Präskriptive vs. prädiktive Analysen: Ein vollständiger Leitfaden
Viele Unternehmen begrüßen den Aufstieg von Big Data. Studien zeigen, dass einige Organisationen planen, ihre Investitionen in Datenspeicherung, Data Mining und Infrastruktur von Jahr zu Jahr zu verdoppeln. Informationen aus diesen Daten sind jedoch nur dann ein leistungsstarkes Geschäftsinstrument, wenn sie mit umsetzbaren und fortschrittlichen Erkenntnissen kombiniert werden. Hier kommen die prädiktive und die präskriptive Analytik ins Spiel.
Zusammen sind beide Analysemethoden ein wichtiges Element im prädiktiven B2B-Marketing und können bei korrekter Anwendung ein optimales Unternehmenswachstum unterstützen. In diesem Artikel betrachten wir die Unterschiede zwischen präskriptiver und prädiktiver Analytik, die Vorteile und Herausforderungen beider Methoden sowie die Frage, wie sie die Entscheidungen Ihres Unternehmens beeinflussen und datengestützte Strategien unterstützen können.
Was ist prädiktive Analytik?
Prädiktive Analytik bezeichnet statistische und modellbasierte Verfahren, die aktuelle und historische Datensätze nutzen, um Prognosen – oder „Vorhersagen“ – über zukünftige Geschäftstrends, Geschäftsergebnisse und die Marketingleistung zu erstellen. Dazu können kurzfristige Vorhersagen wie der Personalbedarf oder langfristige Trends gehören, die den Cashflow oder Umsatz eines Unternehmens aufzeigen.
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Mithilfe von maschinellem Lernen, Algorithmen und künstlicher Intelligenz kann die prädiktive Analytik Führungskräften wichtige Informationen liefern, die dabei helfen, Risiken oder Gewinnpotenziale für zahlreiche Szenarien einzuschätzen. Beispielsweise kann prädiktive Analytik einem Einzelhändler helfen, Trends dahingehend zu erkennen, wann zuvor die umsatzstärksten Verkäufe erzielt wurden, damit er Umsatzprognosen erstellen und Entscheidungen zu Faktoren wie Personalbesetzung und Lagerbestand treffen kann.
Was ist präskriptive Analytik?
Die präskriptive Analytik gilt häufig als die Zukunft der Geschäftsdatenanalyse und geht über prädiktive Daten hinaus, indem sie künstliche Intelligenz, komplexe mathematische Algorithmen und maschinelles Lernen einsetzt. Anstatt lediglich Optionen vorherzusagen, soll sie den Ansatz des Bauchgefühls vermeiden und stattdessen optimale zukünftige Strategien zur Erreichung der Unternehmensziele empfehlen sowie die möglichen Ergebnisse jeder Maßnahme beschreiben.
Die präskriptive Analytik berücksichtigt alle Variablen und Faktoren, die sich auf Geschäftsabläufe auswirken. Sobald umfangreichere Datensätze verfügbar werden, kann die präskriptive Analytik Modelle und Strategien kontinuierlich aktualisieren, um viele Unternehmensbereiche zu bewältigen, darunter Risikomanagement und Unternehmensoptimierung.
Präskriptive und prädiktive Analytik
Angesichts der rasanten Entwicklungen in Technologie und künstlicher Intelligenz sowie zunehmend umkämpfter Märkte deuten Studien darauf hin, dass der Markt für prädiktive Analytik bis 2030 23,4 Milliarden US-Dollar erreichen soll. Sowohl die präskriptive als auch die prädiktive Analytik sind wichtige Instrumente für Geschäftsdaten. Obwohl sich ihre Funktionen teilweise überschneiden, weisen sie bestimmte wesentliche Unterschiede und Zielsetzungen auf.
