Nutzung vorausschauender Projektanalysen zum Schließen von Geschäftslücken

Jeder Unternehmer hofft, dass er in die Zukunft blicken und herausfinden kann, wie er Kapital und Ressourcen am besten investiert und gleichzeitig sein Unternehmen auf langfristigen Erfolg ausrichtet. Das Nächstbeste ist, die Chancen, die vor uns liegen, mit einem tiefen Verständnis dessen, was in der Vergangenheit passiert ist, zu extrapolieren. Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, die Auswirkungen der aktuellen Marktbedingungen und Geschäftsaktivitäten vorherzusagen, damit Eigentümer fundierte Entscheidungen treffen können.

Laut der prädiktiven Warenkorbanalyse von Research and Markets soll die globale Marktgröße für Predictive Analytics von 7,2 Mrd. USD im Jahr 2020 auf 21,5 Mrd. USD im Jahr 2025 wachsen, bei einer CAGR von 24,5 % im Prognosezeitraum.

Führende Unternehmen müssen verstehen, welche Projekte mit größerer Wahrscheinlichkeit scheitern und wie sie ihnen im Voraus die besten Erfolgschancen bieten können, um ähnliche Fehler zu vermeiden. PPA (Predictive Project Analytics) ist ein neuartiger Ansatz, der mithilfe ausgefeilter Analysen die Erfolgsaussichten eines Projekts bewertet.

Während die deskriptive Analyse historische Unternehmensdaten verwendet, um die vergangene Leistung zu untersuchen, geht die prädiktive Analyse einen Schritt weiter, indem sie dieselben historischen Daten mit Regeln und Algorithmen integriert, um das wahrscheinliche Ergebnis eines Ereignisses vorherzusagen.

Um Konsequenzen in Ihrem Projekt zu minimieren oder herauszufinden, wie Sie diese Vorhersagen zu Ihrem Vorteil nutzen können, unterstützt Prescriptive Analytics Sie bei der Entscheidungsfindung, indem es intelligente Empfehlungen für mögliche zukünftige Maßnahmen liefert, die alle auf Ihren Daten basieren.

Warum investieren Unternehmen in Predictive Analytics?

Predictive Analytics hat ein breites Anwendungsspektrum in Unternehmen und bietet vielfältige Perspektiven für Datenspezialisten. Predictive-Analytics-Modelle verwenden die Vergangenheit einer Person, um Finanzinstitute und andere Organisationen dabei zu unterstützen, die Risiken der Erbringung von Dienstleistungen für diese Person zu bestimmen.

Predictive Analytics wird von verschiedenen Organisationen übernommen, da es verschiedenen Branchen und Unternehmen zugute kommt, indem es den Betrieb stärkt. Eine Organisation kann den Überblick über die Bedürfnisse behalten und die Logistik effizienter funktionieren, wenn sie ein klares Verständnis dafür hat, wie der Bedarf an Ressourcen und Lagerbeständen im Laufe der Zeit wachsen wird. Die Lieferkette kann kontinuierlich optimiert werden, indem Prognosen aktualisiert und die Art und Weise geändert werden, wie das Unternehmen Waren an Händler oder Kunden liefert.

Predictive Statistics und Analytics haben sich auch im Bereich der Cybersicherheit als nützlich erwiesen. Personen, die Betrug begehen oder Informationen verletzen, werden von Algorithmen erwischt, die Verhaltensmuster erkennen, einschließlich verdächtiger Abweichungen von einem normalen Benutzerprofil. Das Auffinden von Schwachstellen und das Erforschen fortschrittlicher persistenter Bedrohungen verbessert die Sicherheit sensibler Verbraucherdaten und der Organisation als Ganzes.

Für Marketingabteilungen verändert Predictive Data Analytics die Aktionen, die Unternehmen zur Interaktion mit Kunden verwenden. Auf der Grundlage der gesammelten Daten bestimmen Vermarkter den besten nächsten Schritt in einer Beziehung und senden entsprechende Nachrichten oder Angebote. Mit algorithmischen Modellen wird es für Unternehmen immer praktikabler, die Phase, in der sich ein potenzieller Käufer befindet, sowie eine Kaufreise zu erkennen und die Antworten entsprechend anzupassen.

Predictive Analytics-Anwendung für Ihr Unternehmen

Betriebseffizienz

Es gibt mehrere interne Berührungspunkte, an denen prädiktive Datenanalysen für einen reibungsloseren Tagesablauf integriert werden können. Manager können Ressourcen neuen Initiativen zuweisen, basierend auf nahezu perfekten Schätzungen, wann die laufende Arbeit abgeschlossen sein wird.

