Predictive Analytics ist eine Möglichkeit, die Vergangenheit zu nutzen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Dabei handelt es sich nicht um Zukunftsforschung, sondern um eine genaue Berechnung der Wahrscheinlichkeiten für ein beliebiges Szenario, die auf der Verarbeitung großer Datenmengen beruht.
Diese fortschrittliche Technik nutzt Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um die Aussagekraft zu verbessern. Anstatt Rückschlüsse aus der Vergangenheit zu ziehen, können Trends antizipiert und das Verhalten von morgen vorhergesagt werden – alles auf der Grundlage von Daten aus der Vergangenheit.
Was ist prädiktive Analytik?
Predictive Analytics ist eine fortschrittliche Analysetechnik, die Daten, Algorithmen und maschinelles Lernen nutzt, um Trends vorherzusagen und Geschäftsprognosen zu erstellen. Dank der zunehmenden Rechenleistung können große Datenmengen analysiert werden, um Muster zu erkennen und zukünftige Möglichkeiten aus der Vergangenheit abzuschätzen.
Das Konzept stammt aus den 1940er Jahren, als Regierungen die ersten Computer einsetzten.
Heute hat Predictive Analytics dank leistungsfähigerer Prozessoren und neuer Technologien eine weitaus größere Bedeutung erlangt.
Ein weiterer entscheidender Faktor für den Aufstieg dieser Technologie ist Big Data: das Phänomen der beschleunigten Informationsvermehrung mit 2,5 Quintillionen Bytes an Daten, die täglich von Menschen produziert werden. Eine Quintillion besteht aus 18 Nullen.
Die Aufgabe der Analytik besteht also darin, sich in dieser unermesslichen Datenmenge zurechtzufinden, mögliche Richtungen aufzuzeigen und inmitten des Informationswirbels nach Mustern zu suchen.
Zu diesem Zweck nutzt Predictive Analytics Data Mining, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Statistik, um Daten zu sammeln, zu verarbeiten, zu interpretieren und zu übersetzen.
Es ist jedoch wichtig klarzustellen, dass diese Technologie nicht in der Lage ist, “die Zukunft vorherzusagen”, sondern lediglich Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage dessen, was bereits geschehen ist, darstellt.
Die entscheidende Frage ist nicht “Was wird passieren”, sondern “Was wird wahrscheinlich passieren”.
Eines der einfachsten Beispiele für die Anwendung dieser Art von Analyse ist das Cross-Selling – die Strategie, den Kunden zum Zeitpunkt des Kaufs zum Erwerb ergänzender Produkte und Dienstleistungen zu ermutigen.
Kennen Sie die berühmte E-Commerce-Empfehlung: “Personen, die dieses Produkt gekauft haben, kauften auch…”?
In Unternehmen können Predictive Analytics Systeme eingesetzt werden, um das mögliche Verhalten von Kunden auf Basis ihrer Kaufhistorie, ihrer Interaktionen und ihres Profils vorherzusagen.
Auf diese Weise werden Produktempfehlungen dank zuverlässiger Vorhersagen, die durch die Auswertung von Millionen von Daten erstellt werden, viel genauer.
In ähnlicher Weise können Predictive Analytics im E-Commerce eingesetzt werden, um die Akzeptanz eines neuen Produkts auf dem Markt vorherzusagen, um zu verstehen, welche Marketingstrategien am erfolgversprechendsten sind, und um operative Misserfolge vorherzusagen.
Wie funktionieren prädiktive Analysen?
Es gibt verschiedene Ansätze, aber im Allgemeinen basiert das Konzept auf der Erstellung eines Vorhersagemodells. Diese mathematische Funktion sagt ein Problem voraus, wenn sie auf die Daten angewendet wird.
Beispielsweise kann ein pharmazeutisches Labor ein Vorhersagemodell auf seine Bestellhistorie anwenden, um zu entscheiden, ob die Produktion eines bestimmten Medikaments im nächsten Winter erhöht werden sollte, wenn die Wettervorhersagen für diesen Zeitraum berücksichtigt werden (eine kältere, trockenere und regenreichere Jahreszeit).
In ähnlicher Weise können Unternehmen Prognosemodelle verwenden, um festzustellen, ob ein bestimmtes Produkt gute Erfolgsaussichten hat, ob ein Wechsel des Lieferanten den Produktionszyklus rationalisieren kann, ob die Verbraucher eine veränderte Verpackung akzeptieren werden usw.
Es sei darauf hingewiesen, dass maschinelles Lernen bei der prädiktiven Analyse eine entscheidende Rolle spielen kann. Wie funktioniert das? Maschinelles Lernen ist ein System, das sein Verhalten auf der Grundlage von Mustern, die in Datensätzen gefunden werden, selbstständig ändert. Aus diesem Grund werden Algorithmen dieser Art häufig speziell für den Einsatz in Predictive Analytics entwickelt oder angepasst.
