Wie verwandeln erfolgreiche Unternehmen Rohdaten in Gold? Das Geheimnis liegt im Verständnis der häufigsten Arten von Analysen – deskriptiv, prädiktiv, diagnostisch und präskriptiv. In diesem Post erfahrt ihr, wie die einzelnen Arten funktionieren, welche Vorteile sie jeweils haben und wie sie in Kombination datengestützte Entscheidungen ermöglichen.

Inhalt:

• Arten von Business-Analysen
• Was sind deskriptive Analysen?
• Was sind prädiktive Analysen?
• Was sind präskriptive Analysen?
• Wie unterscheiden sich präskriptive Analysen von prädiktiven und deskriptiven Analysen?
• Diagnostische Analysen
• Erste Schritte mit Business-Analysen

Arten von Business-Analysen.

Business-Analysen sind ein essenzielles Tool für die Interpretation der riesigen Datenmengen, die euer Unternehmen erfasst. Von Kundenverhalten und Conversion Rates bis zu Umsatz-Trends und betrieblicher Effizienz ermöglichen euch Analysen die Transformation von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse.

Wir unterscheiden hauptsächlich vier Arten von Analysen:

1. Deskriptive Analysen: Verstehen, was passiert ist.

Deskriptive Analysen fassen historische Daten zusammen und decken Muster und Trends auf, woraus sich Erkenntnisse zur Performance in der Vergangenheit ableiten lassen.

Beispiel: Ein Einzelhändler analysiert die monatlichen Umsatzdaten und erkennt im Dezember eine Spitze beim Absatz von Winterkleidung. Dies ermöglicht die bessere Vorbereitung auf künftige saisonale Nachfrage.

2. Prädiktive Analysen: Antizipieren, was passieren könnte.

Prädiktive Analysen nutzen historische Daten, Statistikmodelle und maschinelles Lernen, um mögliche Resultate zu prognostizieren.

Beispiel: Eine E-Commerce-Plattform analysiert Browsing-Historie und frühere Käufe, um Produkte zu empfehlen, die die Kundschaft wahrscheinlich kaufen möchte.

3. Präskriptive Analysen: Ermitteln, welche Aktionen zu optimalen Resultaten führen.

Präskriptive Analysen empfehlen basierend auf prädiktiven Erkenntnissen bestimmte Aktionen, mit denen die gewünschten Resultate maximiert werden können.

Beispiel: Ein Logistikunternehmen optimiert die Lieferrouten anhand historischer Daten zu Verkehrsaufkommen, Wetterbedingungen und Lieferprioritäten und kann so die Kosten senken und die Effizienz erhöhen.

4. Diagnostische Analysen: Erklären, warum etwas passiert ist.

Diagnostische Analysen tauchen tiefer in Daten aus der Vergangenheit ein, um die Gründe für bestimmte Trends oder Ereignisse zu ermitteln.

Beispiel: Ein Online-Unternehmen, das einen Rückgang der Umsätze verzeichnet, findet mit diagnostischen Analysen heraus, dass ein kürzliches Update der Website die Seitenladezeiten verschlechtert hat, was zu höheren Bestellabbruchraten führt.

Wenn Unternehmen die Unterschiede zwischen diesen Arten von Analysen kennen, können sie die zu ihren Zielen passenden Methoden einsetzen.

Deskriptive Analysen.

Deskriptive Analysen sind fokussiert auf die Zusammenfassung von Daten, um Muster und Trends aufzudecken. So können Unternehmen verstehen, was in der Vergangenheit geschehen ist oder was im Moment geschieht.

Wichtige Takeaways:

• Deskriptive Analysen bieten eine Übersicht zum Status eines Unternehmens.
• Sie sind Grundlage für prädiktive und präskriptive Analysen.
• Sie fußen auf Operational Intelligence, die Echtzeitdaten erfasst, und Business Intelligence, die auf historische Daten fokussiert ist.

Warum sind deskriptive Analysen wichtig?

Deskriptive Analysen sind der Ausgangspunkt für alle Datenanalysen. Bevor Unternehmen bessere Prognosen für die Zukunft erstellen können, müssen sie genau ihren aktuellen Status kennen.

Beispiel: Ein Einzelhändler, der nur ungenaue Vertriebsdaten hat, könnte fälschlicherweise zu dem Schluss kommen, dass das meistverkaufte Produkt saisonal ist, was zu Bestandsüberschüssen und unnötigen Ausgaben führt.

Hochwertige deskriptive Analysen benötigen zuverlässige Daten, robuste Methodik und klar definierte KPIs. Mangelhafte deskriptive Daten höhlen den Wert aller nachfolgenden Analyseprozesse aus.

Welche Kategorien von deskriptiven Analysen gibt es?

Die beiden wichtigsten Kategorien deskriptiver Analysen sind Operational Intelligence und Business Intelligence.

1. Operational Intelligence bedeutet die Echtzeitanalyse einströmender Daten, zum Beispiel von Geräten im Internet der Dinge. Der Ansatz ist proaktiv, da ihr sofort beim Eintreffen der Daten entsprechende Handlungen ausführen könnt.
2. Business Intelligence ist reaktiv. Sie betrachtet Daten aus der Vergangenheit und leitet Erkenntnisse aus Aktionen ab, die bereits unternommen wurden.

Prädiktive Analysen.

Prädiktive Analysen nutzen historische Daten, Statistiken und maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen und mögliche Resultate zu prognostizieren. Sie bieten keine Gewissheiten, sondern Wahrscheinlichkeiten, anhand derer Unternehmen Trends und Risiken antizipieren können.

