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, die Probleme von morgen zu lösen, indem sie sie heute identifizieren und umsetzbare Erkenntnisse liefern.
Dieser Leitfaden erläutert, was prädiktive Analysen und Datenwissenschaft sind und wie Sie sie nutzen können, um sich durch bessere Geschäftsanalyse und auf großen Datenmengen basierende Entscheidungsfähigkeiten einen Vorteil gegenüber Ihren Wettbewerbern zu verschaffen. Außerdem stelle ich sieben Beispiele aus der Praxis für den Einsatz prädiktiver Analysen vor, die Sie zu Ihrem nächsten Schritt inspirieren sollen.
Was sind prädiktive Analysen?
Bei der Datenerfassung zur Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse 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. Einer der größten Impulse 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 vergangene Ereignisse, 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 erläutere, wie sie Unternehmen 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 zahlreiche Probleme für Unternehmen in unterschiedlichen Fachbereichen lösen. Sie könnten prädiktive Analysen einsetzen, um zu ermitteln, wie Sie Ihre Gemeinkosten um 25 % senken, Ihre Abschlussquote im Vertrieb um 15 % steigern oder Ihr Unternehmen skalieren können, um der schnell wachsenden Nachfrage gerecht zu werden. Durch die Vorhersage zukünftiger Ereignisse 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 Technologien für maschinelles Lernen 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 Anlagen aufwendete und große Mengen an Abfall entsorgte. Produktionsstillstände schmälerten die Gewinne von Seebo, da sie die Fertigungskapazität verringerten und die Lieferzeiten verlängerten.
Seebo wandte sich dem Einsatz prädiktiver Analysen zu, um die zugrunde liegenden Probleme zu identifizieren 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 geringeren Ausfallzeiten sparten Seebo viel Geld; die geschätzten Einsparungen bei den Ausfallkosten beliefen sich auf 72 %. Niedrigere Kosten und eine optimierte Produktion führten zu außergewöhnlichen Renditen.
Airbnb wächst in 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 bedeutenden Akteur der Branche wurde. Das Unternehmen führt eine Wachstumsrate von 43.000 % in 5 Jahren auf den Einsatz von Technologien für maschinelles Lernen und prädiktiven Analysen zurück.
Das von Airbnb verwendete Modell begann mit historischen Daten, um Muster menschlichen Verhaltens zu ermitteln. Die aus Datenanalysen und Tools für prädiktive Analysen gewonnenen Erkenntnisse bildeten die Grundlage für die nächste Planungsphase von Airbnb, doch Airbnb ging noch weiter. Das Unternehmen testete diese Erkenntnisse, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu bestimmen, und die Ergebnisse wurden in die Analysemaschine zurückgespeist, 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 gleichzeitig 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 Logistikzentren liefern ließ, die nah genug lagen, um die Lieferzeiten erheblich zu verkürzen. Dieser Prozess ist der Grund dafür, dass viele Menschen ihre schnellen Lieferungen von Amazon schätzen und Amazon seine Lieferkette so effizient betreibt.
Gramener und Microsoft identifizieren Wildtiere
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.
Eine der Hauptaufgaben der Stiftung besteht darin, die vielen Fischarten entlang eines 81 Meilen langen Flussabschnitts im Bundesstaat Washington zu erfassen. Menschen dazu zu bringen, Fische zu fangen, zu markieren und wieder freizulassen, kann zeitaufwendig und mühsam sein. Daher entwickelten Microsoft und Gramener ein Modell für prädiktive Analytik 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 sich die Genauigkeit des Modells für prädiktive Analytik gegenüber der manuellen Erfassung der Fische um 73 % verbessert hatte und die damit verbundenen Kosten um etwa 80 % gesenkt wurden. Nun kann die Nisqually River Foundation dieses Geld in andere, produktivere Vorhaben investieren.
Die Triaz-Gruppe senkt Katalogkosten
Die Triaz-Gruppe nutzte prädiktive Analytik, um jedem Kunden beim Versand von Katalogen genau einen Wert zuzuweisen. Dadurch konnte das Unternehmen auch die bestmögliche Rendite für jede seiner Anzeigen ermitteln und unwirksame Anzeigen zugunsten solcher einstellen, die potenziell mehr Aufmerksamkeit bei Kunden erregen würden.
Eines der von der Triaz-Gruppe erkannten Probleme bestand darin, dass das Unternehmen zu viele Kataloge versandte. Die potenzielle Rendite wurde durch die Druckkosten dieser Kataloge erheblich geschmälert. Daher war es entscheidend, die richtige Versandmenge zu bestimmen, um Kosten zu senken und die Konversionsraten seiner Marketingkampagnen zu optimieren.
Würth steigert die Vertriebseffizienz
Zu wissen, welche Produkte potenziellen Kunden gezeigt werden sollten, kann den Unterschied zwischen einem erfolgreichen Verkauf und dem Verlust eines Kunden ausmachen. Würth verwendet einen Algorithmus, um das Kundenverhalten zu untersuchen und zu bestimmen, für welche Produkte sich jeder Kunde höchstwahrscheinlich interessieren wird, noch bevor er den ersten Kontakt aufgenommen hat. 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 deutlich erhöht. Außerdem konnten Vertriebsmitarbeiter ihre Zeit besser nutzen, indem sie mit Kunden arbeiteten, bei denen eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit bestand. Ein weiterer Vorteil ist die verbesserte Kundenerfahrung, die zu höheren Kundenbindungsraten führt.
