Was ist prädiktive Analytik? Wie vereinfacht sie die Datenprognose?

Eine Welt, in der Ihr Unternehmen weiß, was auf es zukommt.

Präskriptive Analytik verändert die Art und Weise, wie Daten Geschäftsabläufe und -praktiken transformieren. Der Ansatz wird häufig verwendet, um manuelle Analysen durchzuführen, umsetzbare Pläne zu entwickeln, die mit vorhergesagten Ergebnissen übereinstimmen, und analytische Werkzeuge mit eingebauten Algorithmen zu integrieren.

Die Implementierung von präskriptiver Analytik verbessert die Entscheidungsfindung und entwickelt effektive Geschäftsstrategien. Organisationen nutzen Analyseplattformen oder Business-Intelligence-Lösungen zur Datenorganisation, -entdeckung und -analyse, um Informationen in einen Spielplan umzuwandeln.

Um Daten zu untersuchen, berücksichtigt die präskriptive Analytik Informationen über vergangene und aktuelle Leistungen mit den verfügbaren Ressourcen, um mögliche Szenarien zu entwickeln. Aspekte des Geschäfts wie Lieferkette, Arbeitskräfte und Energiekosten werden ebenfalls berücksichtigt, wenn ein präskriptives Modell erstellt wird.

Wie funktioniert präskriptive Analytik

Im größeren Bereich eines mehrstufigen Datenanalyse-Ansatzes ist die präskriptive Analytik oft die letzte Stufe für ein Unternehmen, da sie hilft, relevante Ziele auszurichten und Strategien zu perfektionieren.

Präskriptive Datenanalytik arbeitet im Einklang mit allen drei Stufen der Datenanalytik und ist integraler Bestandteil des gesamten Geschäftsanalytikprozesses.

Präskriptive Analytik nutzt Techniken der künstlichen Intelligenz, um die verfügbaren Daten und Ressourcen zu verstehen. Ein hoch anpassungsfähiger Datenansatz, präskriptive Analyse macht neue Daten verständlich, sobald sie verfügbar sind, um vorhergesagte Ergebnisse entsprechend anzupassen. Dies ermöglicht es Organisationen, in Echtzeit fundierte Entscheidungen zu treffen, was bei der strategischen Planung und Geschäftsprognose hilft.

Beispiele für präskriptive Analytik

In der heutigen Welt erwarten Kunden und Nutzer von jeder Organisation, unabhängig von ihrer Branche, datenbereit und datenreaktiv zu sein. Menschen wollen schnellen Zugang zu ihren Daten und Entscheidungen auf der Grundlage genauer Fakten treffen. Es ist keine Überraschung, dass präskriptive analytische Modelle in verschiedenen Sektoren zunehmend genutzt werden.

Genaues Daten- und Trendvorhersagen im Gesundheitswesen

Präskriptive Analytik spielt eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung genauer Patienteninformationen für besser informierte klinische Prozesse. Krankenhäuser und Kliniken implementieren Datenanalytik, um Gesundheitsanalytikprozesse besser zu verwalten und genaue Einblicke für bessere klinische Daten und Patientenmanagement zu erhalten.

Als integraler Bestandteil der Gesundheitsdatenanalytik bieten präskriptive Analytikmodelle Einblicke, die die Qualität der klinischen Versorgung und die Datentransparenz in Bezug auf Behandlungsoptionen und Preise verbessern.

Präskriptive Analytik und Gesundheitsanalytik-Software bietet Gesundheitsdienstleistern wertvolle Informationen zu Gesundheitstrends und Vorhersagen, die Krankenhausrahmenwerke und -richtlinien besser unterstützen können.

Zum Beispiel wurden Datenmodelle, die einen Anstieg der COVID-19-Fälle in bestimmten Regionen während der Pandemie vorhersagten, als Inferenzpunkte verwendet, um medizinische Bemühungen auf diese Standorte zu konzentrieren. Dies befähigte Gesundheitsarbeiter, mit der Überlastung von Patienten umzugehen.

Produktlebenszyklusmanagement

Datenbasierte Produkte gewinnen im aktuellen Geschäftsumfeld. Viele Produktmanager verlassen sich auf Datenmodelle, um Marktforschung durchzuführen, minimale marktfähige Produkte (MVPs) zu testen und demografische und Verhaltensdaten für Endnutzer zu sammeln.

Präskriptive analytische Modelle identifizieren Kauftrends, um vorherzusagen, welche Produkttypen und -merkmale auf dem Markt am relevantesten sind. Im Produktlebenszyklusmanagement (PLM) ist dieses Wissen entscheidend, um die Benutzererfahrung mit dem Produkt zu verfeinern.

Lead-Scoring im Vertrieb

Durch die Implementierung von präskriptiver Analytik im Vertrieb können Vertriebsmitarbeiter schnell Kunden ansprechen, die bereit sind zu kaufen.

