8 leistungsstarke Beispiele für prädiktive Analysen in verschiedenen Branchen

„Nur einer von vier Witzen funktioniert jemals, und ich kann immer noch nicht vorhersagen, worüber die Leute lachen werden“, sagte der langjährige amerikanische Komiker Steven Wright.

Während Vorhersagen in einer Branche wie der Comedy möglicherweise nicht funktionieren, gibt es viele andere Branchen, in denen die Fähigkeit, Ergebnisse und nächste Schritte vorherzusagen, entscheidend für den kurz- und langfristigen Erfolg ist.

Natürlich sind diese Vorhersagen nicht aus dem Stegreif. Stattdessen werden sie durch Daten gestützt, in Modelle übersetzt und von erfahrenen Fachleuten mit Predictive Analytics Software interpretiert.

In diesem Überblicksartikel werden wir einige Beispiele für Predictive Analytics untersuchen und uns ansehen, wie sie heute in 8 prominenten Branchen eingesetzt werden.

Vor einigen Jahren wurde Predictive Analytics möglicherweise als Nische angesehen und war nur für wenige zugänglich, aber jetzt nutzen immer mehr Unternehmen es in ihrem Alltag.

Um seinen Einfluss in Perspektive zu setzen, beginnen wir unseren Überblick mit dem vielleicht bedeutendsten Nutzer von Predictive Analytics heute – der Einzelhandelsbranche.

1. Vorhersage des Kaufverhaltens im Einzelhandel

Da die Einzelhandelsbranche jährlich fast 7,24 Billionen Dollar an Umsatz erzielt, ist es kein Wunder, dass Unternehmen wie Amazon und Walmart regelmäßig Predictive Analytics nutzen, um alles über ihre Kunden zu erfahren.

Zum Beispiel analysierte Walmart im Jahr 2004 Transaktionsdaten in seinen Geschäften, um das Kaufverhalten zu bestimmten Zeiten zu verstehen. Sie stellten fest, dass kurz bevor Hurrikane auftraten, der Verkauf von Erdbeer-Pop-Tarts um das Siebenfache anstieg, ebenso wie der von Bier. Natürlich nutzte Walmart dies als Gelegenheit, seine Regale aufzufüllen. Wir diskutieren die Technik, die sie verwendet haben, in unserem Einführungshandbuch zum Data Mining.

Amazon hat in der Vergangenheit bereits Predictive Analytics genutzt, um personalisierte Produktempfehlungen basierend auf Kaufmustern zu erstellen.

In jüngster Zeit plant Amazon, Predictive Analytics für antizipatorisches Versenden zu nutzen. Mit anderen Worten, Produkte an Kunden zu versenden, bevor sie sie überhaupt kaufen, basierend auf ihrem Verhalten auf der Amazon-Plattform. Dies könnte zu unheimlich schnellen Lieferzeiten führen.

Was, wenn ich kein Großunternehmen bin?

Predictive Analytics ist nicht nur den großen Spielern vorbehalten. Viele der heutigen Einzelhandels-POS-Software sind hervorragend darin, Kundendaten zu sammeln und mit anderen Systemen wie CRM, Lieferkette und Bestandsmanagement zu integrieren, um für Predictive Analysis genutzt zu werden.

Erfolgreiche Einzelhändler sind in der Lage, Daten von allen Berührungspunkten zu sammeln und zu kombinieren, wie E-Commerce-Websites, mobile Apps, Filialstandorte, soziale Medienplattformen und mehr. Die Analyse dieser Daten wird Ihnen helfen, Ihre Kunden auf einer tieferen Ebene zu verstehen und ihr Verhalten auf eine persönlichere Weise vorherzusagen.

2. Erkennung von Krankheiten im Gesundheitswesen

Es gibt mehr als 30 Millionen Patienten allein in US-Krankenhäusern, was nur erahnen lässt, wie viele Gesundheitsdaten dies ausmacht. Die Gesundheitsbranche konzentriert sich jedoch weniger auf die Verbraucherreise als vielmehr darauf, Daten zu analysieren, um Diagnosen zu verbessern und Ergebnisse basierend auf spezifischen Gesundheitsfaktoren vorherzusagen.