In ähnlicher Weise könnten Unternehmen verlangen, dass Personalabteilungen mehr Mitarbeiter einstellen, wenn sie in naher Zukunft mit einer erhöhten Arbeitsbelastung rechnen. Für die Budgetierung, das Nachfrage- und Angebotsmanagement, die Leistungsanreize und die Planung der Geschäfts-Roadmap sind genaue Prognosen im Vertrieb von entscheidender Bedeutung.

Kundenabwanderungsprognose

Eine Abwanderungsprognose zu erstellen bedeutet, die Signale zu erkennen, die den Kündigungsanfragen Ihrer Kunden vorausgehen, und die jeweilige Wahrscheinlichkeit zu bewerten.

Sie können Vorhersagemodelle verwenden, um Daten wie Kundenservicequalität, Kundenzufriedenheit und Abwanderungsrate zu vergleichen, um zu sehen, welche Aspekte die Stornierung beeinflussen.

Die Idee ist, herauszufinden, was den Verlust des Kunden verursacht, und dann den Prozess umzukehren.

Lead-Segmentierung

Lead-Segmentierungstechniken können auch von Predictive Analytics profitieren.

Denn das Profil dieser potenziellen Kunden abzubilden, um personalisierte Inhalte und designsichere Ernährungskampagnen auszuliefern, ist eine der schwierigsten Aufgaben des Marketings.

Sie können basierend auf umfangreicher Recherche mithilfe von Daten und maschinellem Lernen segmentierte Gruppen erstellen und prognostizieren, welche Leads die kleinsten Details erfordern. Sie können die geschätzte Zeit, die Kosten und die Ergebnisse eines ML-Projekts kennen.

Kampagnenoptimierung

Ihre gesamte Marketingkampagnenhistorie kann verwendet werden, um bessere zukünftige Ergebnisse zu prognostizieren.

Nutzen Sie einfach das Predictive Analytics-Projektmanagement, um die optimalen Kanäle für jeden Inhalt, die effektivste Sprache für jede demografische Zielgruppe und andere Faktoren zu bestimmen, die die Verbraucherakzeptanz beeinflussen.

Infolgedessen schießen Sie bei der Interaktion und Gewinnung Ihres Publikums direkt auf das Ziel.

Risikomanagement

Ein weiterer Bereich, der direkt von der prädiktiven Analyse profitiert, ist das Risikomanagement.

Ist es nicht viel einfacher, Urteile zu fällen, wenn Sie ein klares Bild von den Gefahren und Chancen haben, die vor Ihnen liegen?

Unabhängig davon, ob Sie das Kreditrisiko eines Kunden oder die potenziellen Auswirkungen von Investitionen analysieren, ist die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Gewinnen oder Verlusten das Hauptunterscheidungsmerkmal der modernen Datenanalyse.

Entdeckung eines Betruges

Unternehmen können auch Analysemethoden verwenden, um Betrugsmuster zu erkennen und Sicherheitsverletzungen zu vermeiden.

Mit dem zunehmenden Fokus auf Cybersicherheit sind immer mehr Unternehmen besorgt darüber, Schwachstellen zu beheben und Anomalien rechtzeitig zu erkennen, um Schäden zu vermeiden.

Vorhersagemodelle machen es viel einfacher, Gefahren zu erkennen und Betrug in Echtzeit zu vermeiden.

Kundenbeziehungsmanagement (CRM)

Vorhersagemodelle können in CRM-Strategien verwendet werden, um Kunden in jeder Phase ihres Lebenszyklus und ihrer Kaufreise zu verstehen.

Es gibt viele Daten, um multivariate Modelle zu erstellen und die breiteste Palette möglicher Verbindungen zwischen Verhaltensweisen, Profilen, Kaufhistorien, Interaktionen und Verbraucherwahrnehmungen in diesem Beispiel zu bewerten.

Sie können Ihre Kundenbeziehung mit maßgeschneiderten Inhalten, Werbeaktionen und Angeboten revolutionieren, wenn Sie über diese Schlüsselinformationen verfügen.

Nachdem wir nun die Anwendungen und Verwendungen von Predictive Analytics kennen, wollen wir uns den Tools zuwenden, die für die Durchführung eingebetteter Analysen verwendet werden können.