Bedeutung der prädiktiven Analyse für Unternehmen
Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs und der tiefgreifenden Veränderungen im digitalen Zeitalter müssen Unternehmen mehr denn je der Konkurrenz einen Schritt voraus sein.
Deshalb setzen Unternehmen prädiktive Modelle ein, um:
- Vorhersage der nächsten Schritte in einem Segment
- Chancen im Voraus zu erkennen
- Sicherheitsverstöße zu verhindern
- Marketingstrategien zu optimieren
- das Verhalten und die Gewohnheiten von Verbrauchern und Mitarbeitern zu erfassen
- Verbesserung der Abläufe und Steigerung der Effizienz
- Reduzierung von Risiken.
Sie können prädiktive Analysen nutzen, um das wahrscheinliche Verhalten eines Verbrauchers zu verstehen, interne Prozesse zu optimieren, die IT-Infrastruktur zu überwachen und zu automatisieren sowie die Wartung von Maschinen zu optimieren.
Über prädiktive Analysen, Big Data und Business Intelligence
Genauso wichtig wie das Sammeln von Daten ist das Wissen, wie man mit ihnen umgeht.
Big Data ist die wichtigste Forschungsquelle für die Erstellung von Prognosemodellen. Bei der Datenauswahl oder dem Data Mining geht es darum, herauszufinden, welche Datensätze und Statistiken die besten strategischen Informationen liefern.
Auf der anderen Seite kann Business Intelligence ein Bereich innerhalb des Organigramms oder sogar der Strategie sein. Ihre Funktion besteht darin, Daten in Informationen umzuwandeln oder zu verfeinern, was in gewisser Weise die Verwendung des Begriffs in dieser allgemeinen Weise ermöglicht.
Predictive Analytics-Anwendungen müssen mit einer Vielzahl von Daten gefüttert werden, um sie in nützliche Informationen umzuwandeln und kontinuierliche Verbesserungsprozesse zu schaffen. Daten und Analysen stehen in einem wechselseitigen Austausch; das eine kann nicht ohne das andere leben.
Datenanalysten können nur dann Vorhersagemodelle erstellen, wenn sie über genügend Daten verfügen, um Vorhersageergebnisse zu erhalten. Alle Bereiche sind also eng miteinander verknüpft.
Was sind prädiktive Modelle?
Wir wissen bereits, dass die prädiktive Analyse Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart nutzt, um mithilfe statistischer Funktionen zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Sie sind auch in der Lage, Muster in dem analysierten Datensatz zu erkennen.
Ein Vorhersagemodell ist das, was ein Experte für Vorhersagemodellierung unter Verwendung relevanter Daten und statistischer Methoden erstellt. Diese Modelle können zur Beantwortung bestimmter Fragen und zur Vorhersage unbekannter Werte verwendet werden.
Vorhersagemodelle werden im Allgemeinen in zwei Bereiche unterteilt: parametrische und nichtparametrische Modelle. Der Hauptunterschied besteht darin, dass parametrische Modelle immer spezifischere Annahmen und Voraussetzungen treffen.
Einige der Arten von Vorhersagemodellen sind:
- Ordinäre kleinste Quadrate;
- Verallgemeinerte lineare Modelle;
- Logistische Regression;
- Zufällige Wälder;
- Entscheidungsbäume;
- Neuronale Netze;
- Multivariate adaptive Regressionssplines.
Jedes dieser Modelle wird für einen bestimmten Zweck verwendet, d. h. es beantwortet eine bestimmte Frage oder einen bestimmten Datensatz.
Kurz gesagt, alle Modelle haben methodische und mathematische Unterschiede und ähneln sich in ihrem gemeinsamen Ziel, nämlich der Vorhersage zukünftiger oder unbekannter Ergebnisse.
Wie man Prädiktive Analysen in 7 Schritten durchführt
Um zu verstehen, wie prädiktive Analysen in der Praxis funktionieren, sollten wir die wichtigsten Schritte des Prozesses nachvollziehen.
- Definition der Ziele
- Definition von Analysezielen
- Datenerhebung
- Vorbereitung der Daten
- Die Datenanalyse
- Modellierung
- Monitoring
Definition der Ziele
Um ein prädiktives Modell zu erstellen, müssen Sie von einem Projekt mit klar definierten Geschäftszielen ausgehen.
Zu Beginn sollten Sie sich fragen, was der Zweck der Analyse ist:
- Verstehen Sie das Verbraucherverhalten?
- Verkaufstrends vorhersagen?
- Die profitabelsten Produkte identifizieren?
