7 Beispiele für prädiktive Analytik, die Ihren nächsten Schritt inspirieren
Menschen werden vielleicht niemals in der Lage sein, die Zukunft vorherzusagen – aber Maschinen könnten es durchaus schaffen. Predictive Analytics, also vorausschauende Analytik, hilft vielen Unternehmen dabei, die Probleme von morgen bereits heute zu identifizieren und daraus umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
In diesem Leitfaden erfahren Sie, was Predictive Analytics und Data Science sind und wie Sie diese Technologien nutzen können, um sich mit besseren Business-Intelligence-Fähigkeiten und datenbasierten Entscheidungsprozessen einen Vorsprung vor der Konkurrenz zu verschaffen. Außerdem stelle ich sieben Praxisbeispiele für den Einsatz von Predictive Analytics vor, die Sie zu Ihrem nächsten Schritt inspirieren können.
Was ist Predictive Analytics?
Bei der Datenerhebung zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse nutzen Unternehmen vier Arten der Analyse. Predictive Analytics konzentriert sich darauf, vorherzusagen, was in naher Zukunft wahrscheinlich passieren wird, sodass Ihr Unternehmen vorbereitet ist und entsprechend reagieren kann. Einer der größten Treiber von Predictive Analytics ist heute das Aufkommen von Machine Learning und Automatisierungstechnologien. Dies bildet inzwischen die Grundlage für die besten Marketing-Analyse-Tools.
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Maschinelles Lernen nutzt vergangene Ereignisse, um Zusammenhänge zwischen dem Verhalten und den Entscheidungen von Menschen zu erkennen und daraus mithilfe prädiktiver Modelle und der Echtzeitanalyse von Datensätzen abzuleiten, was sie in Zukunft tun werden.
In diesem Artikel zeige ich Ihnen sieben Beispiele für Predictive Analytics und wie sie Unternehmen geholfen haben, ihre Märkte grundlegend zu verändern. Richtig angewendet kann Predictive Data Analytics auch Ihnen helfen, einen Schritt voraus zu sein.
7 Beispiele für Predictive Analytics
Predictive Analytics kann zahlreiche Probleme von Unternehmen aus unterschiedlichsten Bereichen lösen. Sie könnten Predictive Analytics beispielsweise nutzen, um Ihre Gemeinkosten um 25 % zu senken, Ihre Abschlussquote im Vertrieb um 15 % zu steigern oder Ihr Unternehmen für ein rapides Wachstum zu skalieren. Indem Sie zukünftige Ereignisse voraussehen, können Sie Ihr Unternehmen optimal für den Erfolg positionieren.
Wir haben die folgenden Fallstudien als Beispiele für Unternehmen ausgewählt, die ihren Erfolg Predictive Analytics, datengetriebenen Marketingstrategien und Machine-Learning-Technologien verdanken.
Seebo erreicht eine Lieferquote von 98 %
Das Biotechnologie- und Gesundheitsunternehmen Seebo benötigte mehrere Lösungen gegen Probleme, die die Produktions- und Lieferkapazität beeinträchtigten. Das Unternehmen stellte fest, dass zu viel Zeit für die Reinigung und Wartung der Ausrüstung aufgewendet wurde und viel Abfall entstand. Produktionsunterbrechungen schmälerten die Gewinne von Seebo, indem sie die Fertigungskapazität verringerten und Lieferzeiten verlängerten.
Seebo setzte auf den Einsatz von Predictive Analytics, um die Kernprobleme zu identifizieren und zu lösen. Die Ausfallzeiten wurden um mehr als 83 % reduziert, die Produktionskapazität stieg um über 5 % und Seebo verzeichnete eine Lieferquote von 98 %. Durch die Verringerung der Ausfallzeiten konnte Seebo erhebliche Kosten einsparen – die Einsparungen beliefen sich auf geschätzte 72 %. Weniger Kosten und verschlankte Produktion sorgten für beachtliche Renditen.
Airbnb wächst in 5 Jahren um 43.000 %
Eine der größten Herausforderungen für neue Unternehmen ist die Skalierung bei exponentiellem Nachfragewachstum. Airbnb ist ein Beispiel für ein Unternehmen, das in kürzester Zeit von Null auf einen bedeutenden Marktteilnehmer gewachsen ist. Das Unternehmen verdankt seine Wachstumsrate von 43.000 % in nur fünf Jahren dem Einsatz von Machine-Learning-Technologien und Predictive Analytics.
Das von Airbnb genutzte Modell begann mit historischen Daten zur Identifikation von Mustern im menschlichen Verhalten. Die durch Data-Mining und Predictive-Analytics-Tools gewonnenen Erkenntnisse bildeten die Basis für die nächste Planungsphase, aber Airbnb ging noch weiter: Die Erkenntnisse wurden getestet, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu überprüfen, und die Ergebnisse flossen wieder zurück in die Analysetools, um die Prognosen stetig zu verbessern.
