Was ist Predictive Analytics? Zerstreuung einiger verbreiteter Mythen

Jeder Geschäftsinhaber möchte in die Zukunft blicken und herausfinden, wie er Kapital und Ressourcen am besten investiert und gleichzeitig auf den langfristigen Erfolg seines Unternehmens hinarbeitet. Dies hat zum Aufstieg fortschrittlicher Techniken wie Predictive Analytics in der Branche geführt.

Predictive Analytics kann auf die riesige Menge an Daten angewendet werden, die Unternehmen jeden Tag sammeln, um wertvolle Vorhersagen über ihre aktuellen oder zukünftigen Handlungen zu treffen.

Es verwendet ausgefeilte Analysen, um den Erfolg eines Projekts zu bewerten. Es unterstützt Sie außerdem bei der Entscheidungsfindung, indem es intelligente Empfehlungen für mögliche zukünftige Maßnahmen liefert, die alle auf Ihren Daten basieren.

In diesem Artikel werden wir die gängigen Mythen rund um Predictive Analytics diskutieren, aber bevor wir uns damit befassen, wollen wir uns ansehen, was Predictive Analytics ist und welche Vorteile es für Ihr Unternehmen hat.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist die Verwendung historischer Daten, maschineller Lerntechniken und statistischer Algorithmen, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu identifizieren. Dies könnte helfen, Kundenbedürfnisse vorherzusehen, breitere Markttrends vorherzusagen oder Risiken zu managen, was einen Wettbewerbsvorteil bietet und letztendlich den Umsatz steigert.

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

Es wird erwartet, dass verschiedene Faktoren wie der zunehmende Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz , Akquisitionen und Produkteinführungen in diesem Markt die Einführung von Predictive Analytics-Software und -Diensten vorantreiben werden.

Sehen wir uns nun ein Beispiel an, um zu sehen, wie Predictive Analytics funktioniert.

Unternehmen werden täglich mit einer Reihe von Entscheidungen konfrontiert, deren Entscheidungen großen Einfluss auf den Unternehmenserfolg haben. Beginnen wir also mit einer typischen Entscheidung, vor der die meisten Unternehmen stehen – der Umsatzprognose.

Für die Finanzplanung ist eine Umsatzprognose der erste wichtige Schritt. Es wirkt sich auf fast jeden Aspekt Ihres Unternehmens aus, wie z. B. die Einstellung von Mitarbeitern, den Kauf von Rohstoffen zur Herstellung von Produkten, die Abwicklung der Nachfrage und vieles mehr.

Verkaufsprognosen beinhalten nicht nur die Vorhersage, wie viele Produkte Sie in einem kommenden Zeitraum verkaufen werden, sondern auch die Vorhersage, wer kaufen wird, warum sie kaufen werden usw. Aber all diese Aufgaben nehmen viel Zeit in Anspruch, was es Ihnen schwer macht, Prioritäten zu setzen Ressourcen. Dies ist jedoch nicht der Fall, wenn Sie ein Predictive-Analytics-Tool verwenden.

Für genaue Umsatzprognosen kann ein Predictive-Analytics-Tool eingesetzt werden . Es prognostiziert zukünftiges Verhalten auf der Grundlage vergangener Verhaltensweisen und kombiniert historische und aktuelle Daten, damit Sie verstehen, was Ihre Kunden brauchen und warum sie es brauchen. Dies wiederum führt zu besseren Benutzererfahrungen.

Nachdem wir nun gesehen haben, was Predictive Analytics ist , wollen wir uns mit den wichtigsten Vorteilen von Predictive Analytics für Ihr Unternehmen befassen .

Warum ist Predictive Analytics wichtig?

Predictive Analytics hilft Unternehmen , Risiken zu erkennen und Chancen aufzudecken, indem sie umsetzbare Erkenntnisse generiert, die zum Erreichen ihrer Geschäftsziele verwendet werden können. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile von Predictive Analytics für Ihr Unternehmen:

1. Betrugserkennung: Durch die Kombination mehrerer Analysemethoden können verdächtige Verhaltensweisen identifiziert und die Mustererkennung verbessert werden. Da die Cybersicherheit zu einem wachsenden Problem wird, untersucht eine hochleistungsfähige prädiktive Analyse alle Aktionen in einem Netzwerk in Echtzeit, um Anomalien zu erkennen, die auf Betrug, Zero-Day-Schwachstellen und fortgeschrittene anhaltende Bedrohungen hindeuten können.

