Was ist Predictive Analytics?

Jedes Unternehmen hat einen Schatz von Daten, von Kunden- und Transaktionsinformationen bis hin zu Produktions- und Versandstatistiken. Der Schlüssel liegt darin, herauszufinden, wie Daten aus der Vergangenheit genutzt werden können, um die Zukunft des Unternehmens zu verbessern.

Eine Strategie ist, dass Unternehmen Predictive Analytics einsetzen. Dazu müssen vergangene Informationen durchforstet werden, um Modelle und Analysen abzuleiten, mit deren Hilfe zukünftige Ergebnisse prognostiziert werden können. Ziel ist es, aus Fehlern und Erfolgen der Vergangenheit zu lernen, um zu wissen, was geändert und was repliziert werden soll.

Predictive Analytics kann auf alle Aspekte einer Organisation angewendet werden. Es kann helfen herauszufinden, was die Kunden wollen und was nicht, und auch auf die Geschäftsabläufe angewendet werden, um die Effizienz zu maximieren. Es kann einem Unternehmen helfen, Probleme abzuwehren, bevor sie zu einem Problem werden.

Eric Siegel, ein ehemaliger Professor der Columbia University und Gründer von Predictive Analytics World, definiert die Datenanalyse-Methode als die Macht, vorherzusagen, wer klickt, Kaufen, lügen oder sterben.

"Predictive Analytics ist die Technologie, die aus Daten lernt, Vorhersagen darüber zu treffen, was jeder einzelne tun wird - von gedeihend über Spenden bis hin zu Diebstahl und Absturz", sagte Siegel Anfang des Jahres in einem Interview. "Für Unternehmen senkt es das Risiko, senkt die Kosten, verbessert den Kundenservice und verringert unerwünschte Post- und Spam-Mails."

Um diese Daten nutzen zu können, verfügen Unternehmen über eine Reihe von Werkzeugen und Software zur Vorhersageanalytik.

Predictive Analytics Tools und Software

Um Predictive Analytics tatsächlich auf ein Unternehmen oder eine Organisation anwenden zu können, wird spezielle Software benötigt. Angeboten von einer Vielzahl von Anbietern, einschließlich IBM, SAP und SAS, prädiktive Analyse-Software, die die gesammelten Daten knackt, um die spezifischen Antworten zu ermitteln, nach denen ein Unternehmen sucht.

Während jedes Software-Angebot unterschiedliche Fähigkeiten und Benutzeroberflächen hat, Voraussetzung ist das Gleiche. Die Software analysiert zuerst alle Informationen, die ein Unternehmen sammelt. Dies umfasst alles von Verkaufs- und Kundeninformationen bis hin zu Mitarbeiterproduktivität und Social-Media-Daten.

Die Software fügt diese Daten dann in Vorhersagemodelle ein. Mithilfe speziell erstellter Algorithmen können die Modelle auf der Grundlage dieses Verhaltens in der Vergangenheit Trends und Probleme projizieren.

Für Unternehmen können die Modelle helfen, verschiedene Verbrauchertrends vorherzusagen, um Angebots- und Marketingentscheidungen sowie Produktivitätstrends der Mitarbeiter zu unterstützen zur Verbesserung der Effizienz.

Während Predictive Analytics-Software früher nur eine Option für größere Organisationen war, haben die jüngsten Entwicklungen der Software den Zugang zu kleinen Unternehmen erleichtert. Diese Softwareoptionen, die von Anbietern wie Emanio und Angoss angeboten werden, werden zu einem günstigeren Preis verkauft und können von jedem PC oder Laptop aus ausgeführt werden, anstatt direkt auf dem Server eines Unternehmens installiert zu werden.

Beispiele für Predictive Analytics

Predictive Analytics wurde ursprünglich von großen Einzelhändlern und Finanzinstitutionen eingesetzt und wird heute von Unternehmen aller Branchen und Größen genutzt, um sich im Wettbewerb zu behaupten.

Unternehmen können Predictive Analytics auf verschiedene Arten nutzen, z. B .:

• Aufdecken versteckter Muster und Verknüpfungen
• Verbessern der Kundenbindung
• Verbessern von Cross-Selling-Möglichkeiten durch personalisierte Angebote und Erfahrungen
• Maximieren Sie Produktivität und Rentabilität durch Abgleich Personen, Prozesse und Anlagen
• Risiko reduzieren, um Exposition und Verlust zu minimieren
• Lebensdauer der Anlagen verlängern
• Anzahl der Anlagenausfälle und Instandhaltungskosten verringern
• Fokus auf die Wartung von hochwertigen Problemen
• Erhöhung der Kundenzufriedenheit

Bei der Untersuchung, wie Unternehmen Predictive Analytics zur Verbesserung ihrer Organisation einsetzen, hat das Beratungsunternehmen Accenture einige konkrete Beispiele aufgezeigt, darunter, wie Best Buy weniger als 10 ausgemacht hat Prozent seiner Kunden waren für fast 45 Prozent seines Umsatzes verantwortlich. Dies führte zu einer Neugestaltung ihrer Geschäfte, um den Kaufgewohnheiten ihrer Kunden besser zu entsprechen.

Accenture stellte außerdem fest, dass die italienische Restaurantkette Olive Garden Vorhersagemodelle verwendet hat, um den Bedarf an Lebensmitteln und Personal zu projizieren, was zu einem effizienteren Geschäft geführt hat.

Die Beliebtheit von Predictive Analytics bei Unternehmen hat zu anderen Arten von Organisationen geführt . Beispielsweise nutzen Gesundheitsunternehmen prädiktive Analysen, um zu prognostizieren, wie bestimmte Medikamente und Therapien von Patienten aufgenommen werden, und helfen Ärzten, Frühwarnzeichen für lebensbedrohliche Krankheiten und Krankheiten besser zu erkennen.

Andere Organisationen, die Predictive Analytics verwenden, sind Regierungsbehörden. Sie nutzen die Software, um Verbrechen vorzubeugen, soziale Dienste zu erbringen und insgesamt besser auf die Bedürfnisse ihrer Bewohner einzugehen. Zum Beispiel nutzte die Stadt Chicago prädiktive Analytik, um ein verlorenes Müllbehälterproblem einzudämmen. Die Stadt stellte fest, dass die verlorenen und gestohlenen Dosen in direktem Zusammenhang mit dem Ausfall von Straßenlaternen standen.

Unternehmen und Organisationen, die keine prädiktive Analysesoftware nutzen, um ihre Entscheidungen voranzutreiben, werden sich in der großen Minderheit wiederfinden.

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