Amazons Patent zum vorausschauenden Bestellen
Ein häufiges Problem für Einzelhändler ist es, genau die Produkte vorrätig zu halten, die die Kunden wünschen, ohne Regalfläche für nicht gefragte Artikel zu verschwenden. Amazon hat in die Entwicklung einer neuen Predictive-Analytics-Technologie investiert, mit der das Unternehmen seinen Kund:innen immer einen Schritt voraus ist und das Lager rechtzeitig mit gefragten Produkten auffüllt.
Das Ergebnis: Amazon bestellt Waren, von denen das Unternehmen weiß, dass sie Kund:innen kaufen werden, und lässt sie an Auslieferungslager versenden, die so nah sind, dass die Lieferzeiten deutlich sinken. Dieses Vorgehen erklärt, warum bei Amazon Bestellungen oft so schnell geliefert werden können und der Konzern sein Lieferkettenmanagement so effektiv betreibt.
Gramener & Microsoft identifizieren Wildtiere
Gemeinnützige Organisationen müssen jede Investition möglichst effizient nutzen. Für die Nisqually River Foundation zahlte sich eine Kooperation mit Gramener und Microsoft zur Lösung eines ihrer größten Probleme enorm aus.
Einer der Hauptzwecke der Stiftung ist das Monitoring zahlreicher Fischarten auf einem 81 Meilen langen Flussabschnitt in Washington. Für Menschen ist das Fangen, Markieren und Freilassen der Fische zeitaufwendig und mühsam. Daher entwickelten Microsoft und Gramener für die Organisation ein Predictive-Analytics-Modell. Eine KI analysierte Flussvideos, um die verschiedenen Fischarten effektiv zu identifizieren und zu zählen.
Die Stiftung berichtete, dass die Genauigkeit des prädiktiven Analysemodells im Vergleich zum manuellen Verfolgen der Fische um 73 % verbessert wurde und die damit verbundenen Kosten um etwa 80 % reduziert werden konnten. Nun kann die Nisqually River Foundation dieses Geld in andere, produktivere Bereiche investieren.
Triaz Gruppe spart Katalogkosten
Die Triaz Gruppe setzte prädiktive Analytik ein, um jedem ihrer Kunden beim Versand von Katalogen einen präzisen Wert zuzuweisen. Dadurch konnte das Unternehmen auch den besten potenziellen Return on Investment für jede Anzeige ermitteln und unwirksame Anzeigen zugunsten solcher einstellen, die die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden stärker auf sich ziehen würden.
Eines der Probleme, das die Triaz Gruppe identifiziert hatte, war, dass zu viele Kataloge verschickt wurden. Der potenzielle Return on Investment wurde durch die Druckkosten dieser Kataloge erheblich gemindert, sodass es entscheidend war, die richtige Anzahl zu bestimmen, um Kosten zu senken und die Konversionsraten der Marketingkampagnen zu optimieren.
Würth steigert Verkaufseffizienz
Zu wissen, welche Produkte potenziellen Kunden gezeigt werden sollten, kann darüber entscheiden, ob ein Verkauf stattfindet oder der Kunde weiterzieht. Würth nutzt einen Algorithmus, um das Kundenverhalten zu analysieren und herauszufinden, für welche Produkte sich der jeweilige Kunde am wahrscheinlichsten interessieren wird, noch bevor die erste Kontaktaufnahme erfolgt ist. Sobald der Kunde Kontakt aufnimmt, ermittelt der Algorithmus, welchem Produktsegment er zuzuordnen ist.
Vertriebsmitarbeiter erhalten neue Kunden in den Segmenten, in denen sie spezialisiert sind. Mit einer Erfolgsquote von über 85 % bei der Zuordnung von Kunden zum passenden Segment, hat die maschinelle Lernerkennung Würths Abschlussraten deutlich erhöht und hilft den Vertriebsmitarbeitern dabei, ihre Zeit mit Kunden zu verbringen, die eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit aufweisen. Ein weiterer Vorteil ist die verbesserte Kundenerfahrung, die wiederum zu einer besseren Kundenbindung führt.
Weltweite Kette steigert Gutscheineinlösung um bis zu 15 %
Künstliche Intelligenz hilft Lebensmittelhändlern bei der Lösung eines Problems, das ihnen schon seit Jahren bewusst ist. Viele Kunden achten nicht auf die auf ihren Kassenbons aufgedruckten Gutscheine, und durch die Zunahme digitaler Medien ist die Zahl der Menschen, die in ihren Wochenzeitungen nach Sparcoupons suchen, gesunken.
In unserem letzten Beispiel für prädiktive Analytik lernte ein internationaler Lebensmittelhändler wie die Gutscheineinlösung um 15 % zu steigern ist, und nutzte diese Erkenntnisse, um drei Mal so viele Gutscheinkampagnen zu starten. Dies hatte positive Auswirkungen auf über 10.000 Filialen, da Kunden mehr Produkte kauften, um ihre Gutscheine einzulösen.
Einstieg in die prädiktive Analytik
Deep-Learning-Technologien finden zunehmend in der Finanzdienstleistungsbranche, im Personalwesen und im Gesundheitswesen Verwendung. Die Fähigkeit, zukünftige Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und vorherzusagen, eröffnet zahlreiche Anwendungsbereiche für das B2B-Predictive-Marketing.
