Grundlagen der Predictive Analytics für Unternehmen

Jeder Geschäftsinhaber ist auf seine Art bereits ein Wahrsager. Sie entscheiden, wie viel Ware Sie bestellen, bevor Sie wissen, wer sie kaufen wird. Sie planen Personal ein, bevor Sie wissen, wie geschäftig der Tag sein wird. Sie bringen ein Produkt auf den Markt und hoffen, dass die Leute es wollen. Jede dieser Entscheidungen ist eine Vorhersage, die aus dem Bauch heraus und aufgrund von Erfahrung getroffen wird. Prädiktive Analysen nehmen diesen alltäglichen Prognoseinstinkt und geben ihm ein stabileres Fundament: Daten.

Dieser Leitfaden erklärt prädiktive Analysen in einfacher Sprache, ohne den einschüchternden Fachjargon, der sie normalerweise umgibt. Wir werden behandeln, was sie eigentlich ist, wie sie hinter den Kulissen funktioniert, welche alltäglichen Geschäftsprobleme sie lösen kann und wie ein nicht-technisches Unternehmen mit ihrer Nutzung beginnen kann. Am Ende werden Sie feststellen, dass es beim Vorhersagen der Zukunft weniger um Kristallkugeln geht, sondern mehr um das Erkennen von Mustern, die Sie bereits kennen.

Was prädiktive Analysen wirklich bedeuten

Im einfachsten Fall ist prädiktive Analyse die Praxis, vergangene Daten zu verwenden, um fundierte Vermutungen über zukünftige Ereignisse anzustellen. Sie befindet sich am fortgeschritteneren Ende eines Spektrums. Am grundlegenden Ende steht die deskriptive Analyse, die Ihnen sagt, was bereits geschehen ist, wie ein Verkaufsbericht. In der Mitte befindet sich die diagnostische Analyse, die erklärt, warum es geschehen ist. Die prädiktive Analyse geht noch einen Schritt weiter und schätzt ab, was in Zukunft wahrscheinlich geschehen wird.

Das entscheidende Wort hier ist wahrscheinlich. Prädiktive Analysen befassen sich nicht mit Gewissheiten. Sie befassen sich mit Wahrscheinlichkeiten. Sie wird Ihnen nicht sagen, dass ein bestimmter Kunde nächsten Monat definitiv kündigen wird, aber sie kann Ihnen sagen, dass eine hohe Wahrscheinlichkeit dafür besteht, was oft viel nützlicher ist. Das Handeln aufgrund einer hohen Wahrscheinlichkeit ist genau das, wie gute Unternehmen Problemen zuvorkommen, und es baut natürlich auf den alltäglichen Kennzahlen auf, die Sie bereits verfolgen.

Wie sie sich von einer einfachen Prognose unterscheidet

Sie fragen sich vielleicht, wie sich dies von den Prognosen unterscheidet, die Sie bereits erstellen. Eine grundlegende Prognose verlängert oft nur einen Trend, wobei davon ausgegangen wird, dass der nächste Monat dem letzten Monat etwas ähnelt. Die prädiktive Analyse ist umfassender, da sie viele Faktoren gleichzeitig berücksichtigt, wie Saison, Kundenverhalten, Marketingaktivitäten und mehr, um eine Schätzung zu erstellen, die sich dem Kontext anpasst. Wenn Sie einen sanfteren Einstieg wünschen, ist unser Leitfaden zur Prognose von Traffic und Verkäufen ein natürlicher erster Schritt, bevor Sie sich mit der vollständigen Vorhersage befassen.

Wie prädiktive Analysen funktionieren, ohne Mathematik

Sie müssen die zugrunde liegende Mathematik nicht verstehen, um zu erfassen, wie Vorhersagen funktionieren, genauso wenig wie Sie die Motor-Mechanik verstehen müssen, um ein Auto zu fahren. Der Prozess folgt einer einfachen, intuitiven Form. Zuerst sammeln Sie historische Daten, die Aufzeichnungen dessen, was zuvor geschehen ist. Dann finden Sie Muster in diesen Daten, die Beziehungen zwischen Ursachen und Ergebnissen. Schließlich wenden Sie diese Muster auf neue Situationen an, um abzuschätzen, was als Nächstes wahrscheinlich eintreten wird.

Das Finden von Mustern wird normalerweise von einem Modell durchgeführt, das lediglich eine Reihe von Regeln ist, die aus den Daten gelernt und nicht von Hand geschrieben wurden. Wenn Leute über maschinelles Lernen sprechen, meinen sie größtenteils Folgendes: Ein Computer studiert Beispiele und erarbeitet die Muster selbst. Je mehr qualitativ hochwertige Beispiele er sieht, desto besser werden seine Vorhersagen tendenziell. Deshalb sind saubere, reichlich vorhandene Daten so wichtig, und deshalb ist das Erkennen von Trends in Ihren Daten eine so wertvolle grundlegende Fähigkeit.

Wo prädiktive Analysen einem Unternehmen helfen

Die Theorie ist interessant, aber der wahre Wert liegt in den alltäglichen Problemen, die Vorhersagen lösen können. Betrachten Sie einige der häufigsten und nützlichsten Anwendungen.

