Was ist prädiktive Analytik? Ein Leitfaden zu Definition, Vorteilen, Herausforderungen und Beispielen

Predictive Analytics hilft Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und sich einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Branche zu verschaffen. Ob es um die Vorhersage des Kundenverhaltens, die Verbesserung des Risikomanagements oder die Optimierung von Marketingstrategien geht - Predictive Analytics liefert wertvolle Erkenntnisse, die zu intelligenteren, datengesteuerten Entscheidungen führen.

Was ist prädiktive Analytik?

Historisch gesehen hat die Analytik drei verschiedene Phasen durchlaufen. Wenn wir verstehen, wo wir heute stehen, lässt sich besser erklären, was Predictive Analytics ist und warum sie so wichtig ist.

Die erste Phase ist die traditionelle BI. Hier haben die meisten Unternehmen angefangen. Traditionelle BI zeichnet sich durch Dashboards, Berichte und rückblickende Analysen aus. Eine zentrale Herausforderung der traditionellen BI besteht darin, dass Erkenntnisse oft erst nach dem Export der Daten in einen Bericht gewonnen werden. Dies birgt das Risiko, dass Zeit für die manuelle Rückverfolgung und Aktualisierung von Daten aufgewendet werden muss oder dass die Daten bereits zum Zeitpunkt der Berichterstellung veraltet sind.

Phase zwei ist die prädiktive Analytik. Dies war ein großer Schritt nach vorne. Definiert durch Machine-Learning-Tools und Data-Science-Pipelines, die außerhalb der Kernanwendungen angesiedelt sind. Die Umsetzung der Vorhersagen in die Produktion erforderte einen hohen Aufwand im Bereich Data Engineering, wobei die Erkenntnisse oft in separaten Tools isoliert blieben, die die Benutzer nicht öffnen wollten.

Phase drei umfasst konvergierte Analyseplattformen. In dieser dritten Phase wird die Intelligenz nicht mehr wie in der vorherigen Phase separat behandelt. Stattdessen ist sie in Ihre gesamte Plattform eingebettet und liefert Vorhersagen im natürlichen Arbeitsablauf, in dem die Benutzer Entscheidungen treffen.

Dies bringt uns zur prädiktiven Analytik.

Predictive Analytics kombiniert Data Mining, statistische Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und andere fortschrittliche Techniken, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. ImWesentlichen ist Predictive Analytics die Krönung aller drei Phasen, bei der große Datensätze (insbesondere historische Daten) verwendet undverschiedene Modelle angewendet werden,um zukünftige Trends, Ereignisse oder Ergebnissevorherzusagen. In Schlüsselbranchen wie dem Gesundheitswesen und den Finanzdienstleistungen spielt Predictive Analytics eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung, Optimierung und Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse.

Wie funktioniert Predictive Analytics?

Predictive Analytics nutzt historische Daten, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Diese historischen Daten werden in ein mathematisches Modell eingespeist, das wichtige Trends und Muster in den Daten berücksichtigt. Das Modell wird dann auf aktuelle Daten angewendet, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Die Modelle und Algorithmen variieren, aber der allgemeine Prozess der Predictive Analytics umfasst folgende Schritte:

1. Datenerfassung: Sammeln Sie relevante historische und aktuelle Daten.
2. Datenvorverarbeitung: Bereinigen, standardisieren und bereiten Sie die Daten für die Analyse vor.
3. Feature Engineering: Erstellen oder wählen Sie aussagekräftige Variablen für die Modellierung aus.
4. Modellauswahl/-erstellung: Modelle auswählen und trainieren (statistisch oder maschinelles Lernen).
5. Modellbewertung/-validierung: Testen Sie die Zuverlässigkeit anhand von unbekannten Daten und verfeinern Sie das Modell nach Bedarf.
6. Bereitstellung: Modell in Geschäftssysteme einbetten, um Live-Prognosen zu erstellen.
7. Überwachung/Verfeinerung: Verfolgen Sie die Leistung und aktualisieren Sie die Modelle, wenn sich die Bedingungen und Daten ändern.