Da in letzter Zeit immer häufiger Berichte über Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz die Schlagzeilen bestimmen, fragen Sie sich vielleicht, wie Sie maschinelles Lernen für Ihr Unternehmen nutzen können. Bevor Sie vollständig einsteigen, sollten Sie jedoch einige Dinge wissen. Prädiktive Analytik ist nicht die Allzwecklösung für alle Herausforderungen und sollte sinnvollerweise mit weiteren Analyse-Strategien kombiniert werden.
Sie sollten sich bewusst machen, welche realen Probleme Sie lösen wollen, wenn Sie Analytik einsetzen, relevante Daten erheben und entsprechende prädiktive Analysemodelle erstellen. Wenn Sie verwertbare Erkenntnisse gesammelt haben, ist es an der Zeit, diese in die Tat umzusetzen, um davon zu profitieren.
Empfohlene Lektüre: Die beste Content-Analytics-Software
Ermitteln Sie das zu lösende Problem
Wie wir an den obigen Beispielen gesehen haben, stand jede Organisation, die prädiktive Analytik erfolgreich eingesetzt hat, vor eigenen Herausforderungen. In manchen Fällen lagen diese in zu hohen Produktionskosten, in anderen Fällen wurden nicht die richtigen Zielgruppen erreicht. Weitere Beispiele erforderten Ansätze, um Reichweite und Kundeneinbindung zu erhöhen.
Bei der Entwicklung einer eigenen prädiktiven Analyselösung gibt es viele verschiedene Datenarten zu berücksichtigen. Versuchen Sie, die Schwächen Ihres eigenen Unternehmens kritisch zu bewerten, damit Ihr Einsatz von Analytik einen klaren Zweck verfolgt. Sobald Sie ein oder mehrere Probleme identifiziert haben, können Sie nach Einsichten suchen, wie diese überwunden werden können.
Sicherstellen, dass Sie die benötigten Daten haben
Ein erfahrener Datenanalyst weiß, dass maschinelles Lernen nur so gut ist wie die Daten, die es erhält. Wenn Sie beispielsweise versuchen, die Kundenbindungsrate zu verbessern, bringt es nichts, Produktionskosten zu analysieren – dies wäre eine Verschwendung von Zeit und Ressourcen. Wenn Sie wissen, welche Probleme Sie beheben möchten, wissen Sie auch, welche prädiktiven Analyseverfahren Sie einsetzen sollten.
In vielen Fällen versuchen Unternehmen, Erkenntnisse zu mehreren Problemen zu gewinnen. Es ist jedoch wichtig, nicht in die Falle zu tappen, riesige Mengen an Daten zu sammeln, die am Ende nicht genutzt oder ausgewertet werden. Sie sollten die Effektivität Ihrer Zeit und Ressourcen maximieren – und damit auch Ihre Investition in Marketing-Intelligence-Software.
Erstellen Sie prädiktive Analysemodelle
Haben Sie keine Angst davor, eigene prädiktive Analysemodelle zu entwickeln. Unternehmen setzen maschinelles Lernen auf bisher unvorstellbare Weise ein. Zum Beispiel könnten Sie prädiktive Analysen nutzen, um herauszufinden, wann der optimale Zeitpunkt für eine Reparatur der Maschinen in einer Produktionsstätte ist. Sie könnten Mitarbeitende so einplanen, dass Stoßzeiten abgedeckt sind und es zu minimalen Ausfallzeiten kommt, wodurch der Wert der Gehaltszahlungen Ihres Personals maximiert wird.
Ein weiteres nützliches Modell kann vorhersagen, wie viel Geld Ihnen in Zukunft zur Verfügung steht und wo es am besten investiert werden sollte. Eine genaue Prognose darüber, wie viel Kapital Sie in den nächsten 6 bis 12 Monaten bereitstellen können, kann sehr hilfreich sein, wenn Sie Ihr Geschäft ausbauen oder neue Standorte eröffnen möchten.
Setzen Sie Ihre Erkenntnisse in die Tat um
Der letzte Schritt besteht darin, aus den gewonnenen Informationen konkrete Maßnahmen abzuleiten. Sie können jahrzehntelang Daten sammeln und daraus Erkenntnisse gewinnen – aber das ist wertlos, wenn Sie daraus keine Veränderungen einleiten. Ein Problem mancher Unternehmen ist, dass sie trotz wertvoller Erkenntnisse untätig bleiben.
Wenn Sie mit diesen Erkenntnissen keinen Aktionsplan erstellen, könnte es einer Ihrer Wettbewerber tun.
Wie planen Sie den Einsatz prädiktiver Analysen in der Zukunft?
Haben Sie eigene Ideen, wie KI- und Machine-Learning-Technologien eingesetzt werden könnten, über die wir heute nicht gesprochen haben? Nehmen Sie an der Diskussion teil und teilen Sie uns mit, wie Sie glauben, dass prädiktive Analysen den digitalen Marktplatz in den kommenden Jahren prägen werden. Vergessen Sie nicht, unseren Newsletter zu abonnieren, um die neuesten Nachrichten und Geschichten zu erhalten.