2. Verbesserung des Betriebs: Viele Unternehmen verwenden Vorhersagemodelle, um den Bestand zu prognostizieren und Ressourcen zu verwalten. Hotels versuchen beispielsweise, die Anzahl der Gäste für jede Nacht vorherzusagen, um die Auslastung zu maximieren und den Umsatz zu steigern. Dies hilft, ihre Produktionsprozesse proaktiv zu verbessern und bei Bedarf geeignete Maßnahmen zu ergreifen.

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

Mithilfe von Vorhersagemodellen können Sie Daten wie Kundenzufriedenheit, Servicequalität und Abwanderungsrate vergleichen, um zu ermitteln, welche Aspekte zu einer Kündigung führen.

Die Hauptidee besteht darin, herauszufinden, was den Verlust des Kunden verursacht, und dann den Prozess umzukehren.

4. Optimierung von Marktkampagnen: Mithilfe von Predictive Analytics können Sie den gesamten Verlauf von Marketingkampagnen einsehen, um bessere zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Sie können die effektivste Sprache für jede demografische Zielgruppe, die für Marketingkampagnen verwendeten Kanäle und andere Faktoren bestimmen, die die Verbraucherakzeptanz beeinflussen. Infolgedessen schießen Sie bei der Interaktion und Gewinnung Ihres Publikums direkt auf das Ziel.

5. Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Vorhersagemodelle können für das Kundenbeziehungsmanagement verwendet werden , um Kunden in jeder Phase ihrer Kaufreise zu verstehen.

Mit Hilfe der verfügbaren Daten können Sie multivariate Modelle erstellen und die unterschiedlichsten möglichen Verbindungen zwischen Kaufhistorien, Verhaltensweisen, Profilen, Interaktionen und Verbraucherwahrnehmungen bewerten.

Wenn Sie über diese Schlüsselinformationen verfügen, können Sie mit maßgeschneiderten Inhalten, Werbeaktionen und Angeboten langfristige Beziehungen zu Kunden aufbauen.

Nachdem wir uns nun mit der Bedeutung von Predictive Analytics befasst haben, wollen wir uns einige seiner Anwendungen in verschiedenen Branchen ansehen.

Anwendungsfälle für Predictive Analytics

Branchen können Predictive Analytics nutzen, um Abläufe zu optimieren, Risiken zu reduzieren und Umsätze zu steigern. Hier sind einige Anwendungen von Predictive Analytics in realen Szenarien.

Gesundheitswesen: Predictive Analytics wird aus drei entscheidenden Gründen in die Gesundheitsbranche integriert – Risikoabschätzung, Geo-Mapping und Planung der Was-wäre-wenn-Szenarien in Bezug auf Operationen und Patientenaufnahme im Krankenhaus.

Der Einsatz von Analysen führt zu besseren Patientenergebnissen, effektiveren Behandlungen und Kosteneinsparungen in mehreren Abteilungen.

Beispielsweise kann ein Gerät für Asthmapatienten, das Predictive Analytics verwendet, die Atemgeräusche von Patienten aufzeichnen und analysieren und mithilfe einer Smartphone-App Echtzeit-Feedback geben , um Patienten dabei zu helfen, ihre Symptome besser zu bewältigen und auf einen Angriff vorbereitet zu sein.

E-Commerce: Predictive Analytics in Unternehmen hilft Verkäufern, den höchsten Preis zu ermitteln, den ein Kunde bereit ist, für seine Produkte zu zahlen, das Käuferverhalten zu analysieren und personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen.

Beispielsweise sind E-Commerce-Giganten wie Amazon und eBay die perfekten Beispiele für Unternehmen, die Predictive Analytics für ihre Geschäfte einsetzen . Sie verwenden es, um das Kundenverhalten und aktuelle Markttrends zu überwachen, um Veränderungen vorherzusagen und in Echtzeit und datengesteuert Entscheidungen zu treffen.

[Lesen Sie auch: Wie viel kostet es, eine Marktplatz-App wie Amazon zu erstellen? ]

On-Demand-Dienste: In der für Transport und Kommunikation spezifischen On-Demand-Wirtschaft erweisen sich Predictive Analytics als nützlich, um die Bereiche abzuschätzen, die eine maximale Flottennachfrage erfordern, den Preis, den Benutzer am wahrscheinlichsten für ein Trinkgeld zahlen , das Stadium, in dem sie die Fahrt stornieren usw.

