Mit jeder Kundeninteraktion sammeln Unternehmen heutzutage enorme Mengen an Informationen, die für strategische Entscheidungen genutzt werden können. Hier kommt die Predictive Analytics ins Spiel. Anstatt die Daten nur auszuwerten, hilft die Technologie dabei, langfristige Geschäftsergebnisse sicherer zu antizipieren. Lesen Sie weiter und erfahren Sie, welche Vorteile dies für Ihr Unternehmen und Ihren Service bietet.
WAS IST PREDICTIVE ANALYTICS?Die Methode nutzt historische Daten, maschinelles Lernen und KI, um vorherzusagen, was in der Zukunft passieren wird. Im Kern beantwortet die Methode die Frage: "Was wird auf der Grundlage meiner aktuellen Daten höchstwahrscheinlich passieren und was kann ich tun, um dieses Ergebnis zu ändern?". Hierbei werden historische Daten in einen mathematischen Algorithmus eingespeist, der nach Trends und Mustern in den Daten sucht und ein Modell dafür erstellt. Das Modell wird dann auf aktuelle Daten angewandt, um vorherzusagen, was als Nächstes passieren wird. Das macht es zu einem unverzichtbaren Tool für Branchen, in den der Service eine große Rolle spielt.
DIE VERSCHIEDENEN ARTENIn der Theorie gibt es drei Techniken für prädiktive Analysen: Entscheidungsbäume, Regression und neuronale Netzwerke.
Die Entscheidungsbäume stellen visuell einen Pfad von Auswahlmöglichkeiten dar. Jeder Zweig des Entscheidungsbaums ist eine mögliche Entscheidung zwischen mindestens zwei Optionen, während jedes Blatt eine Klassifizierung darstellt. Entscheidungsbäume sind eine der attraktiveren Techniken für die Modellierung, da sie mit fehlenden Werten umgehen können und einfach zu verstehen sind.
Die Regression ist ein weiteres beliebtes Modellierungstool, das bei kontinuierlichen Daten verwendet wird. Verschiedene Datenfragen erfordern dabei unterschiedliche Anwendungen der Regression. Die lineare Regression wird z. B. verwendet, wenn nur eine unabhängige Variable auf ein Ergebnis zurückgeführt werden kann. Wenn mehr als eine unabhängige Variable einen Effekt auf ein Resultat hat, ist die multiple Regression am genauesten.
Neuronale Netze stellen die letzte und komplizierteste Technik dar. Diese Methode wird immer gefragter, da perfekt lineare Beziehungen in der Natur sehr selten sind. Neuronale Netze ermöglichen eine ausgefeiltere Mustererkennung durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz.
WO KOMMT DIE METHODE ZUM EINSATZ?Der Fortschritt in der Technologie hat dazu geführt, dass Unternehmen, unabhängig von der Branche, auf Big Data zurückgreifen können. Hier sind einige der gängigsten Bereiche, in denen prädiktive Analysen eingesetzt werden:
Finanzbereich: Risikomanagement ist ein zentrales Thema für Banken und andere Finanzinstitute.
Analytische Vorhersagen helfen ihnen bei der Erkennung von Betrug und Kreditrisiken. Ebenso hilft sie dabei, die Cross- und Upsell-Chancen zu erhöhen und gleichzeitig den Fokus auf die Kundenbindung zu legen.
Einzelhandel: Einzelhandelsgeschäfte nutzen prädiktive Analysen, um zu bestimmen, welche Produkte in welcher Menge vorrätig gehalten werden sollen. Die Algorithmen untersuchen das Kaufverhalten der Verbraucher und helfen dabei, die Kaufwahrscheinlichkeit eines bestimmten Kunden zu bestimmen.
Versorgungsunternehmen: Branchen, die sich mit Brennstoff-, Energie- und Wasserversorgung befassen, profitieren stark von prädiktiven Analysemodellen. Sie helfen beispielsweise bei der Ermittlung von Risikofaktoren und bei der Vorhersage von Geräteausfällen.
Regierung: Auch die Regierung und der öffentliche Sektor setzen auf diese Methode, um Bevölkerungstrends zu analysieren, Verbraucherbedürfnisse zu verstehen und ihren Service insgesamt zu verbessern.
Gesundheitswesen: Krankenversicherungen haben mit einer Vielzahl von betrügerischen Versicherungsansprüchen zu tun. Predictive Analytics hilft, diese zu identifizieren.