Die Verwendung von Informationen aus der prädiktiven Analytik kann Unternehmen dabei helfen, Maßnahmen zu identifizieren, die positive betriebliche Veränderungen bewirken. Analysten können mit Hilfe von Predictive Analytics vorhersehen, ob eine Änderung dazu beitragen wird, Risiken zu verringern, den Betrieb zu verbessern und/oder den Umsatz zu steigern. Im Kern beantwortet die prädiktive Analyse die Frage: "Was wird auf der Grundlage meiner aktuellen Daten höchstwahrscheinlich passieren, und was kann ich tun, um dieses Ergebnis zu ändern?"

Prädiktive Analytik vs. präskriptive Analytik

Um diese beiden zukunftsorientierten Methoden auf ihre Grundlagen zu reduzieren:Prescriptive Analytics ist die nächste Phase nach Predictive Analytics. Predictive Analytics prognostiziert zukünftige Ergebnisse, um die Frage „Was wird passieren?“ zu beantworten. Prescriptive Analytics greift dies auf und empfiehlt darüber hinaus, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten, um optimale Ergebnisse zu erzielen – und beantwortet damit die Frage „Was sollten wir tun?“.

Erfahren Sie hier mehr über die Unterschiede zwischen prädiktiven, präskriptiven, deskriptiven und diagnostischen Analysen.

Arten der prädiktiven Analyse

Prädiktive Analysemodelle lassen sich in der Regel einer der folgenden Kategorien zuordnen: Klassifizierungsmodelle, Clustering-Modelle, Prognosemodelle und Zeitreihenmodelle. Es gibt auch verschiedene Arten von prädiktiven Analysealgorithmen, wie z. B. Random Forest, Generalized Linear Model, Generalized Boosted Model, K-Means, Prophet, XGBoost, Temporal Fusion Transformer und AutoML.

Erfahren Sie hier mehr über die Arten von prädiktiven Analysemodellen und Algorithmen.

Warum prädiktive Analysen wichtig sind

Predictive Analytics ist für moderne Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da es Teams ermöglicht, zukünftige Trends, Verhaltensweisen und Ergebnisse zu antizipieren, sodass sie fundierte Entscheidungen treffen und wettbewerbsfähig bleiben können. Durch die Nutzung historischer Daten und fortschrittlicher Algorithmen hilft Predictive AnalyticsUnternehmen dabei, ihre Abläufe zu optimieren, Risiken zu reduzieren und die Gesamteffizienz zu verbessern. Es spielt eine entscheidende Rolle in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Einzelhandel, wo die Vorhersage von Kundenverhalten, Markttrends oder potenziellen Risiken zu erheblichen Wettbewerbsvorteilen führen kann.

Wie wird KI in der prädiktiven Analyse eingesetzt?

Zum Beispiel unser KI-Modul von Logi Symphony ein chatbasiertes Modell, dasanhand Ihrer spezifischen Daten trainiert wurde, umgenauere, intelligentere und maßgeschneiderte Antworten zur Leistung zu liefern. Da es Teilvon Logi Symphony ist, kann Logi Symphony AI auchschnell in Anwendungen eingebettetwerden,umEchtzeit-Einblicke (und fundierte Erkenntnisse) in die verbundenen Dashboards und Anwendungen zu erhalten.

Vorteile von Predictive Analytics

Die Vorteile von Predictive Analytics sind enorm und bieten Unternehmen die Möglichkeit, Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, die den Erfolg vorantreiben. Durch die Verbesserung der Entscheidungsfindung hilft Predictive Analytics Unternehmen, genauere und zeitnahere Entscheidungen zu treffen. Außerdem werden Risiken reduziert, indem potenzielle Probleme erkannt werden, bevor sie auftreten, und die betriebliche Effizienz wird durch die Optimierung von Ressourcen und die Rationalisierung von Prozessen gesteigert. Darüber hinaus kann Predictive Analytics die Interaktion mit Kunden personalisieren, was zu besseren Erfahrungen führt und letztendlich durch optimierte Preis- und Marketingstrategien zu höheren Umsätzen beiträgt.