Virtuelle Assistenten: In Kombination mit der Leistungsfähigkeit von Deep Learning wirkt Predictive Analytics Wunder, wenn es für virtuelle Assistenten verwendet wird. Siri, Ok Google und Alexa sind reale Beispiele für die Nutzung der innovativen Technik in virtuellen Assistenten. Diese Assistenten lernen aus dem Verhalten des Benutzers und liefern dann genaue Ergebnisse.

Supply Chain Management: Eine schlecht optimierte Lieferkette kann sich abschreckend auf alle Bereiche Ihres Unternehmens auswirken. Daher wird es für Unternehmen unerlässlich, fortschrittliche Technologien wie Predictive Analytics einzusetzen.

Die Informationen, die Sie mithilfe von Predictive Analytics sammeln, sind so aktuell wie möglich, da sie Echtzeitdaten enthalten können. Sie können auch agiler in Ihrem Entscheidungsprozess sein, da das Modell die Auswirkungen verschiedener Variablen auf die Effizienz Ihrer Lieferkette aufzeigt.

Banken und Finanzdienstleistungen: Die Finanzbranche setzt seit langem auf Predictive Analytics zur Betrugsprävention und -erkennung, zur Messung des Kreditrisikos, zur Maximierung von Cross-Selling-/Up-Selling-Möglichkeiten und zur Bindung wertvoller Kunden.

Beispielsweise verwendet die Commonwealth Bank Predictive Analytics, um Betrugsaktivitäten oder verdächtiges Verhalten für eine bestimmte Transaktion vorherzusagen, bevor sie innerhalb von 40 Millisekunden nach der Transaktionsinitiierung autorisiert wird.

Gängige Mythen über Predictive Analytics

Ein erstklassiges Predictive-Analytics-Modell erfordert viel weniger Daten, Fachwissen und Aufwand als Sie denken – und hat weitaus mehr Vorteile. In diesem Abschnitt werden wir einige der häufigsten Mythen entlarven, damit Ihr Weg zu einer datengesteuerten Entscheidungsfindung klarer wird.

1. Predictive Analytics ist nur etwas für große Unternehmen: Sie denken vielleicht, dass Predictive Analytics nur für große Unternehmen gedacht ist. Tatsache ist jedoch, dass es sowohl von großen als auch von kleinen Unternehmen genutzt werden kann und sollte, insbesondere von solchen, die wachsen möchten.

Unternehmen, die Predictive Analytics in ihr Geschäft einbetten, sind langfristig erfolgreicher.

Analytische Erkenntnisse können dabei helfen, Problembereiche in Ihrem Unternehmen zu identifizieren und gleichzeitig eine genaue Vorstellung von den Erwartungen der Kunden zu vermitteln. Dies verschafft Ihrem Unternehmen den dringend benötigten Wettbewerbsvorteil am Markt.

Beispielsweise kann die Analyse von Kundenbindungsmustern eine wertvolle Grundlage für die Gestaltung gezielter Werbeangebote liefern. Daher sind diese Predictive-Analytics-Tools branchenübergreifend nützlich und relevant.

2. Es braucht einen Experten, um Predictive Analytics zu verwenden: Ein weiterer weit verbreiteter Mythos über Predictive Analytics ist, dass es nur etwas für die erfahrensten Experten ist. Wertvolle Predictive-Analytics-Tools sind jedoch jetzt für jedermann verfügbar. Es kann immer noch ein gewisses Engagement der erfahrensten IT-Mitarbeiter Ihres Unternehmens erfordern, um sicherzustellen, dass es ordnungsgemäß funktioniert.

3. Predictive Analytics ist ein Vorteil, keine Notwendigkeit: Diejenigen, die mit Predictive Analytics nicht vertraut oder neu sind, betrachten es möglicherweise als einen Vorteil und nicht als etwas, das bei jeder Big-Data-Strategie zum Standard gehören sollte. Die Realität könnte nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein.

Laut einer kürzlich in Forbes hervorgehobenen Studie berichten 86 % der Führungskräfte, die Predictive Analytics verwendet haben, von einer beträchtlichen Rendite ihrer Investition. Darüber hinaus halten nur 13 % dieser Unternehmen den Einsatz von Predictive-Analytics-Technologie für hochentwickelt.

Mit anderen Worten, diese prädiktiven Technologien liefern Ergebnisse, lange bevor Unternehmen die Zeit und Erfahrung haben, sie vollständig zu nutzen. Kein Wunder, dass 80 % der Befragten planen, ihre Ausgaben für Marketingtechnologien zu erhöhen. Daher ist Predictive Analytics für jedes Unternehmen notwendig, wenn es wachsen und seine Produktivität steigern möchte.