Die Nutzung von Lead-Scoring ist eine der Hauptmethoden, wie Unternehmen präskriptive Analytikmodelle verwenden, um Kunden durch den Verkaufstrichter zu bewegen. Lead-Scoring funktioniert, indem Punktwerte für verschiedene Leads erstellt werden, indem Vertriebs- und Marketingteams ausgerichtet werden. Jede Aktion, die ein Interessent während der Lead-Generierung unternimmt, wird mit einem bestimmten Score bewertet. Je höher die erreichten Punkte, desto „verkaufsbereiter“ ist dieser Interessent.

Präskriptive Analyse bewertet Leads basierend auf Daten, die aus Aktionen wie Seitenaufrufen, E-Mail-Interaktionen und Website-Engagement gesammelt wurden. Der Algorithmus bewertet diese Leads basierend auf ihren Scores, um Informationen über die Wahrscheinlichkeit ihrer Konversion bereitzustellen. Dies ist äußerst wertvoll, um Kundenreise-Karten zu perfektionieren und Zeit und Geld zu sparen, die möglicherweise für die Beschaffung von Leads aufgewendet worden wären.

E-Mail-Automatisierung im Marketing

Wussten Sie, dass Ihre E-Mail-Marketingkampagnen von präskriptiver Analytik angetrieben werden?

Der beste Freund eines Marketers, E-Mail-Automatisierung, nutzt präskriptive Analytik, um Leads basierend auf ihren Motivationen und Vorlieben zu kategorisieren, um Inhalte für verschiedene Kundensegmente zu personalisieren. Algorithmen, die durch Datenanalytik entwickelt wurden, helfen, spezifische Auslöser für Benutzergruppen einzurichten, die automatisch personalisierte Nachrichten ohne manuellen Aufwand versenden können.

Das Einrichten von vorgefertigten Auslösern und Inhalten kommt Marketern zugute, die personalisierte Kampagnen skalieren und Konversionen durch bessere Zielmethoden erhöhen möchten.

Vorteile der präskriptiven Analytik

Präskriptive Analytik ist ein datengesteuerter Ansatz zur Optimierung der Effizienz von Geschäftsabläufen und -leistungen. Durch die Nutzung von Rohdaten skaliert die präskriptive Analytik effektiv die Business Intelligence einer Organisation und erhöht ihre Abhängigkeit von hochwertigen Big Data und umsetzbaren Erkenntnissen.

• Entwickelt einen datenbasierten Fahrplan. Präskriptive Analyse ermöglicht es Führungskräften, Produktfahrpläne zu entwerfen, die die Priorisierung von Zielen leiten. Die entwickelten Modelle generieren simulierte Aktionen für verschiedene Geschäftsfälle, um das Risiko zukünftiger Misserfolge zu minimieren.
• Erhält anhaltendes Wachstum. Mit Echtzeiteinblicken können Stakeholder auf Datenprognosen zugreifen, um anhaltendes operatives Wachstum zu unterstützen. Da sich präskriptive Analysen auf Vorhersagen und Empfehlungen konzentrieren, wird die Entscheidungsfindung einfacher und schneller.
• Reduziert Fehler und Vorurteile. Wir lieben es, Maschinen und ihre leistungsstarken Fähigkeiten zu hassen (ich schaue dich an, ChatGPT!). Aber ob wir es akzeptieren oder nicht, fortschrittliche Algorithmen und ML-Prozesse bieten umfassende Datenaggregationsmöglichkeiten, die dem Datenmanagement in den Abteilungen zugutekommen.

Nachteile der präskriptiven Analytik

Datenanalyse ist unvollkommen und erfordert menschliches Eingreifen, um mit der Zeit und dem technologischen Fortschritt narrensicherer zu werden.

Präskriptive Analytik ist insbesondere nur dann effektiv, wenn Führungskräfte die richtigen Antworten aus den Datensätzen suchen. Zu wissen, was angenommen werden soll und welche Faktoren zu berücksichtigen sind, ist entscheidend für die Entwicklung analytischer Modelle, da das Ergebnis von der Gültigkeit der Annahmen abhängt.

Verschiedene Datenanalyseplattformen haben auch unterschiedliche Fähigkeiten. Investieren Sie in eine Lösung, die echte und konkrete Datenresultate über große Versprechungen liefert.

Da die meisten der durch präskriptive Analysen bereitgestellten Vorhersagen und Empfehlungen mit den zu diesem Zeitpunkt verfügbaren Daten gemacht werden, sind die Ergebnisse nicht für langfristigere Geschäftsentscheidungen geeignet. Denken Sie daran – je mehr Zeit vergeht, desto höher ist das Risiko für Datenunzuverlässigkeit.

Wie man präskriptive Analytik implementiert

Zu wissen, wo man anfangen soll, ist ein universelles Dilemma. Das kann beängstigend sein, kombiniert mit überwältigenden Daten und der Navigation durch neue Modelle.

Das Geheimnis, um bei Verstand zu bleiben und das Beste aus der präskriptiven Analysemethode herauszuholen, besteht darin, sie wie jede neue Marketingkampagne oder ein kollaboratives Projekt zu behandeln.