Zu den weiteren geschäftlichen Vorteilen der prädiktiven Analytik gehören auch:

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Ermöglicht datengestützte Entscheidungen, die genauer und zeitnaher sind.
• Risikominderung: Hilft dabei, potenzielle Risiken zu erkennen, bevor sie eintreten, und ermöglicht so proaktivere Maßnahmen.
• Betriebliche Effizienz: Optimiert Abläufe durch Bedarfsprognosen, Ressourcenoptimierung und Prozessverbesserungen.
• Verbessertes Kundenerlebnis: Personalisiert Kundeninteraktionen durch Vorhersage von Präferenzen und Verhaltensweisen.
• Umsatzsteigerung: Identifiziert Wachstumschancen und optimiert Preis- und Marketingstrategien.

Die wichtigsten Herausforderungen/Nachteile von Predictive Analytics

Die prädiktive Analytik bietet zwar erhebliche Vorteile, birgt aber auch einige Herausforderungen, die Unternehmen berücksichtigen und bewältigen müssen, um erfolgreich zu sein. Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Datenqualität: Eine schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Vorhersagen führen, weshalb eine Datenbereinigung unerlässlich ist.
• Komplexität: Der Aufbau und die Pflege von Vorhersagemodellen erfordern spezielle Fähigkeiten und Ressourcen.
• Integration: Die Einbindung von Predictive Analytics in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe kann schwierig sein.
• Skalierbarkeit: Mit zunehmendem Datenvolumen wird es immer schwieriger, die Effizienz und Genauigkeit von Vorhersagemodellen aufrechtzuerhalten.
• Ethische Überlegungen: Predictive Analytics muss verantwortungsbewusst eingesetzt werden, um Verzerrungen zu vermeiden und faire Ergebnisse zu gewährleisten.

Erfahren Sie hier mehr über die allgemeinen Herausforderungen von Predictive Analytics-Lösungen.

Best Practices für prädiktive Analysen

Um die Leistungsfähigkeit der prädiktiven Analytik voll auszuschöpfen, sollten Unternehmen Best Practices anwenden, die die Effektivität und Nachhaltigkeit verbessern. Um die Effektivität Ihrer prädiktiven Analysen zu maximieren, empfehlen unsere Analysten die Einhaltung dieser Best Practices:

1. Klare Ziele definieren: Beginnen Sie mit einem klaren Verständnis dessen, was Sie mit Predictive Analytics erreichen möchten.
2. Datenqualität sicherstellen: Priorisieren Sie die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten, um die Zuverlässigkeit des Modells zu verbessern.
3. Wählen Sie die richtigen Tools aus: Entscheiden Sie sich für Predictive-Analytics-Tools, die Ihren geschäftlichen Anforderungen und technischen Möglichkeiten entsprechen.
4. Teamübergreifende Zusammenarbeit: Beziehen Sie Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen ein, um sicherzustellen, dass die Modelle den tatsächlichen geschäftlichen Herausforderungen gerecht werden.
5. Modelle regelmäßig aktualisieren: Vorhersagemodelle kontinuierlich verfeinern und aktualisieren, um sie an veränderte Daten und Bedingungen anzupassen.
6. Leistung überwachen: Verfolgen Sie die Leistung von Vorhersagemodellen, um sicherzustellen, dass sie die erwarteten Ergebnisse liefern.

Wie können Sie Predictive Analytics nutzen? Einführung in Tools & Methoden

Predictive-Analytics-Tools sind unverzichtbar für Unternehmen, die Trends, Verhaltensweisen und Ergebnisse vorhersagen möchten, um proaktive Entscheidungen treffen zu können. Zu den beliebten Predictive-Analytics-Tools zählen SAS Advanced Analytics, IBM SPSS Statistics, Logi Symphony und die scikit-learn-Bibliothek von Python, die jeweils einzigartige Funktionen für die Datenanalyse, Modellierung und Visualisierung bieten.

Einige Beispiele für Methoden, die von prädiktiver Analysesoftware verwendet werden, sind:

Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse, einschließlich der linearen Regression, ist ein statistisches Verfahren, das dazu dient, Beziehungen innerhalb eines relativ einfachen Datensatzes zu verstehen. Sie kann zum Beispiel bei der Vorhersage von Kreditwürdigkeit oder Preisstrategien auf der Grundlage früherer Trends helfen.

