Predictive Analytics ist zu einem beliebten Konzept geworden, wobei das Interesse laut Google Trends in den letzten fünf Jahren stetig gestiegen ist.
Die Idee von Predictive Analytics (auch Advanced Analytics genannt) ist immer häufiger an Business Intelligence gebunden. Aber sind die beiden wirklich verwandt—und wenn ja, welche Vorteile sehen Unternehmen, wenn sie ihre Business Intelligence-Initiativen mit Predictive Analytics kombinieren?, Wie lässt sich Business Intelligence mit Predictive Analytics vergleichen?
Was Ist Predictive Analytics?
Predictive analytics bezieht sich auf die Verwendung von historischen Daten, machine learning und künstliche Intelligenz, um vorauszusagen, was in Zukunft geschehen wird. 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 vorherzusagen, was als nächstes passieren wird.,
Die Verwendung der Informationen aus Predictive Analytics kann Unternehmen—und Geschäftsanwendungen—dabei helfen, Maßnahmen vorzuschlagen, die sich auf positive betriebliche Änderungen auswirken können. Analysten können mithilfe von Predictive Analytics vorhersehen, ob eine Änderung dazu beiträgt, Risiken zu reduzieren, den Betrieb zu verbessern und/oder den Umsatz zu steigern. Im Kern beantwortet Predictive Analytics die Frage :“ Was passiert am wahrscheinlichsten basierend auf meinen aktuellen Daten und was kann ich tun, um dieses Ergebnis zu ändern?,“
Reale Beispiele für Predictive Analytics in Business Intelligence
Für viele Unternehmen ist Predictive Analytics nichts Neues. Es wird jedoch zunehmend von verschiedenen Branchen eingesetzt, um den Geschäftsalltag zu verbessern und eine Wettbewerbsdifferenzierung zu erreichen.
In der Praxis kann Predictive Analytics verschiedene Formen annehmen. Nehmen Sie diese Szenarien zum Beispiel.
Identifizieren Sie Kunden, die wahrscheinlich eine Dienstleistung oder ein Produkt aufgeben. Betrachten Sie ein Yoga-Studio, das ein prädiktives Analysemodell implementiert hat., Das System kann feststellen, dass „Jane“ ihre Mitgliedschaft höchstwahrscheinlich nicht erneuert, und einen Anreiz vorschlagen, der sie wahrscheinlich dazu bringt, sich basierend auf historischen Daten zu erneuern. Das nächste Mal, wenn Jane ins Studio kommt, wird das System eine Warnung an die Mitarbeiter der Mitgliederbeziehungen senden, um ihr einen Anreiz zu bieten oder mit ihr über die Fortsetzung ihrer Mitgliedschaft zu sprechen. In diesem Beispiel kann Predictive Analytics in Echtzeit verwendet werden, um den Kundenabbruch zu beheben, bevor er stattfindet.
Senden Sie Marketingkampagnen an Kunden, die am ehesten kaufen., Wenn Ihr Unternehmen nur ein Budget von 5,000 US-Dollar für eine Upsell-Marketingkampagne hat und Sie drei Millionen Kunden haben, können Sie offensichtlich nicht jedem Kunden einen Rabatt von 10 Prozent gewähren. Predictive Analytics und Business Intelligence können dazu beitragen, die Kunden vorherzusagen, die die höchste Wahrscheinlichkeit haben, Ihr Produkt zu kaufen, und dann den Gutschein nur an diese Personen zu senden, um den Umsatz zu optimieren.
Verbessern Sie den Kundenservice, indem Sie angemessen planen. Unternehmen können die Nachfrage mithilfe fortschrittlicher Analysen und Business Intelligence besser vorhersagen., Stellen Sie sich zum Beispiel eine Hotelkette vor, die vorhersagen möchte, wie viele Kunden an diesem Wochenende an einem bestimmten Ort bleiben werden, damit sie sicherstellen können, dass sie über genügend Personal und Ressourcen verfügen, um mit der Nachfrage umzugehen.
Wie funktioniert Predictive Analytics?