Die prädiktive und die präskriptive Analytik zielen beide darauf ab, Erkenntnisse zu liefern, die Ihre Geschäftsstrategien unterstützen. Während die prädiktive Analytik auf Grundlage historischer Daten mögliche zukünftige Ergebnisse prognostiziert, nutzt die präskriptive Analytik Daten, um auf Basis verschiedener möglicher Ergebnisse konkrete Maßnahmen zu entwickeln. Einfach ausgedrückt berücksichtigt die prädiktive Analytik, was in Zukunft geschehen könnte, während die präskriptive Analytik berücksichtigt, was Ihr Unternehmen als Nächstes tun sollte.
Die prädiktive Analytik leitet Erkenntnisse aus strukturierten Daten und Variablen ab, beispielsweise Kunden- oder Transaktionsdaten, um den Wert einer unbekannten Variablen zu bestimmen. Im Vergleich dazu ist die präskriptive Analytik weniger an Datenbeschränkungen gebunden und berücksichtigt eine Vielzahl von Datensätzen, Eingaben und anderen Variablen sowie deren Wechselwirkungen. Dadurch kann die präskriptive Analytik Modelle mit quantifizierten Zielkonflikten entwickeln, die darauf abzielen, die Geschäftsleistung zu optimieren.
In vielen Fällen reicht die prädiktive Analytik nicht aus, um Ihr Unternehmen wettbewerbsfähig zu halten. In Kombination mit der präskriptiven Analytik können sich diese Instrumente jedoch gegenseitig ergänzen und optimale nächste Schritte für Ihr Unternehmen aufzeigen. So kann eine Organisation, die beide Instrumente einsetzt, beispielsweise mithilfe der prädiktiven Analytik Umsatzprognosen für das folgende Jahr erstellen. Durch den Einsatz präskriptiver Analytik kann die Organisation anschließend mehrere Ansätze modellieren, um Strategien für das Umsatzwachstum zu optimieren.
Anwendungsfälle der präskriptiven und prädiktiven Analytik
Fast jedes Unternehmen kann von der Einführung prädiktiver und präskriptiver Analytik profitieren. Betrachten Sie die folgenden Beispiele:
- Personalbedarf: Ermitteln Sie den erforderlichen Personalbestand und Einstellungsbedarf anhand verschiedener Faktoren wie Jahreszeiten, Tageszeit und anderer Details, um Effizienz und Kundenerlebnis zu optimieren.
- Zielgerichtetes Marketing: Durch die Nutzung vergangener Daten zum Verbraucherverhalten können Sie Verbrauchertrends prognostizieren und Marketingkampagnen entsprechend planen.
- Finanzmodelle: Mithilfe historischer Daten und Datenanalysen können Sie finanzielle Faktoren wie Umsatz, Ausgaben und Cashflow prognostizieren, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- Reduzierung von Gerätestörungen: Sie können Algorithmen und künstliche Intelligenz einsetzen, um technische Störungen vorherzusagen oder zu verhindern, Probleme zu mindern und Kosten zu sparen.
- Inhaltsstrategie und Erfolg: Finden Sie heraus, ob Ihre Marketinginhalte ihren Zweck erfüllen. Verursachen sie höhere Kosten, als sie Einnahmen generieren? Interagieren Kunden positiv mit ihnen? Ein Unternehmensblog oder mehrere Social-Media-Konten können beispielsweise eine erhebliche Belastung darstellen, wenn sie keine Leads generieren.
Weitere Arten von Analysen für Unternehmen
Prädiktive und präskriptive Analysen sind nicht die einzigen Werkzeuge zur Interpretation von Unternehmensdaten. In Kombination mit Werkzeugen wie beschreibenden und diagnostischen Analysen helfen diese Methoden Ihnen, einen ganzheitlichen Überblick über Ihr Unternehmen sowie zukünftige Szenarien und Strategien zu gewinnen.
Beschreibende Analysen
Vereinfacht ausgedrückt beantworten beschreibende Analysen die Frage: „Was ist passiert?“
Durch die Aggregation und Interpretation historischer Daten entwickeln beschreibende Analysen verständliche Erkenntnisse, die Datenpunkte zu verschiedenen Aspekten Ihres Unternehmens beschreiben, darstellen und zusammenfassen. Für sich genommen können beschreibende Analysen Datensätze wie Nutzer- oder Kundendaten, Umsatzwachstum und Preisänderungen beschreiben.