Zeitreihenanalyse

Bei der Zeitreihenanalyse handelt es sich um die Untersuchung von aufeinanderfolgenden Datenpunkten, die in aufeinanderfolgenden Zeitintervallen gemessen werden. Diese Analyse dient der Vorhersage künftiger Ereignisse wie Aktienkurse oder die Nachfrage in der Lieferkette anhand aktueller Daten.

Analyse der Klassifizierung

Die Klassifizierungsanalyse kann im Gesundheitswesen oder im Einzelhandel eingesetzt werden, um Daten in vordefinierte Klassen zu kategorisieren. Hier können Algorithmen des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume und neuronale Netze eingesetzt werden.

Cluster-Analyse

Die Clusteranalyse hilft in Big-Data-Umgebungen durch die Gruppierung von Daten mit ähnlichen Merkmalen. Dies ist für die Marktsegmentierung, Mustererkennung und sogar für die Betrugserkennung von entscheidender Bedeutung.

Ensemble-Methoden

Bei Ensemble-Methoden werden mehrere maschinelle Lernmodelle kombiniert, um genauere Vorhersagen zu erhalten. Dieser Ansatz ist besonders nützlich bei der Bewertung von Kreditrisiken und anderen komplexen Analysen.

Erkennung von Anomalien

Die Erkennung von Anomalien identifiziert ungewöhnliche Muster, die nicht dem erwarteten Verhalten entsprechen. In Branchen wie den Finanzdienstleistungen ist dies der Schlüssel zur Erkennung von Betrug und zur Vorhersage von Geräteausfällen.

Beispiele für prädiktive Analysen in Business Intelligence

Für viele Unternehmen ist die prädiktive Analytik nichts Neues. Sie wird jedoch in immer mehr Branchen eingesetzt, um die täglichen Geschäftsabläufe zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Dies kann in verschiedenen Formen geschehen. Sehen wir uns also einige Beispiele nach Branchen an:

Einzelhändler und Preisgestaltung

Die prädiktive Analytik hat sich für den Einzelhandel zu einem entscheidenden Faktor entwickelt. Von der prädiktiven Modellierung für eine optimale Preisgestaltung bis hin zu Marketingkampagnen in Echtzeit - Einzelhändler nutzen dieses Tool, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Durch die Analyse großer Datensätze wie historischer Verkaufsdaten, Markttrends und Kundenverhalten können Einzelhändler Vorhersagemodelle einsetzen, um die ideale Preisgestaltung für verschiedene Produkte zu ermitteln. Diese Modelle berücksichtigenEinzelhandels-KPIs wieUmsatzwachstum, Lagerumschlag und Kundenbindungsraten, um sicherzustellen, dass die Preisgestaltung mit den allgemeinen Geschäftszielen übereinstimmt. Die Integration von Predictive Analytics in die Einzelhandelsanalyse ermöglicht ein umfassenderes Verständnis der Marktdynamik und ermöglicht Echtzeitanpassungen der Preisgestaltung als Reaktion auf schwankende Nachfrage oder Wettbewerbsdruck.

Predictive Analytics ermöglicht es Einzelhändlern außerdem, personalisierte Marketingkampagnen zu erstellen und den Bedarf an Lagerbeständen zu prognostizieren, um sicherzustellen, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit und zum richtigen Preis verfügbar sind. Auch hier helfen KPIs dabei, die Effektivität dieser Strategien zu messen, was eine kontinuierliche Optimierung und Anpassung an die Unternehmensziele ermöglicht.

Beispiel: Identifizierung von Kunden, die eine Dienstleistung oder ein Produkt wahrscheinlich aufgeben werden

Nehmen wir ein Yogastudio, das ein prädiktives Analysemodell implementiert hat. Das System kann erkennen, dass Jane ihre Mitgliedschaft höchstwahrscheinlich nicht verlängern wird, und einen Anreiz vorschlagen, der auf der Grundlage historischer Daten eine Erneuerung wahrscheinlich macht. Wenn Jane das nächste Mal in das Studio kommt, kann das System die Mitarbeiter der Mitgliederbetreuung daran erinnern, ihr einen Anreiz anzubieten oder mit ihr über die Fortsetzung ihrer Mitgliedschaft zu sprechen. Auf diese Weise kann Predictive Analytics eingesetzt werden, um die Abwanderung von Kunden zu verhindern, bevor sie eintritt.