Eine genaue und effektive prädiktive Analyse erfordert einige Vorarbeiten. Richtig gemacht, Predictive Analytics erfordert Menschen, die verstehen, dass ein Geschäftsproblem gelöst werden muss, Daten, die für die Analyse vorbereitet werden müssen, Modelle, die erstellt und verfeinert werden müssen, und Führung, um die Vorhersagen für positive Ergebnisse in die Tat umzusetzen.,
Jede erfolgreiche predictive-analytics-Projekt beinhaltet diese Schritte.
Identifizieren Sie zunächst anhand vergangener Daten, was Sie wissen möchten. Welche Fragen möchten Sie beantworten? Was sind einige der wichtigen Geschäftsentscheidungen, die Sie mit dem Insight treffen werden? Dies zu wissen ist ein entscheidender erster Schritt zur Anwendung der prädiktiven Analyse.
Überlegen Sie sich als nächstes, ob Sie die Daten haben, um diese Fragen zu beantworten. Erfasst Ihr Betriebssystem die benötigten Daten? Wie sauber ist es?, Wie weit in der Vergangenheit haben Sie diese Daten, und reicht das aus, um Vorhersagemuster zu lernen?
Trainieren Sie das System, um aus Ihren Daten zu lernen und Ergebnisse vorherzusagen. Wenn Sie Ihr prädiktives Analysemodell erstellen, müssen Sie zunächst das System trainieren, um aus Daten zu lernen. Zum Beispiel könnte Ihr Modell historische Daten wie Klickaktion betrachten. Indem Sie die richtigen Steuerelemente und Algorithmen festlegen, können Sie Ihr System darin schulen, zu prüfen, wie viele Personen, die auf einen bestimmten Link geklickt haben, ein bestimmtes Produkt gekauft haben, und diese Daten in Vorhersagen über zukünftige Kundenaktionen korrelieren.,
Ihr prädiktives Analysemodell sollte schließlich in der Lage sein, Muster und/oder Trends zu Ihren Kunden und deren Verhalten zu identifizieren. Sie können auch einen oder mehrere Algorithmen ausführen und den auswählen, der für Ihre Daten am besten geeignet ist, oder Sie können sich für ein Ensemble dieser Algorithmen entscheiden.
Eine weitere Schlüsselkomponente ist die regelmäßige Umschulung des Lernmoduls. Trends und Muster schwanken unweigerlich basierend auf der Jahreszeit, den laufenden Aktivitäten Ihres Unternehmens und anderen Faktoren., Legen Sie einen Zeitplan fest—möglicherweise einmal im Monat oder einmal im Quartal—, um Ihr Predictive Analytics-Lernmodul regelmäßig zu trainieren und die Informationen zu aktualisieren.
Planen Sie Ihre Module. Predictive Analytics-Module können so oft arbeiten, wie Sie benötigen. Wenn Sie beispielsweise jeden Dienstag neue Kundendaten erhalten, können Sie das System automatisch so einstellen, dass diese Daten hochgeladen werden, wenn sie eingehen.
Nutzen Sie die Erkenntnisse und Vorhersagen, um auf diese Entscheidungen einzuwirken. Predictive Analytics ist nur nützlich, wenn Sie es verwenden. Sie benötigen Leadership Champions, um Aktivitäten zu ermöglichen, um Veränderungen Wirklichkeit werden zu lassen., Diese prädiktiven Erkenntnisse können in Ihre Geschäftsanwendungen eingebettet werden, damit jeder in Ihrem Unternehmen sie nutzen kann.
Predictive Analytics hat seine Herausforderungen, kann aber zu unbezahlbaren Geschäftsergebnissen führen—einschließlich Kunden zu fangen, bevor sie Churn, Optimierung des Geschäftsbudgets und die Erfüllung der Kundennachfrage. Es ist keine Magie, aber es könnte die Kristallkugel Ihres Unternehmens sein.,
Alles zusammenführen: Mithilfe von Predictive Analytics zur Beeinflussung der Geschäftsergebnisse
Alle Unternehmen können von Predictive Analytics profitieren, um Daten über Kunden zu sammeln und die nächsten Aktionen basierend auf historischem Verhalten vorherzusagen. Diese Informationen können verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen, die sich auf das Endergebnis und die Ergebnisse des Unternehmens auswirken. Wenn Sie mehr über Predictive Analytics und die Einbindung in Ihre Anwendung erfahren möchten, fordern Sie eine Demo von Logi Predict an.