„Wir haben mit Element AI zusammengearbeitet, um einen Algorithmus zu entwickeln, der erfolgreich negative Gesundheitsereignisse bei Senioren (in ihren Häusern) vorhersagte. Senioren würden täglich eine Reihe von Vitalwerten messen, und der Algorithmus verarbeitete die Vitalwerte und kombinierte diese mit der ICD-10-Diagnose, dem Alter und dem Geschlecht der Kunden. Wir konnten Krankenhausaufenthalte und Notaufnahmebesuche um 73 % bzw. 64 % bei einer chronisch kranken Patientengruppe reduzieren.“

Jeff Howell
Direktor für Wachstum bei AlayaCare

Diese zweijährige Studie ist nur eine von vielen Möglichkeiten, wie Predictive Analytics und KI im Gesundheitswesen für eine persönlichere, proaktive Patientenversorgung eingesetzt werden.

3. Kuratierung von Inhalten im Unterhaltungsbereich

Die Unterhaltungsbranche, insbesondere die digitale Unterhaltung, profitiert stark von der Nutzung von Predictive Analytics. Schauen wir uns einige der Möglichkeiten an, wie die heutigen digitalen Medien- und Unterhaltungsgiganten große Datenmengen nutzen, um das Zuschauererlebnis zu gestalten.

Wir wissen, dass es heute mehr als 100 Millionen aktive Netflix-Konten gibt, was Milliarden von Stunden Streaming digitaler Inhalte bedeutet. All diese Daten helfen Netflix, prädiktive Modelle zu erstellen, um ihre Kunden zufrieden zu stellen und ihnen relevante Shows zu präsentieren.

Welche Arten von Daten verwendet Netflix für seine Modelle und Algorithmen? Einige der Benutzerdaten umfassen:

• Das bevorzugte Genre von Inhalten.
• Suchbegriffe bei der Suche nach Inhalten.
• Bewertungen.
• Das bevorzugte Gerät zum Ansehen von Inhalten.
• Gesehene Daten und in einigen Fällen erneut gesehene.
• Verbrachte Zeit beim Ansehen von Inhaltsvorschauen.
• Wann Inhalte pausiert werden und zu welchem Zeitpunkt.

Diese Metriken und viele mehr sind wichtig für den Erfolg von Streaming-Diensten. Tatsächlich nutzte Netflix diese Daten, um seine Show House of Cards zu gestalten, und behauptete, sie wüssten bereits, dass es ein Erfolg sein würde, basierend auf den Ergebnissen der prädiktiven Datenanalyse.

4. Vorhersage von Wartung im Fertigungsbereich

Dieses Beispiel ist eng mit dem Internet der Dinge (IoT) verbunden, da die Fertigungsindustrie in eine stärker automatisierte Richtung geht. Vielleicht das prominenteste Beispiel für Predictive Analytics im Fertigungsbereich ist die prädiktive Wartung.

Was ist prädiktive Wartung?

Der Zweck der prädiktiven Wartung besteht darin, Hersteller über vorsichtige Aktivitäten in Bezug auf Industrieausrüstung zu informieren. Zum Beispiel, wenn ein Förderband in einem Verteilzentrum ausfällt oder eine Fehlfunktion auftritt, könnte dies die Produktion lähmen und den Hersteller Geld kosten.

Durch die Aufnahme großer Datenmengen, typischerweise durch den Einsatz von IoT-Embedded-Sensoren an der Ausrüstung, können Hersteller eingreifen, bevor ein Ausfall auftritt.

5. Erkennung von Betrug in der Cybersicherheit

Im Jahr 2024 erreichten die durchschnittlichen Kosten einer Datenpanne einen Rekordwert von 4,88 Millionen Dollar.

Was ist eine Möglichkeit, die Milliarden von Dollar an Verlusten durch Betrug jedes Jahr zu bekämpfen? Nun, der Einsatz von Predictive Analytics ist zu einer prominenteren Lösung in der Cybersicherheitsbranche geworden.

Dies geschieht durch die Analyse typischer betrügerischer Aktivitäten, das Training prädiktiver Modelle zur Erkennung von Mustern in diesem Verhalten und das Finden von Anomalien. Eine bessere Überwachung verdächtiger finanzieller Aktivitäten sollte zu einer früheren Erkennung von Betrug führen.