Marketing-Kampagnen

In der immer wettbewerbsintensiveren Welt des Marketings hat Predictive Analytics die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen mit ihren Kunden in Kontakt treten. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens, Datenanalysen und ein tiefes Verständnis des Verbraucherverhaltens können Unternehmen Kampagnen erstellen, die nicht nur ansprechender, sondern auch effizienter und kostengünstiger sind.

Hier erfahren Sie, wie prädiktive Analytik das Marketing beeinflussen kann:

• Personalisiertes Targeting: Mithilfe historischer Daten und Mustererkennung können Unternehmen ihre Marketingmaterialien auf individuelle Präferenzen zuschneiden, sodass jede Kampagne bei der Zielgruppe Anklang findet.
• Optimierung der Budgetverteilung: Durch die Vorhersage, welche Kanäle und Strategien am ehesten zu positiven Ergebnissen führen, können Unternehmen ihre Marketingbudgets effektiver verteilen, Verschwendung reduzieren und die Kapitalrendite verbessern.
• Echtzeit-Interaktion: Dank Predictive Analytics können Unternehmen in Echtzeit mit Kunden interagieren und ihnen genau dann Sonderangebote oder Informationen anbieten, wenn sie am ehesten zum Kauf bereit sind.
• Prognose zukünftiger Trends: Durch die Analyse großer Datenmengen hilft Predictive Analytics dabei, zukünftige Trends im Verbraucherverhalten zu verstehen, sodass Unternehmen immer einen Schritt voraus sind und ihre Marketingstrategien an die sich wandelnden Bedürfnisse und Wünsche der Verbraucher anpassen können.
• Verbesserung der Kundenbindung: Vorhersagemodelle können Kunden identifizieren, bei denen die Gefahr einer Abwanderung besteht, und in Echtzeit Maßnahmen zu ihrer Bindung einleiten (oftmals durch Sonderangebote oder personalisierte Kommunikation).
• Verbesserung der Content-Strategie: Mithilfe von Predictive Analytics lässt sich analysieren, welche Arten von Inhalten bei verschiedenen Zielgruppensegmenten am besten ankommen, sodass Inhalte erstellt werden können, die ansprechender und relevanter sind.

Beispiel: Senden Sie Marketingkampagnen an Kunden, die am ehesten kaufen werden

Wenn Ihr Unternehmen nur über ein Budget von 5.000 US-Dollar für eine Upsell-Marketingkampagne verfügt und Sie drei Millionen Kunden haben, können Sie natürlich nicht jedem Kunden einen Rabatt von 10 Prozent gewähren. Mithilfe von Predictive Analytics und Business Intelligence können Sie vorhersagen, welche Kunden die höchste Wahrscheinlichkeit haben, Ihr Produkt zu kaufen, und dann können Sie den Coupon nur an diese Kunden senden, um den Umsatz zu optimieren.

Kundenbetreuung

In der heutigen kundenorientierten Unternehmenslandschaft hat die prädiktive Analytik entscheidend dazu beigetragen, den Kundenservice und die Kundenerfahrung zu verbessern. Unternehmen sind in der Lage, Kundenbedürfnisse und -präferenzen vorherzusagen und Unterstützung zu leisten, noch bevor Probleme auftreten. So können beispielsweise Vorhersagemodelle auf der Grundlage historischer Daten potenzielle Probleme bei Produkten oder Dienstleistungen erkennen, sodass Unternehmen Probleme proaktiv angehen können, bevor sie Kunden beeinträchtigen.

