Prädiktive Analytik

Bei der prädiktiven Analytik handelt es sich um eine Reihe von Methoden zur Analyse aktueller und historischer Daten, um Vorhersagen über künftiges Verhalten zu treffen. Das bedeutet, dass Sie sich bei der Vorhersage des künftigen Verhaltens von Einzelpersonen, Unternehmen, öffentlichen Einrichtungen und vielen anderen Organisationen nicht auf Ihr Gefühl oder Ihre Intuition verlassen müssen.

Stattdessen können Sie durch die Kombination Ihrer aktuellen und historischen Daten mit Vorhersagemethoden aus einem breiten und vielfältigen Spektrum von Bereichen - einschließlich Data Mining, statistischer Modellierung, machine Learning, Deep Learning und vielen anderen Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) - mathematische Modelle erstellen, die Ihnen einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen.

Bevor Sie ein Unternehmen für prädiktive Analysen beauftragen, sollten Sie wissen, was diese genau tun. Zunächst einmal ist es wichtig, dass Sie verstehen, dass die prädiktive Analytik in der Regel mindestens drei Ebenen Ihres Unternehmens umfasst. Das Predictive Analytics-Unternehmen wird in den Prozess involviert sein: Entwickler (sie erstellen und pflegen Algorithmen und andere Modellierungstools), Datenwissenschaftler (sie generieren Erkenntnisse und Ergebnisse) und Business-Intelligence-Experten (sie setzen Erkenntnisse in die Tat um).

Predictive Analytics-Berater helfen Unternehmen dabei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem sie ihre Vorhersagemodelle verbessern, wodurch sie effizienter als ihre Konkurrenten werden können. Predictive-Analytics-Berater werden in verschiedenen Bereichen wie Vertrieb, Marketing, Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen eingesetzt.

Erfolgreiche Predictive-Analytics-Projekte in Unternehmen erfordern häufig eine starke Unterstützung durch die oberste Führungsebene. Wenn die oberen Ebenen des Unternehmens an der Festlegung der Ziele, der Planung und der Bewertung der Ergebnisse beteiligt sind, ist es viel wahrscheinlicher, dass große Erfolge erzielt werden.

Data-Science-Projekte sind in vielen Unternehmen sehr teuer und komplex, was zu Skepsis von oben führt. Dies gilt insbesondere, wenn es um die Einführung von Produkten geht. Jedes neue Produkt kann riskant sein, aber Produkte und Dienstleistungen, die aus der Datenwissenschaft abgeleitet werden, sind oft noch schwieriger, weil sie nicht intuitiv sind und weil die Reifung von Predictive-Analytics-Projekten länger dauern kann als erwartet.

Die prädiktive Analytik hat die Art und Weise, wie Unternehmen Geschäfte machen, verändert. Die Technologie und ihre Methoden wurden in viele Aspekte des Geschäftslebens integriert:

Vorhersage des Kundenlebenswerts (CLV)

Verhinderung von Abwanderung

Lead-Scoring

Optimierung von Verkaufstrichtern (Lead Flow)

Kundenbindung

Identifizierung von Up-Selling/Cross-Selling-Möglichkeiten

Kundensegmentierung

Betrugstransaktionen (Anomalieerkennung)

Website-Kategorisierungen

Absatz- und Nachfrageprognosen

Predictive Scoring ist ein sehr beliebter Begriff in der Betriebswirtschaft und Modellierung. Angesichts der Geschwindigkeit und Komplexität der verfügbaren Daten müssen Analysten jeden Aspekt der Modellerstellung sehr sorgfältig behandeln, von der Datenbereinigung über die Erstellung mathematischer Modelle bis hin zur Bereitstellung der aus diesen Modellen gewonnenen Erkenntnisse. Einer dieser Aspekte ist die Berechnung des Vorhersagewerts einer bestimmten Entität. Mit Hilfe von Predictive Analytics-Modellen kann z. B. ermittelt werden, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Person ein bestimmtes Verhalten an den Tag legt oder wie wahrscheinlich es ist, dass ein Arbeitnehmer seinen Arbeitsplatz kündigt.

So können sie dazu verwendet werden, Budgets zuzuweisen, Marketingkampagnen zu verbessern und Investitionsmöglichkeiten zu finden. Ursprünglich mussten solche Prozesse manuell von Statistikern durchgeführt werden, die mit der Struktur eines bestimmten Datensatzes oft sehr gut vertraut waren.

Predictive Scoring ist ein Mechanismus, der es Unternehmen ermöglicht, eine breite Palette unterschiedlicher Vorhersagen zu treffen:

Wie hoch ist das Kreditrisiko eines Kunden, der einen Kredit beantragt?

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter hochrangiger Mitarbeiter das Unternehmen verlässt?

wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein kritisches Bauteil ausfällt

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass es sich bei einer bestimmten markierten Transaktion um einen potenziellen Betrug handelt?

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Kunde aufgrund seiner jüngsten Besuche und seiner Käufe in der Vergangenheit für bestimmte Produkte interessieren wird?

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Sensor defekt ist?

Die prädiktive Analytik kann auch im Finanzbereich eingesetzt werden, z. B. in Bezug auf die Preise von Aktien, Anleihen und Kryptowährungen.

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