Kunden erkennen, die im Begriff sind, abzuwandern

Eine der beliebtesten Anwendungen ist die Vorhersage, welche Kunden wahrscheinlich aufhören werden zu kaufen, sodass Sie frühzeitig eingreifen können. Indem ein Modell die Verhaltensweisen lernt, die einer Abwanderung vorausgehen, wie z. B. sinkende Nutzung oder weniger Besuche, kann es gefährdete Kunden kennzeichnen, solange noch Zeit zum Handeln ist. Dies geht Hand in Hand mit gezielten Kundenbindungsmaßnahmen und ist direkt mit Ihrem Customer Lifetime Value verbunden, da das Halten eines Kunden länger seinen Wert erhöht.

Nachfrage und Lagerbestand vorhersagen

Wenige Dinge schaden einem Unternehmen so sehr wie das Bestellen von zu viel Lagerbestand, der Staub ansetzt, oder von zu wenig, wodurch Kunden abgewiesen werden. Prädiktive Analysen helfen, das Gleichgewicht zu finden, indem sie die zukünftige Nachfrage anhand vergangener Muster, Saisonalität und Trends schätzen. Für Online-Händler fügt sich dies nahtlos in umfassendere E-Commerce-Analysen ein und verwandelt das Rätselraten über den Lagerbestand in etwas wesentlich Zuverlässigeres.

Ihre wertvollsten zukünftigen Kunden finden

Die Vorhersage kann auch abschätzen, welche Neukunden im Laufe der Zeit wertvoll werden könnten, und Ihnen so helfen zu entscheiden, wohin Sie Ihre Akquisitionsausgaben lenken sollen. Indem Sie die frühen Anzeichen einer hochwertigen Beziehung verstehen, können Sie selbstbewusster investieren und Ihre Kundenakquisitionskosten in einem gesunden Verhältnis zu den Erträgen halten.

Erste Schritte ohne ein Data-Science-Team

Die gute Nachricht ist, dass Sie kein Zimmer voller Statistiker mehr benötigen, um von Vorhersagen zu profitieren. Viele der Analyseplattformen, die Unternehmen bereits nutzen, enthalten prädiktive Funktionen, von der Vorhersage zukünftiger Besucher bis zur Schätzung, welche Kunden am wahrscheinlichsten konvertieren werden. Diese integrierten Tools sind ein vernünftiger erster Schritt, da sie Ihnen ermöglichen, den Wert zu erleben, bevor Sie stark investieren.

Die wichtigste Vorarbeit ist jedoch nicht technischer Natur. Es geht darum, saubere, organisierte Daten und eine klare Frage zu haben, die Sie beantwortet haben möchten. Ein vager Wunsch, die Zukunft vorherzusagen, führt nirgendwo hin; eine präzise Frage, welche Kunden im nächsten Quartal am wahrscheinlichsten abwandern, gibt einem Modell etwas Konkretes, worauf es hinarbeiten kann. Beginnen Sie mit einem klar definierten Problem, sammeln Sie die relevanten historischen Daten und bauen Sie darauf auf.

Die Grenzen verstehen

Prädiktive Analysen sind mächtig, aber sie sind keine Magie, und sie als unfehlbar zu betrachten, ist ein Rezept für Enttäuschung. Modelle basieren auf der Vergangenheit, daher haben sie Schwierigkeiten, wenn die Zukunft wirklich anders aussieht, wie zum Beispiel bei einem plötzlichen Marktschock, den keine historischen Daten antizipiert haben. Sie spiegeln auch die Qualität ihrer Eingaben wider, sodass voreingenommene oder unvollständige Daten zu voreingenommenen oder unvollständigen Vorhersagen führen.

Die gesündeste Einstellung ist, Vorhersagen als fundierte Schätzungen zu behandeln, die das menschliche Urteilsvermögen unterstützen, anstatt es zu ersetzen. Eine gute Prognose verringert Ihre Unsicherheit und weist Sie in eine vernünftige Richtung, aber die endgültige Entscheidung, mit all ihrem Kontext und gesunden Menschenverstand, liegt immer noch bei einer Person. Es lohnt sich auch, die alte Warnung zu beachten, dass ein Muster in Daten nicht immer eine Ursache ist, eine Feinheit, die man im Hinterkopf behalten sollte, wenn ein Modell Sie überrascht.

Alles zusammenführen

Prädiktive Analysen sind am besten nicht als ein Sprung in die Science-Fiction zu verstehen, sondern als eine natürliche Erweiterung der Prognosen, die jedes Unternehmen bereits instinktiv erstellt. Indem Sie diese Instinkte auf reale Daten und klare Fragen gründen, können Sie vorhersagen, welche Kunden möglicherweise abwandern, wie viel Lagerbestand Sie bestellen müssen und woher Ihre nächsten wertvollen Beziehungen kommen werden. Fangen Sie klein an, halten Sie Ihre Daten sauber und behandeln Sie jede Vorhersage als Leitfaden statt als Garantie. Tun Sie das, und Sie verwandeln die beängstigende Vorstellung, die Zukunft zu sehen, in einen praktischen, alltäglichen Vorteil. Wenn Sie Hilfe bei Ihren ersten Schritten benötigen, können Sie uns jederzeit kontaktieren.

Häufig gestellte Fragen

Referenzen

1. McKinsey & Company. "Das Zeitalter der Analytik: Wettbewerb in einer datengesteuerten Welt." mckinsey.com.
2. Gartner. "Prädiktive und präskriptive Analysen." gartner.com.
3. Harvard Business Review. "Wie man bessere Vorhersagen mit Daten trifft." hbr.org.