Prädiktive Echtzeit-Analysen können den Kundendienstmitarbeitern helfen, personalisierte Lösungen anzubieten, die auf der Kaufhistorie einer Person oder früheren Interaktionen mit dem Unternehmen basieren. Dieser proaktive und maßgeschneiderte Ansatz verbessert nicht nur das Kundenerlebnis, sondern stärkt auch die Loyalität und das Vertrauen. Durch die Analyse großer Datenmengen, die Erkennung von Mustern und den Einsatz von prädiktiven Analysemodellen können Unternehmen den Kundenservice auf ein neues Niveau heben und sicherstellen, dass Kunden stets zeitnah, relevant und effektiv unterstützt werden.

Beispiel: Verbesserung des Kundendienstes durch entsprechende Planung

Nehmen wir zum Beispiel eine Hotelkette, die vorhersagen möchte, wie viele Gäste an diesem Wochenende an einem bestimmten Ort übernachten werden. Mithilfe von Predictive Analytics auf der Grundlage historischer Daten zur Saisonalität kann sie genügend Personal und Ressourcen bereitstellen, um die Nachfrage zu bewältigen, und diese den Servicebereichen mit der höchsten Priorität zuweisen.

Gesundheitsindustrie

In der Gesundheitsbranche werden Predictive-Analytics-Modelle zur Optimierung der Patientenversorgung, zur Früherkennung von Krankheiten und zur Logistikplanung eingesetzt. Durch den Einsatz von Algorithmen, die große Datenmengen analysieren, sind Gesundheitsdienstleister in der Lage, die Bedürfnisse der Patienten vorherzusagen und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen, die sich anspezifischen KPIs im Gesundheitswesen orientieren.

Diese Prognosemodelle tragen nicht nur zu besseren Patientenergebnissen bei, sondern optimieren auch die Ressourcenzuweisung in Krankenhäusern und medizinischen Einrichtungen. Die Analytik im Gesundheitswesen konzentriert sich auf umsetzbare Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung vorantreiben, einschließlich Patientenzufriedenheit, Wirksamkeit der Behandlung und betriebliche Effizienz.

Darüber hinaus unterstützt Predictive Analytics die Entscheidungsfindung bei Behandlungsplänen,im Lieferkettenmanagement und sogar im administrativen Arbeitsablauf, sodassdie Gesundheitsbranche mit maximaler Effizienz arbeiten kann. Von der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen bis hin zur individuellen Anpassung der Patientenversorgung – Predictive Analytics in der Gesundheitsbranche ist ein Leuchtturm der Innovation und demonstriert das enorme Potenzial datengestützter Erkenntnisse für die Veränderung von Leben.

Finanzdienstleistungen und Kreditwürdigkeitsprüfung

Finanzinstitute nutzen prädiktive Analysen für die Bewertung von Kreditrisiken, die Erkennung von Betrug, die Investitionsplanung und vieles mehr. Durch die Nutzung großer Datenmengen, einschließlich Transaktionshistorie, Kreditnutzung und Rückzahlungsverhalten, können Finanzinstitute robuste Vorhersagemodelle entwickeln, um die Kreditwürdigkeit einer Person zu bewerten.

Diese prädiktiven Algorithmen bieten auch ein differenzierteres Verständnis des Kreditrisikos und können sogar künftiges Finanzverhalten vorhersagen. Sie ermöglichen eine dynamische Reaktion auf Veränderungen in der finanziellen Situation eines Kunden, was maßgeschneiderte Kreditvergabe- und Risikomanagementstrategien ermöglicht.

Neben der Kreditwürdigkeitsprüfung wird die prädiktive Analytik zur Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten, zur Optimierung von Anlagestrategien und zur Verbesserung der Kundenbindung durch personalisierte Angebote eingesetzt. Finanzdienstleister, die sich die Möglichkeiten der prädiktiven Analytik zunutze machen, verbessern nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern treiben auch Innovationen in der Produktentwicklung, Preisgestaltung und Kundenerfahrung voran.