6. Vorhersage von Mitarbeiterwachstum im Personalwesen

Ist es wirklich möglich, den Erfolg von Mitarbeitern durch den Einsatz von Analytics vorherzusagen? Die kurze Antwort ist ja, obwohl das Personalwesen noch eine relativ neue Branche ist, die die Vorteile von Predictive Analytics nutzt.

Es gibt einige Möglichkeiten, dies zu tun. Eine Möglichkeit besteht darin, Daten zu aggregieren, um Arbeitsabläufe zu verwalten und die Produktivität zu steigern. Mitarbeiterdaten können Schmerzpunkte und Produktivitätsspitzen in ihrem Alltag aufzeigen, und diese Daten werden mit der Zeit nur besser.

Die Verwendung eines Leistungsmanagementsystems zur Erfassung dieser Daten kann Unternehmen helfen, die zukünftige Leistung von Mitarbeitern vorherzusagen. Weitere Daten können verwendet werden, um Baselines zu erstellen, wo Mitarbeiter in welchen Phasen ihrer Karriere stehen sollten.

Predictive Analytics kann auch während des Einstellungsprozesses helfen. Durch das Sammeln von Daten von allem, von Unternehmensbewertungsseiten und sozialen Medien bis hin zu Jobwachstumsraten und sich entwickelnden Fähigkeiten, kann Predictive Analytics Personalvermittlern helfen, schneller und effizienter die richtigen Übereinstimmungen für ihre Stellenanzeigen zu finden. Dies kann auch langfristig die Fluktuationsraten senken.

Tatsächlich ist Bewerber-Tracking-Software wie Greenhouse eine der wenigen Lösungen, die heute Predictive Analytics und maschinelles Lernen für diesen Zweck nutzen.

7. Vorhersage von Leistung im Sport

Profisport mag Spaß machen, aber am Ende des Tages ist es immer noch eine Branche, in der Franchises immer nach Möglichkeiten suchen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Der trendigste Weg, dies jetzt zu tun, ist durch Predictive Analytics.

Baseball hat die Nutzung von Predictive Analytics im Profisport vorangetrieben. Es wird heute am häufigsten verwendet, um den zukünftigen Wert eines Spielers sowie seine Regression basierend auf einer komplexen Reihe von Metriken vorherzusagen. Dies hilft Teams, wenn es an der Zeit ist, teure Verträge zu strukturieren.

Es ist kein Wunder, dass Profisportteams überall auf der Suche nach Datenanalysten und Wissenschaftlern mit Sportkenntnissen sind.

Lesen Sie Whartons Blog, um mehr darüber zu erfahren, wie kleine Baseballteams in der Lage waren, ihre Budgets mit Predictive Analytics zu maximieren.

8. Vorhersage von Mustern im Wetter

Die heutigen Wettervorhersagen sind weitaus genauer als vor 40 Jahren. Dafür können Sie Predictive Analytics danken.

Durch die Analyse von Wettermustern mithilfe von Satellitenbildern und historischen Daten können wir genaue Schätzungen von Wettervorhersagen bis zu 30 Tage im Voraus sehen.

Wichtiger ist, dass diese Informationen auch verwendet werden können, um die Auswirkungen der globalen Erwärmung zu verstehen. Zum Beispiel können prädiktive Modelle in Verbindung mit Datenvisualisierung uns steigende Meeresspiegel und Kohlendioxidwerte zeigen – und wohin sich diese Werte entwickeln könnten. Nachdem die Ergebnisse interpretiert wurden, können Maßnahmen ergriffen werden, um negative Auswirkungen zu mildern.

Was können wir aus diesen Beispielen lernen?

Von all diesen Beispielen gibt es ein gemeinsames Thema, das Sie bemerkt haben könnten – das schiere Volumen an Daten, das erforderlich ist, um aus Predictive Analytics Wert zu ziehen.

Abgesehen vom Volumen müssen diese Daten auch relevant für den Zweck des Modells sein. Aber das Sammeln und Bereinigen dieser Daten ist viel leichter gesagt als getan, und es ist der Grund, warum die Rollen von Datenanalysten und Wissenschaftlern stark nachgefragt werden.

Erkunden Sie den umfassenden Leitfaden zum Datenanalyseprozess, um datengetriebene und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Dieser Artikel wurde ursprünglich im Jahr 2023 veröffentlicht. Er wurde mit neuen Informationen aktualisiert.