Hersteller: Das Erkennen von qualitätsmindernden Faktoren in der Produktion und die Optimierung von Service und Vertrieb sind Bereiche, in denen die Methode ebenso zum Einsatz kommt.
WELCHE VORTEILE BRINGT PREDICTIVE ANALYTICS FÜR DEN SERVICE?Verstehen Sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden
Sie liefert nützliche Informationen über Kund*innen oder auch Maschinen. Dazu gehören ihr Kaufverhalten ebenso wie Wartungsintervalle oder Verschleißdauern. Mit diesen Informationen können Sie ein besseres Verständnis für die Services bekommen, die Sie anbieten. So können Sie effektivere Planungen erstellen, um Ihrem Kundenstamm proaktiv den bestmöglichen Service zu bieten. Und nicht nur das: Indem Sie die Probleme Ihrer Zielgruppen lösen, sind Sie in der Lage, sie in treue Kunden zu verwandeln.
Bessere Entscheidungsfindung
Mit Predictive Analytics können Sie außerdem die zurückliegenden Daten und Entwicklungen nutzen, um in der Zukunft intelligentere Entscheidungen zu treffen. Doch der Ansatz geht über quantitative Daten hinaus. Sie gibt Ihnen auch einen Einblick in Kundenrezensionen, Feedback und Beschwerdeformulare. Diese Informationen helfen Ihnen bei der Erstellung von Plänen und Strategien, die mit Sicherheit bei Ihren Zielkund*innen Anklang finden werden.
Seien Sie flexibel
Historische Analysen benötigen eine gewisse Zeit, um aussagekräftige Schlussfolgerungen abzuleiten. Daher dauert es einige Zeit, um zu erkennen, welche Strategien vorteilhaft sind. Predictive Analytics hingegen ermutigt zum ständigen Testen. Sie müssen weniger lange warten, um zu sehen, ob eine Strategie aufgeht. Wenn etwas nicht funktioniert, können Sie sie ersetzen und eine andere Methode ausprobieren.
Ausfälle erkennen
Das Framework identifiziert Muster, um kriminelles Verhalten oder andere Störungen zu erkennen und zu verhindern. Sie untersucht alle Aktionen in einem Netzwerk in Echtzeit, um Anomalien zu erkennen, die auf Schwachstellen und Fehlfunktionen hinweisen können. Dies ermöglicht es Ihnen, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, bevor es beispielsweise zu einem Maschinenausfall kommt.
Weiterführende Links:
Was macht eine effiziente Tourenplanung aus? Hier mehr lesen.
WAS IST PREDICTIVE ANALYTICS?Die Methode nutzt historische Daten, maschinelles Lernen und KI, um vorherzusagen, was in der Zukunft passieren wird. Im Kern beantwortet die Methode die Frage: "Was wird auf der Grundlage meiner aktuellen Daten höchstwahrscheinlich passieren und was kann ich tun, um dieses Ergebnis zu ändern?". Hierbei werden historische Daten in einen mathematischen Algorithmus eingespeist, der nach Trends und Mustern in den Daten sucht und ein Modell dafür erstellt. Das Modell wird dann auf aktuelle Daten angewandt, um vorherzusagen, was als Nächstes passieren wird. Das macht es zu einem unverzichtbaren Tool für Branchen, in den der Service eine große Rolle spielt.
DIE VERSCHIEDENEN ARTENIn der Theorie gibt es drei Techniken für prädiktive Analysen: Entscheidungsbäume, Regression und neuronale Netzwerke.
Die Entscheidungsbäume stellen visuell einen Pfad von Auswahlmöglichkeiten dar. Jeder Zweig des Entscheidungsbaums ist eine mögliche Entscheidung zwischen mindestens zwei Optionen, während jedes Blatt eine Klassifizierung darstellt. Entscheidungsbäume sind eine der attraktiveren Techniken für die Modellierung, da sie mit fehlenden Werten umgehen können und einfach zu verstehen sind.
Die Regression ist ein weiteres beliebtes Modellierungstool, das bei kontinuierlichen Daten verwendet wird. Verschiedene Datenfragen erfordern dabei unterschiedliche Anwendungen der Regression. Die lineare Regression wird z. B. verwendet, wenn nur eine unabhängige Variable auf ein Ergebnis zurückgeführt werden kann. Wenn mehr als eine unabhängige Variable einen Effekt auf ein Resultat hat, ist die multiple Regression am genauesten.