Industrie	Beispiele für prädiktive Analysen	Nutzen Sie
Gesundheitswesen	Vorhersage des Rückübernahmerisikos von Patienten (z. B. bei Herzinsuffizienz, Diabetes, Lungenentzündung) und Vorhersage von Behandlungsergebnissen.	Hilft bei der effektiven Zuweisung von Ressourcen, der Verringerung von Wiederaufnahmen und der Personalisierung der Patientenversorgung.
Lieferkette	Bedarfs- und Bestandsprognose, Routenoptimierung und Risikoprognose für die Lieferkette.	Reduziert die Lagerkosten, verhindert Fehlbestände, optimiert die Lieferwege und mildert Störungen.
Marketing	Identifizierung des Kaufverhaltens, Kundensegmentierung, Next-Best-Action und Vorhersage des Customer Lifetime Value.	Ermöglicht zielgerichtete Kampagnen, verbessert den ROI und sorgt mit maßgeschneiderten Botschaften für mehr Engagement und Konversionen.
Einzelhandel	Vorausschauendes Marketing und Inventarisierung (Vermeidung von Überbeständen/Vorratsverlusten), Cross-/Up-Selling und Auswertung von Verhaltensmustern.	Steigert den Umsatz, sorgt für optimale Lagerbestände und verbessert das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz.
Finanzwesen	Vorhersage des Cashflows, Aufdeckung von Betrug in Echtzeit und Vorhersage von Zahlungsverzug.	Verbessert die Finanzplanung, reduziert Betrug/Verluste und verbessert das Liquiditäts- und Risikomanagement.
Bildungswesen	Vorhersage von Schülerergebnissen (z. B. Abbrecherrisiko) und Optimierung von Maßnahmen für gefährdete Schüler.	Ermöglicht eine proaktive Unterstützung zur Verbesserung der Bindung und des Erfolgs von Studierenden.
HR	Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation, des Einstellungserfolgs und der Leistungseignung.	Verbessert die Mitarbeiterbindung, unterstützt die Personalplanung und erhöht die Genauigkeit bei der Einstellung.
Immobilien	Vorhersage von Pendelzeiten für Hauskäufer anhand von Standortdaten.	Hilft Käufern, fundierte Entscheidungen zu treffen, verbessert die Personalisierung des Marketings und rationalisiert die Immobiliensuche.

 

Wie können Sie prädiktive Analysen in Ihre Arbeitsabläufe einbinden?

Genaue und wirksame Verfahren und Tools für die prädiktive Analyse erfordern eine gewisse Vorarbeit, um sie einzurichten. Richtig gemacht, hilft Predictive Analytics Menschen, die verstehen, dass es ein Geschäftsproblem zu lösen gibt, dass Daten für die Analyse aufbereitet werden müssen, dass Modelle erstellt und verfeinert werden müssen und dass die Führungskräfte die Vorhersagen in die Tat umsetzen müssen, um positive Ergebnisse zu erzielen.

Jedes erfolgreiche Predictive-Analytics-Projekt sollte diese Schritte beinhalten:

1. Definieren Sie das geschäftliche Problem: Identifizieren Sie das Problem, z. B. die Reduzierung von Geräteausfällen oder die Verbesserung von Kennzahlen.
2. Datenerfassung: Sammeln Sie relevante Daten unter Berücksichtigung von Faktoren wie Datenqualität, Art der Daten und Größe.
3. Datenanalyse: Datenwissenschaftler und Datenanalysten wenden statistische Verfahren, Algorithmen des maschinellen Lernens und Deep Learning an, um die Daten zu analysieren.
4. Modellieren und prognostizieren: Erstellen Sie Vorhersagemodelle mithilfe von Regressionsmodellen, neuronalen Netzen und anderen Analysemodellen. Regelmäßige Aktualisierungen gewährleisten die Genauigkeit.
5. Implementieren: Setzen Sie umsetzbare Erkenntnisse aus dem Modell in Echtzeit-Workflows um.

1. Bestimmen Sie, was Sie auf der Grundlage früherer Daten wissen wollen

Welche Fragen wollen Sie beantworten? Welche wichtigen Geschäftsentscheidungen werden Sie auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse treffen? Dies zu wissen, ist ein entscheidender erster Schritt zur Anwendung der prädiktiven Analyse.

2. Überlegen Sie, ob Sie die Daten haben, um diese Fragen zu beantworten

Erfasst Ihr operatives System die erforderlichen Daten? Wie sauber sind sie? Wie weit reichen diese Daten zurück, und reicht diese Zeit aus, um Vorhersagemuster zu erkennen?