- Verringerung der Abwanderungsrate oder des Umsatzes?
- Produktions- und Betriebskosten zu senken?
- Ein neues Zielpublikum ansprechen?
Definition von Analysezielen
Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Unternehmensziele in Analyseziele zu übersetzen.
Wenn Sie beispielsweise das Verbraucherverhalten besser verstehen wollen, müssen Sie ein prädiktives Profilanalysemodell erstellen.
Andere mögliche Modelle sind Risikoanalyse, Segmentierung, Aktivierung, Customer Lifetime Value (CLV), usw.
Datenerhebung
Nachdem Sie Ihre Ziele definiert haben, müssen Sie sich auf die Suche nach den Daten machen, die Sie zur Beantwortung Ihrer Fragen benötigen.
Dieser Schritt erfordert die meiste Sorgfalt. Die Qualität der Daten ist ausschlaggebend für die Zuverlässigkeit Ihrer Analyse.
Daher müssen Sie die besten Quellen für die Datenerhebung auswählen (interne Datenbanken, soziale Netzwerke, Forschungsarbeiten, Datenbanken von Regierungen oder Verbänden) und genau festlegen, welche Informationen benötigt werden.
Es ist von entscheidender Bedeutung, ein geeignetes Erhebungsinstrument zu verwenden und die Genauigkeit, die Kosten und die Stabilität der Daten zu bestimmen.
Vorbereitung der Daten
Bevor Sie mit der Analyse beginnen, müssen Sie die Daten so vorbereiten, dass sie das richtige Format haben und von Ihrem Tool gelesen werden können.
Bereinigen Sie zunächst unnötige Informationen, definieren Sie Variablen, sortieren Sie Ihre Daten und strukturieren Sie sie dann in bestimmte Sätze.
Dies können Sie beispielsweise mit Software wie Excel und Power BI tun oder sie bereinigen die Daten in ihrem Data Warehouse (zum Beispiel BigQuery)
Die Datenanalyse
Wenn die Daten richtig strukturiert sind, können Sie nun mit der Analyse beginnen.
An dieser Stelle ist es wichtig, dass Sie über statistische Kenntnisse verfügen, um die resultierenden Diagramme auswerten und Ihre Trendlinie verstehen zu können.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie analysieren Daten zu Kundentransaktionen. In diesem Fall erhalten Sie einen klaren Überblick über die heißesten Perioden, die meistverkauften Produkte und mögliche Einflussfaktoren auf die Umsatzschwankungen.
Hier haben Sie drei grundlegende Analysemöglichkeiten:
- Univariate Analyse: Jede Variable wird isoliert behandelt, bevor sie mit den anderen gekreuzt wird
- Bivariate Analyse: stellt eine Beziehung zwischen zwei Variablen her (Beispiel: Verkaufszeit und Durchschnittspreis)
- Multivariate Analyse: stellt Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen her (Beispiel: Alter des Kunden, CLV und durchschnittlicher Warenkorb).
Modellierung
Nachdem Sie Ihre Analyse durchgeführt und die erforderlichen Tests vorgenommen haben, können Sie mit diesen Daten ein Vorhersagemodell erstellen.
Bei diesem Modell handelt es sich um einen Standard mathematischer und statistischer Techniken, der die aus den von Ihnen erstellten Beziehungen gesammelten Daten verarbeitet und schnelle und übersichtliche Antworten liefert.
Auf diese Weise wird Ihre prädiktive Analyse wertvolle Erkenntnisse über zukünftige Wahrscheinlichkeiten liefern.
Monitoring
Nachdem Sie Ihr Vorhersagemodell erstellt haben, sollten Sie dessen Effizienz genau überwachen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse zuverlässig bleiben.
Idealerweise sollte die Leistung des Modells monatlich, vierteljährlich und halbjährlich überprüft werden, um sicherzustellen, dass eine mögliche Änderung der Daten die Analyse nicht beeinträchtigt.
Zusammenfassung
Haben Sie verstanden, wie wichtig prädiktive Analysen sind, um die Zukunft Ihres Unternehmens zu sehen?
Natürlich haben die Daten keine hellseherischen Fähigkeiten. Dennoch ist es möglich, die Möglichkeiten zu kartografieren, um bessere Entscheidungen zu treffen und Ihre Konkurrenten zu übertreffen.
Mit der beeindruckend schnellen Entwicklung von KI und maschinellem Lernen besteht die Tendenz, dass Algorithmen immer intelligenter werden und noch genauere Vorhersagen treffen können.
Wie wir gesehen haben, ist die menschliche Intelligenz in diesem Prozess unverzichtbar, da man die Systeme mit hochwertigen Daten füttern muss, um gute Ergebnisse zu erzielen.