Neuronale Netze stellen die letzte und komplizierteste Technik dar. Diese Methode wird immer gefragter, da perfekt lineare Beziehungen in der Natur sehr selten sind. Neuronale Netze ermöglichen eine ausgefeiltere Mustererkennung durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz.
WO KOMMT DIE METHODE ZUM EINSATZ?Der Fortschritt in der Technologie hat dazu geführt, dass Unternehmen, unabhängig von der Branche, auf Big Data zurückgreifen können. Hier sind einige der gängigsten Bereiche, in denen prädiktive Analysen eingesetzt werden:
Finanzbereich: Risikomanagement ist ein zentrales Thema für Banken und andere Finanzinstitute.
Analytische Vorhersagen helfen ihnen bei der Erkennung von Betrug und Kreditrisiken. Ebenso hilft sie dabei, die Cross- und Upsell-Chancen zu erhöhen und gleichzeitig den Fokus auf die Kundenbindung zu legen.
Einzelhandel: Einzelhandelsgeschäfte nutzen prädiktive Analysen, um zu bestimmen, welche Produkte in welcher Menge vorrätig gehalten werden sollen. Die Algorithmen untersuchen das Kaufverhalten der Verbraucher und helfen dabei, die Kaufwahrscheinlichkeit eines bestimmten Kunden zu bestimmen.
Versorgungsunternehmen: Branchen, die sich mit Brennstoff-, Energie- und Wasserversorgung befassen, profitieren stark von prädiktiven Analysemodellen. Sie helfen beispielsweise bei der Ermittlung von Risikofaktoren und bei der Vorhersage von Geräteausfällen.
Regierung: Auch die Regierung und der öffentliche Sektor setzen auf diese Methode, um Bevölkerungstrends zu analysieren, Verbraucherbedürfnisse zu verstehen und ihren Service insgesamt zu verbessern.
Gesundheitswesen: Krankenversicherungen haben mit einer Vielzahl von betrügerischen Versicherungsansprüchen zu tun. Predictive Analytics hilft, diese zu identifizieren.
Hersteller: Das Erkennen von qualitätsmindernden Faktoren in der Produktion und die Optimierung von Service und Vertrieb sind Bereiche, in denen die Methode ebenso zum Einsatz kommt.
WELCHE VORTEILE BRINGT PREDICTIVE ANALYTICS FÜR DEN SERVICE?Verstehen Sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden
Sie liefert nützliche Informationen über Kund*innen oder auch Maschinen. Dazu gehören ihr Kaufverhalten ebenso wie Wartungsintervalle oder Verschleißdauern. Mit diesen Informationen können Sie ein besseres Verständnis für die Services bekommen, die Sie anbieten. So können Sie effektivere Planungen erstellen, um Ihrem Kundenstamm proaktiv den bestmöglichen Service zu bieten. Und nicht nur das: Indem Sie die Probleme Ihrer Zielgruppen lösen, sind Sie in der Lage, sie in treue Kunden zu verwandeln.
Bessere Entscheidungsfindung
Mit Predictive Analytics können Sie außerdem die zurückliegenden Daten und Entwicklungen nutzen, um in der Zukunft intelligentere Entscheidungen zu treffen. Doch der Ansatz geht über quantitative Daten hinaus. Sie gibt Ihnen auch einen Einblick in Kundenrezensionen, Feedback und Beschwerdeformulare. Diese Informationen helfen Ihnen bei der Erstellung von Plänen und Strategien, die mit Sicherheit bei Ihren Zielkund*innen Anklang finden werden.
Seien Sie flexibel
Historische Analysen benötigen eine gewisse Zeit, um aussagekräftige Schlussfolgerungen abzuleiten. Daher dauert es einige Zeit, um zu erkennen, welche Strategien vorteilhaft sind. Predictive Analytics hingegen ermutigt zum ständigen Testen. Sie müssen weniger lange warten, um zu sehen, ob eine Strategie aufgeht. Wenn etwas nicht funktioniert, können Sie sie ersetzen und eine andere Methode ausprobieren.
Ausfälle erkennen
Das Framework identifiziert Muster, um kriminelles Verhalten oder andere Störungen zu erkennen und zu verhindern. Sie untersucht alle Aktionen in einem Netzwerk in Echtzeit, um Anomalien zu erkennen, die auf Schwachstellen und Fehlfunktionen hinweisen können. Dies ermöglicht es Ihnen, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, bevor es beispielsweise zu einem Maschinenausfall kommt.
Weiterführende Links:
Was macht eine effiziente Tourenplanung aus? Hier mehr lesen.