Beliebte Predictive-Analytics-Tools

IBM SPSS-Statistiken

Mit dem Predictive Analytics Tool von IBM können Sie nichts falsch machen. Es gibt es schon seit langer Zeit und es kommt mit einer umfassenden Liste von Funktionen. Ein weiterer Vorteil ist, dass die Preisgestaltung von IBM unkompliziert ist. Obwohl die Benutzeroberfläche kürzlich aktualisiert wurde, ist sie für die meisten Unternehmenskunden, die mit Analytics und Data Science nicht vertraut sind, möglicherweise immer noch zu schwierig.

SAS Advanced Analytics

SAS ist der weltweit führende Anbieter von Analysen und bietet eine Vielzahl unterschiedlicher prädiktiver Analysetools zur Auswahl. Tatsächlich ist diese Liste so lang, dass es schwierig sein kann, zu bestimmen, welche(s) Tool(s) Sie für Ihre Anforderungen benötigen. Darüber hinaus gibt die Organisation keine Vorauspreise an, was den Vergleichseinkauf erschwert. Nichtsdestotrotz hat SAS bei so vielen Tools zur Auswahl wahrscheinlich genau das, was Sie brauchen.

SAP Predictive Analytics

Die SAP-Lösung ist möglicherweise eine geeignete Wahl für Sie, wenn Sie Ihr Projektmanagement-Tool für prädiktive Statistiken und Analysen hauptsächlich zur Analyse von in SAP-Software gespeicherten Daten wie ERP-Daten verwenden möchten. In puncto Ausstattung bietet das Unternehmen eine Vielzahl an Alternativen, verrät aber wie SAS und zahlreiche andere Unternehmen den Preis nicht. Es fehlt auch die Fähigkeit zur Bereitstellung in der Public Cloud. Auf der positiven Seite enthält es leistungsstarke maschinelle Lern- und Sicherheitsfunktionen.

TIBCO Statistica

Mit mehreren in das Produkt integrierten Kollaborations- und Workflow-Funktionen legt TIBCO großen Wert auf Benutzerfreundlichkeit. Wenn Sie davon ausgehen, dass weniger geschulte Mitarbeiter das Produkt verwenden, ist es eine geeignete Wahl für Ihr Unternehmen. Es hat auch eine Schnittstelle mit einer Vielzahl unterschiedlicher Tools für die Vorhersageanalyse, wodurch die Funktionalität einfach erweitert werden kann. Dies ist auch das einzige Produkt auf der Liste, das seine IoT-/Embedded-Fähigkeiten für ein erfolgreiches Projekt fördert – ein relativ neuer Markt, den es zu beachten gilt.

H2O

H2O sollte ganz oben auf Ihrer Liste stehen, wenn Sie nach einer Open-Source-Predictive-Analytics-Anwendung suchen. Es bietet schnelle Leistung, niedrige Kosten, umfangreiche Funktionen und viel Flexibilität. Das Dashboard von H2O bietet ein köstliches Fest an Dateneinblicken. Diese Technologie hingegen richtet sich eher an erfahrene Data Scientists als an Citizen Data Scientists. Dies könnte Ihr Werkzeug sein, wenn Sie in gut ausgebildete Mitarbeiter investiert haben .

Oracle DataScience

Oracle ist kürzlich durch die Übernahme von DataScience, einer bekannten Firma, in den Bereich der prädiktiven Statistik und Analyse eingestiegen. Obwohl das Produkt von DataScience gute Rezensionen und Bewertungen von Benutzern erhalten hat, ist das Unternehmen derzeit dabei, es in seine Cloud-Plattform zu integrieren. Es wird höchstwahrscheinlich besonders für Unternehmen von Vorteil sein, die die Datenbank- und Cloud-Dienste von Oracle nutzen.

Q-Forschung

Q Research konzentriert sich auf einen einzelnen Markt: Wenn Sie nur ein Predictive-Analytics-Tool für die Marktforschung benötigen, bietet diese Software alles, was Sie brauchen. Diese hochgradig automatisierte Software automatisiert den Predictive-Analytics-Prozess, sodass Benutzer mehr Zeit mit Nachdenken als mit der Verwaltung des Tools verbringen können. Auf der negativen Seite fehlt es an der Fähigkeit, verschiedene Arten von Vorhersageanalysen durchzuführen.

