenn die Art des Kaufs außerhalb des üblichen Umfangs liegt. Darüber hinaus können Unternehmen Datenpunkte wie Bonitätsbewertungen und Versicherungsansprüche einfacher überprüfen, um die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls eines Kunden vorherzusagen.
Insgesamt kann prädiktive Analytik die Effizienz eines Unternehmens steigern und die Investitionsrendite verbessern. Prädiktive Analytik hilft Unternehmen, ihren Bestand zu prognostizieren und ihre internen Ressourcen besser zu verwalten. Sie helfen Unternehmen auch bei der Vorhersage der Performance eines sich in Entwicklung befindlichen Produkts, indem sie sich Daten über die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden ansehen. Unternehmen können Produktionsverzögerungen auch durch die Überwachung der routinemäßigen Wartung ihrer Geräte vorausschauend bewältigen.
Mithilfe von prädiktiver Analytik verfügen Unternehmen über mehr Informationen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können proaktiv sein, indem sie historische Trends untersuchen, um die künftige Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dazu können Entscheidungen darüber gehören, wie viel Bestand ein bestimmtes Produkt vorrätig hat, welche Arten von Marketingkampagnen entwickelt werden sollen und wie die Produktivität im Betrieb verbessert werden kann.
Es kann überwältigend sein, prädiktive Analytik als wesentlichen Bestandteil Ihres Unternehmens einzuführen. Im Folgenden stellen wir Ihnen die wichtigsten Schritte für den Einstieg vor.
Identifizieren Sie zunächst Ihr Ziel klar, wenn Sie mit prädiktiver Analytik beginnen. Welche Frage möchten Sie beantworten? Was sind die wichtigsten Prioritäten in Ihrem Unternehmen? Erstellen Sie eine Liste von Fragen, um Ihr Problem anzugehen.
Sorgen Sie für die Abstimmung im gesamten Team. Nutzen Sie Kommunikationskanäle, regelmäßige Synchronisierungen und Aktionspläne mit den Geschäftsfunktionen – und reagieren Sie auf die Prognosen. Ohne Handlungsmöglichkeit sind Einblicke wertlos.
Sie brauchen effektive Technologien, um Daten zu speichern und zu analysieren. Tools, die Mitarbeitenden in allen Geschäftsbereichen und Führungsebenen zur Verfügung stehen, sind für Transparenz und schnelles Reporting hilfreich. Tools zu haben, die auch nicht technische Mitarbeitende nutzen und überzeugende Fragen stellen können, kann zu besseren Erkenntnissen über prädiktive Analytik führen, da Anfragen nicht mehr über ein Data-Science-Team ausgeführt werden müssen.
Der Einstieg mit einem kleinen, überschaubaren Pilotprojekt erleichtert die spätere Umsetzung größerer Projekte zur prädiktiven Analytik. Mit einem kleinen Problem anzufangen, das ein kleineres Dataset erfordert, ist eine gute Möglichkeit, die grundlegenden geschäftlichen Auswirkungen prädiktiver Analytik aufzuzeigen.
Beginnen Sie mit klar definierten, messbaren Projekten und berechnen Sie die Investitionsrendite, bevor Sie das Projekt skalieren oder zusätzliche Projekte für andere Geschäftsfunktionen starten. Während Sie entwickeln, kann die Verknüpfung prädiktiver Analysen über mehrere Funktionen hinweg dazu beitragen, breitere Workflows zu automatisieren und die Geschäftsvorteile der Analyseinitiative zu steigern.
Prädiktive Analytik ist für Unternehmen, die fundierte Entscheidungen auf der Grundlage historischer Daten treffen wollen, unerlässlich. Indem Unternehmen auf Muster zurückblicken, die mit früheren Performances verbunden sind, können sie ihre Strategien ändern, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und hoffentlich bessere Ergebnisse zu erzielen.
Prädiktive Analysetools umfassen umfassende Plattformen, die Datenaufbereitung und Modellerstellung unterstützen. Dazu gehören auch Low-Code-Plattformen, die visuelle Workflows zur Entwicklung von Modellen bieten. Menschen mit weniger Programmiererfahrung nutzen diese Tools in der Regel. Darüber hinaus gibt es Open-Source-Tools, die für fortgeschrittene Benutzer flexibler sind.
LLMs wie ChatGPT erzeugen menschlich klingende Antworten in natürlicher Sprache, indem sie das nächste wahrscheinliche Wort in einer Reihe vorhersagen. LLMs können bei der Datenaufbereitung und anderen Aufgaben im Zusammenhang mit prädiktiver Analytik helfen und mit ein wenig Aufwand aufgefordert werden, prädiktive Analysen für die von Ihnen hochgeladenen Daten durchzuführen. ChatGPT kann relativ schnell große Datenmengen verarbeiten und durch Prompts der Benutzer:innen wichtige Muster erkennen und Prognosen zu potenziellen Ergebnissen erstellen.
Maschinelles Lernen ist ein Tool, das zur prädiktiven Analytik eingesetzt wird. Maschinelles Lernen wird verwendet, um Muster innerhalb von Daten zu identifizieren, die dann in die Erkenntnisse der prädiktiven Analytik einfließen.
Prädiktive Analytik ist genau das: Prognosen. Sie basieren auf der Zusammenstellung der relevanten Datenpunkte. Sie helfen zwar bei Geschäftsentscheidungen, sind aber nur ein Puzzleteil. Je höher die Datenqualität ist und je sorgfältiger die zu analysierenden Fragen formuliert werden, desto wahrscheinlicher ist es, dass sich die resultierenden Prognosen als zuverlässig erweisen.
