7 Beispiele für prädiktive Analysen, die Sie zu Ihrem nächsten Schritt inspirieren
Menschen werden vielleicht niemals in der Lage sein, die Zukunft vorherzusagen, aber Maschinen könnten genau dazu in der Lage sein. Prädiktive Analysen helfen vielen Unternehmen dabei, die Probleme von morgen zu lösen, indem sie diese bereits heute erkennen und umsetzbare Erkenntnisse liefern.
Dieser Leitfaden erläutert, was prädiktive Analysen und Datenwissenschaft sind und wie Sie diese nutzen können, um sich durch bessere Geschäftsinformationen und auf großen Datenmengen basierende Entscheidungsfähigkeiten einen Vorsprung gegenüber Ihren Wettbewerbern zu verschaffen. Außerdem stelle ich sieben Beispiele aus der Praxis vor, in denen prädiktive Analysen eingesetzt werden, um Sie zu Ihrem nächsten Schritt zu inspirieren.
Was sind prädiktive Analysen?
Bei der Erfassung von Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, können Unternehmen vier Arten von Analysen einsetzen. Prädiktive Analysen konzentrieren sich darauf, was in naher Zukunft wahrscheinlich geschehen wird, damit Ihr Unternehmen sich entsprechend vorbereiten und reagieren kann. Eine der größten Triebfedern für prädiktive Analysen ist heute das Aufkommen von maschinellem Lernen und Automatisierungstechnologie. Dies bildet die Grundlage für die besten Marketing-Analyse-Tools.
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Maschinelles Lernen nutzt die Vergangenheit, um Zusammenhänge im Verhalten und bei den Entscheidungen von Menschen zu erkennen und vorherzusagen, was sie in Zukunft tun werden, indem prädiktive Modelle erstellt und Datensätze in Echtzeit untersucht werden.
In diesem Artikel gehe ich auf sieben Beispiele für prädiktive Analysen ein und zeige, wie sie Unternehmen dabei geholfen haben, ihre Wettbewerbsbedingungen vollständig zu verändern. Bei richtiger Anwendung können prädiktive Datenanalysen Ihnen ebenfalls dabei helfen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
7 Beispiele für prädiktive Analysen
Prädiktive Analysen können viele Probleme für Unternehmen in unterschiedlichen Fachbereichen lösen. Sie könnten prädiktive Analysen nutzen, um zu ermitteln, wie Sie Ihre Gemeinkosten um 25 % senken, Ihre Abschlussquote im Vertrieb um 15 % erhöhen oder Ihr Unternehmen so skalieren können, dass es der schnell wachsenden Nachfrage gerecht wird. Indem Sie zukünftige Ereignisse vorhersagen, können Sie Ihr Unternehmen in eine ideale Position bringen, um davon zu profitieren.
Wir haben die folgenden Fallstudien als Beispiele für Unternehmen ausgewählt, die ihren Erfolg prädiktiven Analysen, datengestützten Marketingstrategien und maschineller Lerntechnologie verdanken.
Seebo erreicht eine Lieferquote von 98 %
Das Biotechnologie- und Gesundheitsunternehmen Seebo benötigte mehrere Lösungen für Probleme, die seine Produktions- und Lieferkapazitäten beeinträchtigten. Das Unternehmen stellte fest, dass es zu viel Zeit für die Reinigung und Wartung der Ausrüstung aufwendete und große Mengen an Abfall entsorgte. Produktionsstillstände schmälerten Seebos Gewinne, da sie die Fertigungskapazität reduzierten und die Lieferzeiten verlängerten.
Seebo wandte sich dem Einsatz prädiktiver Analysen zu, um die zugrunde liegenden Probleme zu erkennen und zu lösen. Die Ausfallzeiten wurden um mehr als 83 % reduziert, die Produktionskapazität stieg um über 5 % und Seebo meldete eine Lieferquote von 98 %. Die verringerten Ausfallzeiten sparten Seebo viel Geld, mit geschätzten Einsparungen bei den Ausfallkosten von 72 %. Niedrigere Kosten und eine optimierte Produktion führten zu einer außergewöhnlichen Kapitalrendite.