Informationsersteller WEBFocus

Information Builders bietet ein umfassendes Angebot an Business Intelligence (BI)-Analyse- und Datenverwaltungslösungen sowie Predictive Analytics. Wenn Sie nach einer End-to-End-Datenlösung suchen, könnte dies eine gute Wahl sein. Es umfasst auch prädiktive Analysetools für Data Scientists sowie Geschäftsanwender. Es ist eine gute Allround-Alternative für ein Unternehmen mit Mitarbeitern mit unterschiedlichen Datenerfahrungen. Die Preise sind, wie bei vielen anderen auf der Liste, nur auf Anfrage erhältlich.

RapidMiner

RapidMiner ist eine prädiktive Analyseplattform, die von Anfang bis Ende funktioniert. Um Ihnen robuste prädiktive Analysen bereitzustellen, werden Datenmodellierung und maschinelles Lernen eingesetzt. Alles wird über eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche gesteuert. Sie erhalten Zugriff auf eine Bibliothek mit über 1.500 Algorithmen, mit denen Sie Ihre Daten analysieren können. Vorlagen gibt es unter anderem für die Nachverfolgung von Kundenfluktuationen und Predictive Maintenance. RapidMiner ist eine hervorragende Datenvisualisierungsanwendung. Es macht es einfach, die zukünftigen Ergebnisse von Geschäftsentscheidungen vorherzusagen. Machine-Learning-Statistiken zu voraussichtlichen Gewinnen und andere ROI-Daten werden durch automatisiertes maschinelles Lernen bereitgestellt.

MESSER

Das KNIME-Programm ist kostenlos und Open Source. KNIME macht es einfach, visuelle Prozesse zu erstellen. Sie können Ihre Daten schnell bereinigen und Statistiken erstellen. Algorithmen für maschinelles Lernen können erstellt werden. Diese ermöglichen es Ihnen, Aufgaben wie Entscheidungsbäume zu erfüllen. Für die Erstellung von Vorhersagen verbindet sich KNIME auch mit Apache Spark. Sie können Microsoft Azure oder den Webdienst von Amazon verwenden, um dies zu hosten.

Häufig gestellte Fragen

F. Was ist Predictive Analytics?

Ans. Predictive Analytics ist die Verwendung verschiedener statistischer Techniken, einschließlich automatisierter maschineller Lernalgorithmen, Deep Learning, Data Mining und künstlicher Intelligenz (KI), um Vorhersagemodelle zu erstellen, die Daten aus Datensätzen extrahieren, Muster identifizieren und eine Vorhersagebewertung für einen Bereich liefern von Organisationsergebnissen.

F. Was sind Beispiele für Predictive Analytics?

Ans. Predictive Analytics galt früher als spezialisiertes Tool, das nur wenigen Auserwählten zur Verfügung steht, aber es wird heute von einer wachsenden Zahl von Unternehmen täglich genutzt. Hier sind einige Branchenbeispiele, in denen Predictive Analytics eingesetzt wird.

• Sport
• Verkauf
• Die Gesundheit
• Wetter
• Finanzmodellierung
• Versicherung und Risikobewertung
• Social-Media-Analyse
• Leitung der Lieferkette

Fazit

Predictive Analysis ist ein fortschrittlicher Analyseansatz, um einen Blick in die Zukunft Ihres Unternehmens zu werfen und Ihnen zu ermöglichen, die Möglichkeiten aufzuzeigen, bessere Entscheidungen zu treffen und Ihre Konkurrenten zu übertreffen.

Aufgrund ihres enormen wirtschaftlichen Mehrwerts werden Predictive-Analytics-Modelle in Zukunft eine immer wichtigere Rolle in Unternehmensprozessen spielen. Sie sind zwar nicht fehlerfrei, aber der Nutzen, den sie sowohl öffentlichen als auch privaten Organisationen bieten, ist enorm. Unternehmen können Predictive Data Analytics nutzen, um in einer Reihe von Bereichen vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.

Predictive-Analytics-Modelle ermöglichen Betrugsprävention in Banken, Katastrophenschutz für Regierungen und großartige Marketingkampagnen, weshalb sie in Zukunft ein immaterielles Gut sein werden.

Wenn Sie über Ihre Lernreise der prädiktiven Analyse hinausgehen und Ihr Produkt und Geschäft erfolgreich etablieren möchten, dann sollten Sie ein erfahrenes Unternehmen wie Appinventiv konsultieren und beauftragen .

Sie sollten auch nach neuen prädiktiven Datenanalysefunktionen auf dem Markt Ausschau halten. Sie können Ihre Anwendung kontinuierlich verbessern und schrittweise zu einem neueren, besseren Produkt mit den neuesten Funktionen erweitern.