In Verbindung mit anderen Datenanalysetools können beschreibende Analysen Ihnen helfen, verschiedene Stärken und Chancen in Ihrem Unternehmen zu erkennen und nachfolgende Geschäftsstrategien zu entwickeln.
Diagnostische Analysen
Anstatt zu analysieren und zu beschreiben, was passiert ist, untersuchen diagnostische Analysen, warum bestimmte Veränderungen oder Ereignisse eingetreten sind. Diagnostische Analysen werden häufig als logischer nächster Schritt nach beschreibenden Analysen eingesetzt und verwenden historische Daten, um kausale und korrelative Beziehungen zwischen Variablen vorzuschlagen oder zu identifizieren.
Diagnostische Analysen können Ihnen helfen, Aspekte Ihres Unternehmens zu verstehen, wie zum Beispiel:
- Kunden- oder Nutzerverhalten
- Technologische Probleme
- Mitarbeiterzufriedenheit
- Unternehmenskultur
- Wirksamkeit der Marken- und Marketingstrategie
Tipps zur Nutzung von Analysen für Geschäftsentscheidungen
Prädiktive, präskriptive und andere Arten von Datenanalysen sind leistungsstarke Werkzeuge, um Geschäftsstrategien zu entwickeln und die beste Vorgehensweise für Ihr Unternehmen zu bestimmen. Im Folgenden finden Sie einige Tipps, mit denen Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Unternehmensanalysen ziehen können.
1. Beginnen Sie mit einfachen Datenanalysen
Sie können unzählige Datensätze und Regeln implementieren, aber zu viele Daten können überwältigend sein und von aussagekräftigen Erkenntnissen ablenken. Um Ihre Daten fokussiert und relevant zu halten, beginnen Sie mit einfachen Analysen in kleinem Umfang. Sobald Sie diejenigen etabliert haben, die für Ihr Unternehmen funktionieren, können Sie erwägen, komplexere Datenanalysen hinzuzufügen, die Ihre Strategien verfeinern und verbessern können.
2. Erstellen Sie umfangreiche Datensätze
Da prädiktive Analysen häufig als Grundlage für präskriptive Analysen sowie Geschäftsmodelle oder -strategien dienen, ist es wichtig, dass sie alle relevanten Daten erfassen. Indem Sie Ihre Daten für prädiktive Analysen erweitern und relevante variable Faktoren berücksichtigen, beispielsweise das Alter oder die geografische Demografie von Videospielnutzern oder die Verfügbarkeit in der Lieferkette, können Sie umfangreichere Erkenntnisse gewinnen und bessere Ergebnisse aus den Empfehlungen Ihrer präskriptiven Analysen erzielen.
3. Halten Sie Systeme auf dem neuesten Stand
Unabhängig davon, ob Sie präskriptive, prädiktive oder andere Analysetools verwenden, sollten Sie bedenken, dass Ihre Diagramme und Grafiken nur so effektiv sind wie die zugrunde liegenden Dateneingaben. Stellen Sie also sicher, dass Ihre prädiktiven und präskriptiven Analysen auf korrekt erhobenen und gepflegten Daten basieren, um die Validität Ihrer Analyseergebnisse zu bewahren. Optimieren Sie Ihre Informationen und Erkenntnisse, indem Sie die Datenqualität Ihres Unternehmens kontinuierlich pflegen und Ihre algorithmischen sowie auf künstlicher Intelligenz basierenden Tools aktualisieren.
Warum Ihr Unternehmen beide benötigt
Wenn Sie Ihre Geschäftsmodelle und -strategien auf die nächste Stufe heben möchten, sollten Sie den Einsatz sowohl prädiktiver als auch präskriptiver Analysen in Betracht ziehen. Durch die Entwicklung realistischer Prognosen zu Ergebnissen sowie umsetzbarer und messbarer Pläne dafür, was Ihr Unternehmen als Nächstes tun sollte, können Sie die Abläufe und das Wachstum Ihres Unternehmens optimieren.
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