Beispiele sind E-Commerce-Plattformen, die Produkte basierend auf der Browsing-Historie empfehlen, Banken, die die Kreditwürdigkeit bewerten, und Marketing-Fachleute, die den Erfolg von Kampagnen prognostizieren.

Arten von prädiktiven Analysemodellen.

• Entscheidungsbäume: Vereinfachen Entscheidungen durch ein grafisch aufbereitetes Flussdiagramm mit möglichen Resultaten.
• Regressionsmodelle: Prognostizieren Resultate basierend auf variablen Beziehungen (zum Beispiel eine Umsatzprognose basierend auf den Anzeigenausgaben).
• Neuronale Netze: Verarbeiten große Datensätze zur Aufdeckung komplexer Muster.
• Cluster-Modelle: Gruppieren ähnliche Datenpunkte zur Erkennung von Trends (zum Beispiel Segmentierung der Kundschaft nach Einkaufsverhalten).
• Zeitreihenmodelle: Prognostizieren Trends basierend auf chronologischen Daten, beispielsweise saisonale Umsatzschwankungen.

Vorteile von prädiktiven Modellen.

• Höhere Sicherheit: Anomalien wie Betrug oder Bedrohungen der Cyber-Sicherheit werden erkannt.
• Geringeres Risiko: Potenzielle Probleme werden erkannt, bevor sie auftreten.
• Höhere Effizienz: Ressourcen werden optimiert und Störungen vermieden.
• Bessere Entscheidungsfindung: Die strategische Planung erfolgt basierend auf datengestützten Erkenntnissen.

Präskriptive Analysen.

Präskriptive Analysen empfehlen basierend auf prädiktiven Analysen bestimmte Aktionen, mit denen die gewünschten Resultate erzielt werden können. Die optimalen Entscheidungen werden anhand von Daten, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) ermittelt.

Beispiele für präskriptive Analysen:

• Versicherungsbranche: Kundenrisiken werden bewertet, um Leistungsumfang und Beiträge zu personalisieren.
• Produktentwicklung: Mit Kundenumfragen und Marktforschung wird ermittelt, welche Features unbedingt notwendig sind.
• Gesundheitswesen: Behandlungspläne werden optimiert, um das Risiko für Patientinnen und Patienten zu minimieren.

Geschäftliche Vorteile:

Präskriptive Analysen unterstützen Unternehmen bei der Optimierung komplexer Prozesse. Unternehmen können mit präskriptiven Modellen zum Beispiel Preisstrategien festlegen, indem sie Produktwert, Entwicklungskosten und Marketing-Ausgaben in die Kalkulation einbeziehen. So könnte eine Fluggesellschaft ihre Ticket-Preise je nach Nachfrage, Wettervorhersagen und Wettbewerberpreisen dynamisch anpassen, um den Umsatz zu maximieren.

Wie unterscheiden sich präskriptive Analysen von prädiktiven und deskriptiven Analysen?

Diagnostische Analysen.

Diagnostische Analysen erklären, warum bestimmte Trends oder Ereignisse eingetreten sind, indem kausale Zusammenhänge und Sequenzen in den Daten ermittelt werden. Sie bauen auf deskriptiven Analysen auf und gehen über die Feststellung der Geschehnisse hinaus. Stattdessen liegt der Fokus auf den Ursachen für bestimmte Resultate.

Diagnostische Analysen sind retrospektiv und bieten Unternehmen die benötigten Erkenntnisse, um auf vergangene Probleme zu reagieren oder Erfolge zu reproduzieren. Erfährt ein E-Commerce-Unternehmen beispielsweise einen plötzlichen Rückgang bei den Conversion Rates, können diagnostische Analysen die Ursachen hierfür aufdecken.

Beispiele für diagnostische Analysen:

• Gründe für Umsatzwachstum im Jahresvergleich: Diagnostische Analysen könnten zeigen, dass eine auf eine bestimmte Demografie gerichtete Marketing-Kampagne zu höheren Conversion Rates im Vertrieb geführt hat.
• Gründe für unerwarteten Produkterfolg: Ein plötzlicher Anstieg der Beliebtheit eines Produkts könnte mit einer positiven Rezension durch einen prominenten Influencer zusammenhängen.
• Kundenabwanderung in bestimmten Zeiträumen: Analysen könnten zeigen, dass eine Spitze bei der Kundenabwanderung gleichzeitig mit der Anhebung von Abonnementpreisen oder mit Service-Ausfällen aufgetreten ist.

Grenzen der diagnostischen Analysen:

Diagnostische Analysen sind effektiv für das Verständnis vergangener Ereignisse, doch die rückwärtsgewandte Perspektive begrenzt die Fähigkeit, verwertbare Empfehlungen für die Zukunft zu bieten. Um vorwärtsgerichtete Strategien erstellen zu können, müssen Unternehmen diagnostische Erkenntnisse mit prädiktiven und präskriptiven Analysen kombinieren. Diese bieten Informationen über mögliche künftige Ereignisse und die zu unternehmenden Schritte.

Durch Identifizierung der Ursachen unterstützen diagnostische Analysen Unternehmen dabei, wiederholte Probleme zu vermeiden und die Resultate zu verbessern. Sie sind daher eine wichtige Brücke zwischen dem Verständnis der Vergangenheit und der Planung für die Zukunft.

Erste Schritte mit Business-Analysen.

Die vier Arten von Analysen – deskriptiv, prädiktiv, präskriptiv und diagnostisch – stellen Unternehmen die Tools bereit, mit denen sie die bisherige Performance verstehen, Zukunfts-Trends antizipieren und Resultate optimieren können.

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