Setzen Sie realistische und spezifische Ziele

Ich habe nicht gescherzt, als ich sagte, behandeln Sie es wie jede neue Geschäftsstrategie. Ein gutes Datenanalytikmodell wird aus Zielen aufgebaut, die mehr als nur das Verfolgen einiger Metriken umfassen. Daten können endlos sein, und wenn sie unorganisiert bleiben, chaotisch.

Skizzieren Sie einen Analyseplan, indem Sie identifizieren, warum Ihre Unternehmensabteilung von präskriptiver Analytik profitieren würde. Einige Fragen, die bei der Zielsetzung zu berücksichtigen sind:

• Was ist der Hauptgrund für die Implementierung des Datenansatzes? (Wettbewerber, bessere Datenqualität, verbesserte Prognosen)
• Was sind einige spezifische Ziele, die mit der Analytik erreicht werden können?
• Welche Probleme erfordern eine Neubewertung? Was sollte der Umfang der Implementierung sein?

Entwickeln Sie ein gut definiertes Rahmenwerk

Sobald Sie identifiziert haben, welche Ziele und Probleme angegangen werden sollen und welche Prozesse optimiert werden sollen, ist es an der Zeit, zu reflektieren und einen umsetzbaren Plan zu erstellen. Sie müssen ein recherchiertes Rahmenwerk entwickeln, um effektive präskriptive Analytik zu erreichen.

1. Stellen Sie ein engagiertes Team zusammen. Definieren Sie die Rollen und Verantwortlichkeiten der Personen, die den Übergang vornehmen.
2. Forschung. Arbeiten Sie zusammen und entwickeln Sie Ideen, um Probleme zu definieren und Pläne zu entwickeln, um sie mit der neuen Datenanalysemethodik zu lösen.
3. Arbeiten Sie in Phasen. Entwickeln Sie Machbarkeitsnachweise, um zu sehen, ob Sie sich auf eine geeignete Lösung zubewegen.
4. Führen Sie Überprüfungen und Tests durch. Entwerfen und implementieren Sie das präskriptive Analysemodell und seine Funktionen basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen. Validieren Sie das Modell durch Feedback-Schleifen und Hypothesen.
5. Konfigurieren Sie das Modell. Identifizieren Sie, welche Daten erforderlich sind, um die technischen Elemente des präskriptiven Modells anzugehen.
6. Rollen Sie es an Stakeholder aus. Beginnen Sie mit vollständigen präskriptiven Operationen und bewerten Sie die ersten Ergebnisse, sobald sie verfügbar sind.

Präskriptive Analytik vs. prädiktive Analytik

Präskriptive Analytik wird oft mit prädiktiver Analytik verwechselt oder austauschbar verwendet, einem anderen Teil der Datenverarbeitung.

Präskriptive Analytik identifiziert, welche Probleme wahrscheinlich auftreten werden, indem spezifische Optionen bewertet werden, um die Geschäftsergebnisse zu entscheiden, die unter bestimmten Umständen am besten funktionieren.

Prädiktive Analytik verwendet statistische Analysemethoden, um die Leistung in der Zukunft basierend auf historischen und aktuellen Daten zu bestimmen.

Schauen wir uns ein Beispiel für die Wartung eines Müllverdichters in einem Lagerhaus an.

Ein präskriptives Analytikmodell wird Bereiche identifizieren, in denen Wartung erforderlich ist, und den Arbeitern helfen, optimale Entscheidungen bezüglich der fortgesetzten Wartung des Müllverdichters, seines Austauschs und seiner Auslagerung zu treffen. Präskriptive Wartung konzentriert sich auf die Gesamtprofitabilität und den Umsatz des Unternehmens.

Mit prädiktiver Wartung werden Schritte unternommen, um zu bestimmen, wann die Maschine gewartet werden muss. Durch die Bewertung der Lebensdauer und Leistung kritischer Komponenten schätzen prädiktive Analysetechniken die Gerätedaten und bestimmen, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen.

Ein Rezept für verbesserte Datenleistung

Der Einstieg in die Datenanalytik kann verwirrend und herausfordernd sein, wenn Ihre Organisation die Technologie und ihre Methoden noch nicht genutzt hat. Aber wenn Sie ein Unternehmen sind, das in Datenextraktion und Datenmining-Prozesse investiert hat, um fundierte Entscheidungen zu treffen, haben Sie bereits einen großartigen Ausgangspunkt.

Präskriptive Analytik vereinfacht die Datenerfassung und Datenmodellierung, um aktuelle Betriebszustände zu bewerten, zukünftige Vorhersagen zu entwickeln und maximale Betriebseffizienz zu bieten. Der Ansatz, kombiniert mit dem Urteil von Branchenexperten und Führungskräften, ist das Geheimnis, um das bestmögliche Ergebnis für Ihr Unternehmen freizuschalten.

Wir würden alle gerne die Zukunft und das, was mit uns passiert, kontrollieren. Geschäftsprognosen helfen Führungskräften, Veränderungen vorherzusehen und Strategien basierend auf den in der Vergangenheit gelernten Lektionen zu verfeinern. Erfahren Sie mehr darüber, wie es mit Datenanalytik zusammenhängt.