4. Predictive Analytics erfordert ein Milliarden-Dollar-Budget: Vor Jahren war dies wahr. Früher war die Implementierung von Predictive-Analytics-Modellen schwierig und teuer. Aber die Dinge haben begonnen, sich zu ändern. Heutzutage erfordern nicht alle Datenanalyse-Bemühungen eine enorme Investition. Die Kosten hängen in der Tat von der Art der vom Unternehmen gewählten Lösung ab.

Apropos greifbarer Nutzen: Predictive Analytics versetzt Unternehmen in die Lage, fundiertere Entscheidungen zu treffen und so den ROI zu maximieren.

Darüber hinaus können Unternehmen durch intelligentere Infrastrukturentscheidungen verhindern, dass die Kosten für Predictive Analytics in die Höhe schießen. Eine Möglichkeit, die Infrastrukturkosten zu begrenzen, ist die Verwendung einer öffentlichen Cloud-Plattform zum Ausführen und Speichern von Analysen. Dies begrenzt die Logistik- und Speicherkosten, die normalerweise durch fragmentierte Datenspeichereinheiten entstehen.

5. Vorhersagemodelle ersetzen menschliches Urteilsvermögen: Vorhersagemodelle waren nie dazu gedacht, menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen oder abzulehnen. Tatsächlich zielt die prädiktive Modellierung in 99 % der Fälle darauf ab, das menschliche Fachwissen in der Datenanalyse zu erweitern und zu verbessern.

Schließlich muss ein Mensch entscheiden, welche Datensätze berücksichtigt werden sollen. Sie verwenden datengesteuerte Berichte, um auf der Grundlage dieser Daten klügere Entscheidungen zu treffen.

6. Predictive Analytics bietet Ihnen Garantien: Predictive Analytics sollte Teil jeder Big-Data-Strategie sein, aber das bedeutet nicht, dass sie eine Wahrsagerin sind. Es stimmt zwar, dass Predictive Analytics zukünftiges Verhalten viel genauer vorhersagen kann, aber keine Analyseplattform kann das Risiko unvorhersehbarer Änderungen vollständig ausschließen.

In einem Artikel für die Harvard Business Review weist Tom Davenport darauf hin, dass Sie beim Einsatz dieser Technologien zahlreiche Vorsichtsmaßnahmen treffen sollten.

Davenport empfiehlt, sich mit den Quellen Ihrer Daten und der Repräsentativität der Daten für die betreffende Bevölkerung vertraut zu machen. Überprüfen Sie auch, wie viele Ausreißer die Verteilung beeinflussen, und überprüfen Sie vor allem die Annahmen hinter Ihrer Analyse. Darüber hinaus sollten Sie sich aller wichtigen Variablen in Ihrem Modell bewusst sein.

7. Vorhersagemodelle bringen nichts Neues: Auch wenn Sie Ihre Daten kennen, können Vorhersagemodelle helfen. Ein Vorhersagemodell kann eines von zwei Dingen tun: bestätigen, was Sie immer geglaubt haben, oder neue Erkenntnisse ans Licht bringen. Ein Vorhersagemodell wird die Dinge, die Sie für wahr hielten, entweder umkehren oder bestätigen.

Meistens werden sich Vorhersagemodelle sowohl drehen als auch bestätigen. Sie werden alle anekdotischen Beweise validieren, die Sie möglicherweise haben, und neue Variablen oder Verbindungen lernen, die Sie zuvor nicht aufgegriffen haben.

Fazit

Predictive Analytics ist ein fortschrittlicher Analyseansatz, mit dem Sie einen Blick in die Zukunft Ihres Unternehmens werfen und es Ihnen ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen und Ihre Mitbewerber zu übertreffen.

Unternehmen können Predictive Analytics nutzen, um in einer Vielzahl von Bereichen vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen. Die Technik ermöglicht auch Betrugserkennung im Bankwesen, Katastrophenschutz für Regierungen und großartige Marketingkampagnen, weshalb sie in Zukunft ein handfester Gewinn sein wird.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, was Predictive Analytics ist, und Ihr Produkt und Geschäft erfolgreich etablieren möchten, sollten Sie ein erfahrenes Softwareunternehmen wie Appinventiv konsultieren und beauftragen .

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