Airbnb wächst innerhalb von 5 Jahren um 43.000 %
Eine der größten Herausforderungen für neue Unternehmen besteht darin, bei exponentiell wachsender Nachfrage zu skalieren. Airbnb ist ein Beispiel für ein Unternehmen, das nahezu über Nacht aus dem Nichts zu einem wichtigen Akteur der Branche wurde. Das Unternehmen führt eine Wachstumsrate von 43.000 % innerhalb von 5 Jahren auf den Einsatz von Technologien für maschinelles Lernen und prädiktiven Analysen zurück.
Das von Airbnb eingesetzte Modell begann mit historischen Daten, um Muster menschlichen Verhaltens zu ermitteln. Die durch Datengewinnung und prädiktive Analysewerkzeuge gewonnenen Erkenntnisse bildeten die Grundlage für Airbnbs nächste Planungsphase, doch Airbnb gab sich damit nicht zufrieden. Das Unternehmen testete diese Erkenntnisse, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu bestimmen, und speiste die Ergebnisse wieder in die Analysemaschine ein, um bessere Vorhersagen zu erstellen.
Amazons Patent für prädiktive Bestellungen
Ein häufiges Problem für Einzelhändler besteht darin, die von Kunden gewünschten Produkte vorrätig zu halten, ohne Platz für Artikel zu reservieren, die sich nicht verkaufen werden. Amazon investierte in die Entwicklung einer neuen Technologie für prädiktive Analysen, die es dem Unternehmen ermöglicht, seinen Kunden einen Schritt voraus zu sein und seine Lagerflächen mit Produkten zu füllen, sobald diese nachgefragt werden.
Das Ergebnis war, dass Amazon Bestellungen für Produkte aufgab, von denen das Unternehmen wusste, dass Kunden sie kaufen würden, und sie an Versandzentren in ausreichender Nähe senden ließ, um die Lieferzeiten deutlich zu verkürzen. Dieser Prozess erklärt, warum viele Menschen ihre Bestellungen von Amazon so schnell erhalten und warum Amazon seine Lieferkette so effektiv betreibt.
Gramener und Microsoft bei der Identifizierung von Wildtieren
Gemeinnützige Organisationen müssen jeden investierten Dollar sinnvoll einsetzen. Für die Nisqually River Foundation zahlte es sich enorm aus, sich mit Gramener und Microsoft zusammenzutun, um eines ihrer größten Probleme zu lösen.
Einer der Hauptzwecke der Stiftung besteht darin, die vielen Fischarten entlang eines 81 Meilen langen Flussabschnitts im Bundesstaat Washington zu erfassen. Menschen Fische fangen, markieren und wieder freilassen zu lassen, kann zeitaufwendig und mühsam sein. Daher entwickelten Microsoft und Gramener ein Modell für prädiktive Analysen für die gemeinnützige Organisation. Eine KI nutzte Videos des Flusses, um die verschiedenen Fischarten im Fluss effektiv zu identifizieren und zu zählen.
Die Stiftung berichtete, dass die Genauigkeit des Modells für prädiktive Analysen gegenüber der manuellen Erfassung der Fische um 73 % verbessert wurde und die damit verbundenen Kosten um etwa 80 % gesenkt werden konnten. Nun kann die Nisqually River Foundation dieses Geld in andere, produktivere Vorhaben investieren.
Triaz Gruppe spart bei Katalogkosten
Triaz Gruppe nutzte prädiktive Analysen, um jedem Kunden bei der Versendung von Katalogen genau einen Wert zuzuweisen. Dies ermöglichte es dem Unternehmen auch, die potenzielle Rendite jeder seiner Anzeigen zu bestimmen, sodass es unwirksame Anzeigen zugunsten solcher einstellen konnte, die bei potenziellen Kunden mehr Aufmerksamkeit erregen würden.
