Erfahrt mehr über Predictive Analytics und welche Vorteile sie euch bietet.

Euer Unternehmen verfügt über Unmengen an Daten. Durch die sinnvolle Nutzung dieser Daten können Prognosen, Marketing, Kunden-Service und Prozesse in anderen Bereichen verbessert werden. Predictive Analytics ist eine sehr nützliche Methode, um die neuesten datenwissenschaftlichen Erkenntnisse für die Prognose künftiger Aktivitäten, Verhaltensweisen und Trends zu nutzen.

Predictive Analytics wird zwar schon seit Jahrzehnten eingesetzt, doch mit den jüngsten Entwicklungen im Bereich Software-Modellierung hat sich das Potenzial noch erweitert, Abläufe zu verbessern, Risiken zu verringern und Bereiche des Kunden-Service und Marketings auszubauen.

Auch wenn es futuristisch klingen mag: Bei Predictive Analytics handelt es sich nicht um maschinelles Lernen, auch wenn dafür maschinelles Lernen genutzt wird. Im heutigen von Wettbewerb geprägten Marktumfeld kann Predictive Analytics Unternehmen aller Größenordnungen dabei helfen, ihre Produkte, Services, Effizienz und Kundenbeziehungen zu verbessern.

In diesem Artikel wird erläutert, was Predictive Analytics ist, welche Vorteile sie bietet und wie ihr Predictive Analytics nutzen könnt, um euer Unternehmen besser, wettbewerbsfähiger und effizienter zu machen.

In diesem Artikel geht es um folgende Themen:

• Was ist Predictive Analytics?
• Wer setzt Predictive Analytics ein?
• Formen von Predictive Modelling.
• Vorteile von Predictive Modelling.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist eine Form von erweiterter Analyse, bei der Statistiken und maschinelle Modellierung eingesetzt werden, um Prognosen zur künftigen Performance zu erstellen. Sie nutzt diese Technologie, um eure historischen Daten zu analysieren und Muster, Trends und Beziehungen zu erkennen. Das übergeordnete Ziel von Predictive Analytics ist es, eure Daten nutzbar zu machen, um künftige Ergebnisse zu prognostizieren.

Predictive Analytics ist für euer Unternehmen so etwas wie eine Glaskugel. Um euch im heutigen wettbewerbsintensiven und sich ständig wandelnden Geschäftsumfeld zu behaupten, müsst ihr jeden verfügbaren Vorteil nutzen. Predictive Analytics unterstützt euch bei der Erstellung und Entwicklung zukunftssicherer Risikobewertungen, Marketing-Strategien, Finanzprognosen und betrieblicher Effizienzen.

Dabei ist Predictive Analytics nicht unfehlbar. Sie ist jedoch ein datengestützter Geschäftsansatz, der euch die richtigen Instrumente an die Hand gibt, um in einem schwierigen Umfeld proaktive, strategische Entscheidungen zu treffen.

Wer setzt Predictive Analytics ein?

Predictive Analytics bietet sich für jedes Unternehmen an, das große Mengen an Daten erfasst. Sie kommt in einer Vielzahl von Branchen zum Einsatz – vom Finanzwesen bis zur Fertigung. Im Folgenden findet ihr einige Use Cases für Predictive Analytics.

Finanzwesen.

Predictive Analytics erleichtert Finanzdienstleistern und Banken die Prognose von Finanz-Trends sowohl in der Wirtschaft insgesamt als auch in ihrem eigenen Geschäftsbereich. Gängige Einsatzzwecke von Predictive Analytics im Finanzsektor:

• Minimierung von Risiken und potenziellen Verlusten durch Forderungsausfälle
• Analyse von Kundendaten zur Stärkung der Kundenbindung
• Algorithmischer Handel auf Basis von Kursbewegungen und Trends

Da 51 % der Unternehmen in den letzten zwei Jahren von Betrug betroffen waren, setzen Finanzdienstleister Predictive Analytics auch häufig zur Betrugserkennung ein. Die Technologie erkennt ungewöhnliche Muster und weist auf Anomalien hin, die auf Betrugsversuche schließen lassen. Auf diese Weise können Banken schneller auf illegale Aktivitäten reagieren.

Marketing.

Erfolgreiches Marketing erfordert eine umfassende Kenntnis eurer Zielgruppe. Marketing-Fachleute nutzen Predictive Analytics, um ihre Kundeninteraktionen entscheidend zu verbessern. Diese Technologie kommt bei folgenden Aufgaben zum Einsatz:

• Targeting von Zielgruppen basierend auf dem Verhalten
• Prognose des Kundenlebenszeitwerts und anderer wichtiger Metriken
• Optimieren der E-Mail-, Werbe- und Content-Marketing-Performance

Gesundheitswesen.