3. Trainieren Sie das System, um aus Ihren Daten zu lernen

Beginnen Sie bei der Erstellung Ihres Modells damit, das System so zu trainieren, dass es aus Daten lernt (z. B. könnte Ihr Predictive-Analytics-Modell historische Daten wie Klickaktivitäten betrachten). Durch die Einrichtung der richtigen Kontrollen und Algorithmen können Sie Ihr System darauf trainieren, zu prüfen, wie viele Personen, die auf einen bestimmten Link geklickt haben, ein bestimmtes Produkt gekauft haben, und diese Daten zu Vorhersagen über zukünftige Kundenaktionen in Beziehung zu setzen.

Ihr prädiktives Analysemodell sollte schließlich in der Lage sein, Muster und/oder Trends über Ihre Kunden und deren Verhalten zu erkennen. Sie können auch einen oder mehrere Algorithmen anwenden und denjenigen auswählen, der für Ihre Daten am besten geeignet ist, oder Sie entscheiden sich für ein Ensemble dieser Algorithmen.

4. Planen Sie Ihre Module

Prädiktive Analysemodule können so oft arbeiten, wie Sie es brauchen. Wenn Sie zum Beispiel jeden Dienstag neue Kundendaten erhalten, können Sie das System automatisch so einstellen, dass es diese Daten hochlädt, sobald sie eingehen.

Eine weitere wichtige Komponente ist die regelmäßige Aktualisierung des Lernmoduls. Trends und Muster werden unweigerlich schwanken, je nach Jahreszeit, den laufenden Aktivitäten Ihres Unternehmens und anderen Faktoren. Planen Sie einen Zeitplan ein (vielleicht einmal im Monat oder einmal im Quartal), um Ihr Lernmodul für prädiktive Analysen regelmäßig neu zu trainieren und die Informationen zu aktualisieren.

Kann Predictive Analytics die Geschäftsergebnisse beeinflussen?

Predictive Analytics ist nicht nur ein theoretisches Konzept - es führt zu realen, greifbaren Geschäftsergebnissen.

• Integration von Business Intelligence: Durch die Kombination von prädiktiver Analyse und Business Intelligence entwickeln Unternehmen datengestützte Strategien.
• Optimierung der Lieferkette: Predictive Analytics liefert Einblicke in die Anforderungen der Lieferkette und Optimierungsmöglichkeiten.
• Kundenbindung: Von gezielten Marketingkampagnen bis hin zu personalisierten Kundenerlebnissen – Predictive Analytics kann einen Wettbewerbsvorteil schaffen.
• Entscheidungsfindung und Automatisierung: Predictive Analytics ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung und Automatisierung bei verschiedenen Geschäftsinitiativen.

Wie Logi Predictive Analytics zur Verbesserung von Geschäftsergebnissen einsetzt

Alle Unternehmen können von der Verwendung prädiktiver Analysen profitieren, um Daten zu sammeln und auf der Grundlage historischer Verhaltensmuster nächste Maßnahmen vorherzusagen.Logi Symphonyund Logi Symphony AI nutzen fortschrittliche prädiktive Analysen, umEntscheidungen zu treffen, die sich auf den Gewinn Ihres Unternehmens auswirken und die Ergebnisse beeinflussen.

Logi Symphony AI ermöglichtnicht nur chatähnliche Interaktionen mit Ihren Daten, um die Analyse intuitiver denn je zu gestalten, sondern die Analyse selbst wird durch Predictive-Analytics-Funktionen erheblich verbessert. Mit Ein-Klick-Prognosen, vorgefertigten Formeln, kontextbezogenen Erkenntnissen, optimierten Prozessen, Unterstützung für benutzerdefinierte Modelle und vielem mehrbringt Logi SymphonyIhre Predictive Analytics und Business Intelligence ins Zeitalter der KI.

Wenn Sie mehr über Predictive Analytics erfahren möchten, schauen Sie sich unser On-Demand-Webinar zum Thema „Einbindung von Predictive Analytics in Ihre Anwendung“ an.