Eines der von Triaz Gruppe festgestellten Probleme bestand darin, dass das Unternehmen zu viele Kataloge versendete. Die potenzielle Rendite wurde durch die Druckkosten dieser Kataloge erheblich reduziert. Daher war es entscheidend, die richtige Anzahl zu bestimmen, um Kosten zu senken und die Konversionsraten seiner Marketingkampagnen zu optimieren.
Würth steigert Vertriebseffizienz
Zu wissen, welche Produkte potenziellen Kunden gezeigt werden sollten, kann den Unterschied zwischen einem Verkaufsabschluss und dem Verlust des Kunden ausmachen. Würth verwendet einen Algorithmus, um das Kundenverhalten zu untersuchen und zu bestimmen, für welche Produkte sich die einzelnen Kunden am ehesten interessieren, bevor sie den ersten Kontakt aufgenommen haben. Sobald der Kunde Kontakt aufnimmt, bestimmt der Algorithmus, welchem Produktsegment er angehört.
Vertriebsmitarbeiter erhalten neue Kunden aus den Segmenten, auf die sie spezialisiert sind. Mit einer Erfolgsquote von über 85 % bei der Zuordnung von Kunden zum richtigen Segment hat die Technologie des maschinellen Lernens die Abschlussquoten von Würth erheblich gesteigert und Vertriebsmitarbeitern geholfen, ihre Zeit zu optimieren, indem sie mit Kunden arbeiteten, bei denen eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit bestand. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass sich das Kundenerlebnis verbessert hat, was zu höheren Kundenbindungsraten führt.
Globale Kette steigert die Nutzung von Gutscheinen um bis zu 15 %
Künstliche Intelligenz hilft Lebensmittelhändlern bei der Lösung eines Problems, von dem sie seit Jahren wissen. Viele Kunden beachten die auf ihren Quittungen gedruckten Gutscheine nicht, und der Aufstieg digitaler Medien hat die Zahl der Menschen, die Gutscheine aus ihren Wochenzeitungen ausschneiden, um beim Einkauf zu sparen, verringert.
In unserem letzten Beispiel für prädiktive Analysen erfuhr ein globales Lebensmitteleinzelhandelsunternehmen, wie es die Nutzung von Gutscheinen um 15 % steigern konnte, und nutzte dieses Wissen, um dreimal so viele Gutscheinaktionen zu erstellen. Dies wirkte sich positiv auf mehr als 10.000 Filialen aus, da Kunden mehr Produkte kauften, um ihre Gutscheine nutzen zu können.
Erste Schritte mit prädiktiven Analysen
Technologien des Tiefenlernens werden derzeit in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Personalwesen und Gesundheitswesen rasch eingesetzt. Die Fähigkeit, zukünftige Trends zu erkennen und vorherzusagen, bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für prädiktives B2B-Marketing.
Da Fortschritte in der künstlichen Intelligenz in letzter Zeit häufig für Schlagzeilen sorgen, fragen Sie sich vielleicht, wie Sie Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen können, um Ihr Unternehmen zu unterstützen. Bevor Sie sich in die Tiefe stürzen, müssen Sie einige Dinge wissen. Prädiktive Analysen sind keine universelle Lösung für alle Probleme, und es ist sinnvoll, sie mit anderen Analysestrategien zu kombinieren.
Sie sollten wissen, welche realen Probleme Sie mithilfe von Analysen lösen möchten, die richtigen Informationen sammeln und Ihre Modelle für prädiktive Analysen erstellen. Nachdem Sie umsetzbare Erkenntnisse gewonnen haben, ist es an der Zeit, das Gelernte in die Tat umzusetzen, damit Sie die Vorteile nutzen können.
Empfohlene Lektüre: Beste Software für Inhaltsanalysen
Identifizieren Sie das Problem, das Sie lösen müssen
Wie die oben genannten Beispiele zeigen, hatte jede Organisation, die prädiktive Analysen zu ihrem Vorteil einsetzte, eine einzigartige Reihe von Problemen. In einigen Fällen waren die Produktionskosten zu hoch oder die Unternehmen erreichten nicht den richtigen Kundenstamm. Andere Beispiele erforderten von den Unternehmen, Möglichkeiten zur Steigerung ihrer Reichweite und Kundenbindung zu prüfen.