Organisationen im Gesundheitswesen verfügen über eine Fülle von Patientendaten in ihren Systemen. Predictive Analytics unterstützt Dienstleister dabei, diese Informationen schnell zu sichten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Kosten zu senken und sogar die Mitarbeiterzufriedenheit zu steigern.

Beispielsweise nutzen Unternehmen im Gesundheitswesen Predictive Analytics, um die Personaleinsatzplanung für Zeiten mit hoher Auslastung zu optimieren und personalisierte Entlassungspläne zu erstellen, um die Wiederaufnahmerate zu senken.

Personalverwaltung.

Fachleute aus den Bereichen Personalwesen und Personalbeschaffung nutzen Predictive Analytics, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Diese Technologie kann prognostizieren, welche Bewerberinnen und Bewerber aufgrund ihrer Kompetenzen und Qualifikationen besonders geeignet sind. Anhand historischer Daten lässt sich sogar ermitteln, welche Faktoren am meisten zu einer hohen Mitarbeiter-Performance beitragen, sodass Personalabteilungen sinnvollere Schulungsprogramme und Leistungsbeurteilungen durchführen können.

Fertigung.

In der Fertigung prognostiziert Predictive Analytics Anlagenausfälle und reduziert Ausfallzeiten durch präventive Wartung. Im Bereich Supply Chain Management werden mithilfe von Predictive Analytics Prognosen zur Nachfrage erstellt, die es Unternehmen erleichtern, ihre Bestände zu verwalten. Dabei werden sogar Faktoren wie die Zuverlässigkeit der Lieferanten, Wetterverhältnisse und geopolitische Gegebenheiten berücksichtigt.

Predictive Analytics ist aufgrund ihrer Flexibilität ein nützliches Instrument für eine Vielzahl von Branchen. Unternehmen können verschiedene Arten von Prognosemodellen verwenden, um Predictive Analytics genau auf ihre Anforderungen abzustimmen.

Formen von Predictive Modelling.

Predictive Analytics umfasst verschiedene Technologien, darunter künstliche Intelligenz, Datamining, maschinelles Lernen, Predictive Modelling und Statistik.

Es gibt zwei Arten von Predictive Analytics: Klassifizierung und Regression.

Klassifizierungsmodelle sind eine Form von Predictive Analytics, die ein kategorisches Ergebnis prognostizieren kann, beispielsweise ob eine E-Mail Spam ist oder nicht. Regressionsmodelle hingegen prognostizieren kontinuierliche Ergebnisse, beispielsweise die Kosten für ein Haus auf Basis seiner Lage, Größe und Anzahl der Zimmer. Welche Form von Predictive Analytics ein Unternehmen einsetzt, hängt von den Daten ab, die es verarbeitet, und von den Erkenntnissen, die es gewinnen möchte.

Unabhängig davon, ob ihr ein Klassifizierungs- oder ein Regressionsmodell verwendet, könnt ihr zwischen diesen verschiedenen prädiktiven Modellen wählen.

1. Entscheidungsbäume.

Der Entscheidungsbaum ist ein Algorithmus für maschinelles Lernen für Klassifizierungs- und Regressionsmodelle. Er hat eine baumartige Struktur mit verschiedenen Eigenschaften und Regeln, um die unterschiedlichen Ergebnisse zu visualisieren.

Beim Predictive Modelling werden eure Daten in Entscheidungsbäume übertragen, die auf Basis verschiedener Datenattribute zu einer Entscheidung führen. Datenbäume sind leicht zu lesen und daher eine gängige Methode zur Visualisierung eines Entscheidungsprozesses.

2. Regression.

Lineare Regression und logistische Regression sind zwei gängige Arten von Predictive Analytics. Bei der linearen Regression wird eine kontinuierliche Ergebnisvariable auf Basis von Prognosevariablen vorhergesagt. Beispielsweise kann eine lineare Regression Immobilienpreise auf Basis der Größe, der Lage und der Anzahl der Zimmer prognostizieren. Mit diesem Modell könnt ihr die Auswirkungen der einzelnen Variablen leicht quantifizieren.

Logistische Regression eignet sich besser zur Prognose der Wahrscheinlichkeit eines von zwei Ergebnissen. So lässt sich etwa mithilfe der logistischen Regression feststellen, ob ein Patient oder eine Patientin an einer bestimmten Krankheit leidet.

3. Neuronale Netze.

Neuronale Netze sind eine Form des maschinellen Lernens, die nachahmt, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. Sie empfangen Daten, verarbeiten sie und erstellen auf Basis dieser Daten Prognosen.

Beim Predictive Modelling wenden neuronale Netze unterschiedliche Gewichtungen auf die von euch eingegebenen Daten an. Sie sind komplexer als Entscheidungsbäume und eignen sich daher ideal für die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten.