Globale Einzelhandelskette steigert die Gutschein-Nutzung um bis zu 15 %
Künstliche Intelligenz hilft Lebensmittelhändlern bei der Lösung eines Problems, das ihnen seit Jahren bekannt ist. Viele Kunden beachten die auf ihren Kassenbons gedruckten Gutscheine nicht, und der Aufstieg digitaler Medien hat die Zahl der Gutschein-Nutzer reduziert, die ihre Wochenzeitungen nach Sparmöglichkeiten durchsuchen.
In unserem letzten Beispiel für prädiktive Analytik erfuhr ein globales Lebensmitteleinzelhandelsunternehmen, wie sich die Gutschein-Nutzung um 15 % steigern lässt, und nutzte diese Erkenntnis, um dreimal so viele Gutschein-Kampagnen zu erstellen. Dies wirkte sich positiv auf mehr als 10.000 Filialen aus, da Kunden mehr Produkte kauften, um ihre Gutscheine einzulösen.
Mit prädiktiver Analytik beginnen
Technologien des tiefen Lernens werden in der Finanzdienstleistungsbranche, im Personalwesen und im Gesundheitswesen schnell eingesetzt. Die Fähigkeit, zukünftige Trends zu erkennen und vorherzusagen, bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten für prädiktives B2B-Marketing.
Da Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz in letzter Zeit häufig für Schlagzeilen sorgen, fragen Sie sich vielleicht, wie Sie Algorithmen des maschinellen Lernens zum Vorteil Ihres Unternehmens einsetzen können. Bevor Sie sich jedoch in die Tiefe stürzen, sollten Sie einige Dinge wissen. Prädiktive Analytik ist keine Universallösung für alle Probleme. Es ist sinnvoll, sie mit anderen Analysestrategien zu kombinieren.
Sie sollten sich darüber im Klaren sein, welche realen Probleme Sie mithilfe von Analysen beheben möchten, die richtigen Informationen sammeln und Ihre Modelle für prädiktive Analytik 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: Die beste Software für Inhaltsanalysen
Das zu lösende Problem identifizieren
Wie die obigen Beispiele gezeigt haben, hatte jede Organisation, die prädiktive Analytik zu ihrem Vorteil einsetzte, eine einzigartige Reihe von Problemen. In einigen Fällen waren die Produktionskosten zu hoch oder die Unternehmen erreichten nicht die richtige Kundengruppe. In anderen Fällen mussten Unternehmen Möglichkeiten finden, ihre Reichweite und die Interaktion mit Kunden zu erhöhen.
Bei der Entwicklung Ihrer eigenen Lösung für prädiktive Analytik sind viele Datenarten zu berücksichtigen. Versuchen Sie, die Schwachstellen Ihres eigenen Unternehmens zu bewerten, damit Sie einen konkreten Zweck für den Einsatz von Analysen haben. Sobald Sie ein oder mehrere Probleme identifiziert haben, können Sie nach Erkenntnissen suchen, wie Sie diese überwinden können.
Sicherstellen, dass die erforderlichen Daten vorhanden sind
Ein erfahrener Datenanalyst weiß, dass die Technologie des maschinellen Lernens nur so gut ist wie die Informationen, mit denen man sie versorgt. 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 Analysen 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 verwenden noch aus denen Sie Erkenntnisse gewinnen. Sie möchten die Effektivität Ihrer Zeit und Ressourcen maximieren, einschließlich Ihrer Investition in Software für Marketinginformationen.
Modelle für prädiktive Analysen erstellen
Haben Sie keine Angst davor, eigene Modelle für prädiktive Analysen zu erstellen. Unternehmen setzen maschinelles Lernen auf zutiefst unvorstellbare Weise ein. Sie könnten beispielsweise prädiktive Analysen verwenden, um zu bestimmen, wann der optimale Zeitpunkt für die Reparatur von Maschinen in einer Produktionsstätte ist. Sie könnten Mitarbeiter so einteilen, dass Stoßzeiten abgedeckt sind und es zu minimalen Ausfallzeiten kommt, wodurch der Wert der Löhne Ihrer Mitarbeiter maximiert wird.
Ein weiteres nützliches Modell kann vorhersagen, wie viel Bargeld Sie künftig zur Verfügung haben werden und wo es am besten investiert wäre. 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 Erkenntnisse daraus zu gewinnen, aber es ist eine Zeitverschwendung, wenn Sie keine Anpassungen vornehmen. Eines der Probleme mancher Unternehmen besteht darin, dass sie untätig bleiben, obwohl sie wertvolle Erkenntnisse zur Hand haben.
Wenn Sie auf Grundlage dieser Erkenntnisse keinen Aktionsplan erstellen, könnte es einer Ihrer Wettbewerber tun.
Wie planen Sie, prädiktive Analysen künftig einzusetzen?
Haben Sie Ideen, wie sich die heute nicht besprochenen Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens einsetzen lassen? Nehmen Sie an der Diskussion teil und teilen Sie uns mit, wie prädiktive Analysen Ihrer Meinung nach den digitalen Markt in den kommenden Jahren prägen werden. Vergessen Sie nicht, unseren Newsletter zu abonnieren, um die neuesten Nachrichten und Geschichten zu erhalten.