Bei der Entwicklung Ihrer eigenen Lösung für prädiktive Analysen sind viele Datenarten zu berücksichtigen. Versuchen Sie, die Schwächen Ihres eigenen Unternehmens zu bewerten, damit Sie einen Zweck für den Einsatz von Analysen haben. Sobald Sie eines oder mehrere Probleme identifiziert haben, können Sie nach Erkenntnissen suchen, wie Sie diese überwinden können.
Stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Daten verfügen
Ein erfahrener Datenanalyst weiß, dass die Technologie des maschinellen Lernens nur so gut ist wie die Informationen, mit denen sie versorgt wird. Wenn Sie beispielsweise herausfinden möchten, wie Sie die Kundenbindungsraten erhöhen können, ist das Sammeln von Daten über die Produktionskosten eine Verschwendung von Zeit und Ressourcen. Wenn Sie wissen, welche Probleme Sie lösen möchten, wissen Sie auch, welche Algorithmen für prädiktive Analytik Sie verwenden sollten.
In vielen Fällen versuchen Unternehmen, Erkenntnisse zu mehreren Problemen zu gewinnen. Tappen Sie jedoch nicht in die Falle, eine riesige Menge an Daten zu sammeln, die Sie weder nutzen noch aus der Sie Erkenntnisse gewinnen. Sie möchten die Effektivität Ihrer Zeit und Ressourcen maximieren, einschließlich Ihrer Investition in Software für Marketingintelligenz.
Modelle für prädiktive Analytik entwickeln
Haben Sie keine Angst davor, eigene Modelle für prädiktive Analytik zu entwickeln. Unternehmen setzen maschinelles Lernen auf zutiefst unvorstellbare Weise ein. Sie könnten beispielsweise prädiktive Analytik verwenden, um zu bestimmen, wann der optimale Zeitpunkt für die Wartung der Maschinen in einer Produktionsstätte ist. Sie könnten Mitarbeitende so einteilen, dass Stoßzeiten abgedeckt sind und die Ausfallzeiten minimal bleiben, wodurch der Wert der Löhne Ihrer Belegschaft maximiert wird.
Ein weiteres nützliches Modell kann vorhersagen, wie viel liquide Mittel Ihnen in Zukunft zur Verfügung stehen werden und wo diese am besten investiert wären. Eine genaue Vorhersage darüber, wie viel Geld Ihnen in den nächsten 6 Monaten bis zu einem Jahr zur Verfügung stehen wird, kann sehr aufschlussreich sein, wenn Sie versuchen, Ihr Unternehmen zu vergrößern oder neue Standorte zu eröffnen.
Ihre Erkenntnisse in die Tat umsetzen
Der letzte Schritt besteht darin, etwas mit den Informationen zu tun, die Sie gesammelt haben. Sie können Jahrzehnte damit verbringen, Informationen zu sammeln und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, aber es ist Zeitverschwendung, wenn Sie keine Anpassungen vornehmen. Ein Problem, mit dem einige Unternehmen konfrontiert sind, besteht darin, dass sie untätig bleiben, obwohl sie wertvolle Erkenntnisse direkt zur Hand haben.
Wenn Sie auf Grundlage dieser Erkenntnisse keinen Aktionsplan erstellen, könnte es einer Ihrer Wettbewerber tun.
Wie planen Sie, prädiktive Analytik in Zukunft einzusetzen?
Haben Sie Ideen, wie sich die heute nicht besprochenen Technologien für KI und maschinelles Lernen einsetzen lassen? Beteiligen Sie sich an der Diskussion und teilen Sie uns mit, wie prädiktive Analytik Ihrer Meinung nach den digitalen Markt in den kommenden Jahren prägen wird. Vergessen Sie nicht, unseren Newsletter zu abonnieren, um die neuesten Nachrichten und Geschichten zu erhalten.