4. Cluster-Modelle.

Cluster-Modelle sind eine Form des maschinellen Lernens, bei der Objekte in Gruppen zusammengefasst werden. Sie eignen sich hervorragend zum Erkennen von Mustern und Beziehungen ohne vordefinierte Bezeichnungen. Sie prognostizieren zwar keine Ergebnisse, zeigen jedoch Muster in euren Daten auf.

Das Clustering eurer Daten kann die Performance eures Prognosemodells insgesamt verbessern. Durch Clustering werden beispielsweise Segmente in euren Kundendaten aufgezeigt, die ihr zur Erstellung genauerer Prognosemodelle heranziehen könnt. Cluster-Modelle eignen sich auch bestens für die Kategorisierung von Bildern, Empfehlungsmodulen und die Erkennung von Anomalien.

5. Zeitreihenmodellierung.

Zeitreihenmodelle analysieren Variablen, die sich im Laufe der Zeit verändern. Sie erheben in regelmäßigen Abständen Daten und konzentrieren sich auf die chronologische Reihenfolge der Daten.

Für Predictive Modelling sind Zeitreihenmodelle ideal zur Prognose von saisonalen Schwankungen und Trends. Entsprechend ist die Zeitreihenmodellierung besonders nützlich für die Analyse von Klimamustern oder täglichen Aktienkursen.

Vorteile von Predictive Modelling.

Der Einsatz von Predictive Modelling bietet sich inzwischen nicht mehr ausschließlich für große Unternehmen an. Sofern ihr genügend Daten sammelt, könnt ihr Predictive Modelling nutzen, um in eurer Branche wettbewerbsfähiger zu werden. Predictive Modelling bietet noch viele weitere Vorteile – von erhöhter Sicherheit bis zur verbesserten Entscheidungsfindung.

1. Höhere Sicherheit.

Predictive Modelling eignet sich hervorragend zur Erkennung von Mustern und Anomalien in euren Daten. So kann diese Technologie beispielsweise den Netzwerk-Traffic analysieren, um potenzielle Bedrohungen für die Cyber-Sicherheit zu erkennen. Wenn ihr euch vor Betrug oder Sicherheitsverstößen schützen möchtet, unterstützt Predictive Analytics euch dabei, Bedrohungen schnell zu erkennen und die Sicherheit deutlich zu erhöhen.

2. Weniger Risiken.

Predictive Analytics kann sowohl historische Daten im Zusammenhang mit Risiken verarbeiten als auch eure aktuellen Daten auf problematische Muster analysieren. Durch Antizipation künftiger Szenarien könnt ihr potenzielle Risiken mindern, bevor sie überhaupt zu einem Problem werden. Dies führt im Laufe der Zeit zu einer Verbesserung der Compliance und zu Kosteneinsparungen.

3. Mehr Effizienz.

Durch Predictive Analytics wird euer Unternehmen proaktiver. Anstatt lediglich zu reagieren, könnt ihr im Voraus planen, eure Prozesse straffen und die Effizienz verbessern. So nutzen beispielsweise Hersteller Predictive Analytics, um teure Anlagenausfälle zu verhindern. Einzelhändler setzen sie ein, um Lieferengpässe in ihren Filialen zu vermeiden. Je weniger Störungen auftreten, desto besser läuft euer Unternehmen.

4. Fundiertere Entscheidungsfindung.

Mit Predictive Analytics profitiert ihr von datengestützten Prognosen. Statt Vermutungen über die Performance eures Unternehmens anzustellen, könnt ihr darauf vertrauen, dass ihr fundierte, objektive Entscheidungen trefft. Von der strategischen Planung bis zur Produktentwicklung – Predictive Analytics verschafft euch den Wettbewerbsvorteil datengestützter Erkenntnisse.

Die Zukunft gestalten mit dem Potenzial von Predictive Analytics.

Predictive Analytics verbessert euer Wertversprechen, unterstützt euch im Wettbewerb auf einem zunehmend angespannten Markt, sorgt für stärkere Kundenbeziehungen und steigert die Effizienz eurer Prozesse.

Wenn ihr bereit seid, mit Predictive Analytics loszulegen, informiert euch über Tools, die die Einführung von Predictive Modelling in eurem Unternehmen erleichtern. Wenn ihr aus euren vorhandenen Daten verwertbare Erkenntnisse gewinnen möchtet, solltet ihr Adobe Analytics kennenlernen.

Mit Adobe Analytics könnt ihr Echtzeit-Daten in Echtzeit-Erkenntnisse verwandeln. Unterstützt von Adobe Sensei nutzt Adobe Analytics KI, um prädiktive Erkenntnisse auf Basis aller eurer Daten auszugeben.

Fordert eine Demo zu Adobe Analytics an oder seht euch das Übersichtsvideo an, um mehr zu erfahren.