Präskriptive vs. prädiktive Analysen: Ein vollständiger Leitfaden
Viele Unternehmen begrüßen den Aufstieg großer Datenmengen, wobei 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 zukunftsorientierten Erkenntnissen kombiniert werden. Hier kommen prädiktive und präskriptive Analytik ins Spiel.
Zusammen sind beide Analysemethoden ein wichtiges Element im prädiktiven B2B-Marketing und können bei richtiger 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 verwenden, 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 darüber zu erkennen, wann zuvor die umsatzstärksten Verkäufe erzielt wurden, damit er Umsatzprognosen erstellen und Entscheidungen zu Faktoren wie Personal und Lagerbestand treffen kann.
Was ist präskriptive Analytik?
Die präskriptive Analytik gilt häufig als die Zukunft der geschäftlichen Datenanalyse und geht über prädiktive Daten hinaus, indem sie künstliche Intelligenz, komplexe mathematische Algorithmen und maschinelles Lernen einsetzt. Statt lediglich Optionen vorherzusagen, zielt sie darauf ab, den Ansatz nach dem Bauchgefühl zu beseitigen und stattdessen optimale zukünftige Strategien zur Erreichung organisatorischer Ziele zu empfehlen sowie die möglichen Ergebnisse jeder Maßnahme zu beschreiben.
Präskriptive Analytik berücksichtigt alle Variablen und Faktoren, die sich auf die Geschäftsabläufe auswirken. Sobald umfangreichere Datensätze verfügbar werden, kann die präskriptive Analytik Modelle und Strategien kontinuierlich aktualisieren, um zahlreiche organisatorische Bereiche zu bewältigen, darunter das Risikomanagement und die Optimierung des Unternehmens.
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 ein Volumen von $23.4 Milliarden bis 2030 erreichen wird. Sowohl präskriptive als auch prädiktive Analytik sind wichtige Instrumente für Geschäftsdaten. Obwohl sich ihre Funktionen teilweise überschneiden, weisen sie bestimmte zentrale Unterschiede und Zielsetzungen auf.
Prädiktive und präskriptive Analytik zielen beide darauf ab, Erkenntnisse zu liefern, die Ihre Geschäftsstrategien beeinflussen. Während die prädiktive Analytik mögliche zukünftige Ergebnisse auf Grundlage historischer Daten prognostiziert, nutzt die präskriptive Analytik Daten, um auf Basis verschiedener möglicher Ergebnisse konkrete Maßnahmen zu entwickeln. Vereinfacht gesagt betrachtet die prädiktive Analytik, was in Zukunft geschehen könnte, während die präskriptive Analytik betrachtet, was Ihr Unternehmen als Nächstes tun sollte.
Die prädiktive Analytik leitet Erkenntnisse aus strukturierten Daten und Variablen ab, etwa Kunden- oder Transaktionsdaten, um den Wert einer unbekannten Variable zu bestimmen. Im Vergleich dazu ist die präskriptive Analytik weniger durch Datenbeschränkungen eingeschränkt 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 Unternehmensleistung zu optimieren.
In vielen Fällen reicht prädiktive Analytik nicht aus, um Ihr Unternehmen wettbewerbsfähig zu halten. In Kombination mit präskriptiver Analytik können sich diese Instrumente jedoch gegenseitig ergänzen und optimale nächste Schritte für Ihr Unternehmen liefern. Beispielsweise kann eine Organisation, die beide Instrumente einsetzt, mithilfe prädiktiver Analytik Umsatzprognosen für das folgende Jahr erstellen. Durch die anschließende Anwendung präskriptiver Analytik kann die Organisation mehrere Ansätze modellieren, um Strategien für das Umsatzwachstum zu optimieren.
Anwendungsfälle der präskriptiven und prädiktiven Analytik
Nahezu jedes Unternehmen kann von der Einführung prädiktiver und präskriptiver Analytik profitieren. Betrachten Sie die folgenden Beispiele:
- Personalbedarf: Ermitteln Sie den Abdeckungs- und Einstellungsbedarf auf Grundlage verschiedener Faktoren wie Jahreszeiten, Tageszeit und anderer Details, um Effizienz und Kundenerlebnis zu optimieren.
- Zielgerichtetes Marketing: Durch die Nutzung von Daten zum früheren Verbraucherverhalten können Sie Verbrauchertrends prognostizieren und Marketingkampagnen entsprechend planen.
- Finanzmodelle: Mithilfe historischer Daten und Datenanalysen können Sie finanzielle Faktoren wie Umsätze, Ausgaben und Cashflow prognostizieren, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
- Reduzierung von Geräteausfällen: Sie können Algorithmen und künstliche Intelligenz einsetzen, um technische Fehlfunktionen vorherzusagen oder zu verhindern, Probleme zu mindern und Kosten zu sparen.
- Inhaltsstrategie und Erfolg: Finden Sie heraus, ob Ihre Marketinginhalte ihren Zweck erfüllen. Kosten sie mehr, als sie einbringen? Interagieren Kunden positiv mit ihnen? Ein Unternehmensblog oder mehrere Konten in sozialen Medien können beispielsweise eine erhebliche Belastung darstellen, wenn sie keine Interessenten generieren.
Weitere Arten der Datenanalyse für Unternehmen
Prädiktive und präskriptive Analysen sind nicht die einzigen Werkzeuge zur Interpretation von Unternehmensdaten. In Kombination mit Werkzeugen wie deskriptiven und diagnostischen Analysen helfen diese Methoden Ihnen, einen ganzheitlichen Überblick über Ihr Unternehmen sowie zukünftige Szenarien und Strategien zu gewinnen.
Deskriptive Analyse
Vereinfacht ausgedrückt beantwortet die deskriptive Analyse die Frage: „Was ist passiert?“
Durch die Zusammenführung und Interpretation historischer Daten entwickelt die deskriptive Analyse zugängliche Erkenntnisse, die Datenpunkte zu verschiedenen Aspekten Ihres Unternehmens beschreiben, darstellen und zusammenfassen. Für sich allein kann die deskriptive Analyse Datensätze wie Benutzer- oder Kundendaten, Umsatzwachstum und Preisänderungen beschreiben.
In Verbindung mit anderen Datenanalysewerkzeugen kann die deskriptive Analyse Ihnen helfen, verschiedene Stärken und Chancen in Ihrem Unternehmen zu erkennen und nachfolgende Geschäftsstrategien zu entwickeln.
Diagnostische Analyse
Anstatt zu analysieren und zu beschreiben, was passiert ist, untersucht die diagnostische Analyse, warum bestimmte Änderungen oder Ereignisse eingetreten sind. Die diagnostische Analyse wird häufig als logischer nächster Schritt nach der deskriptiven Analyse eingesetzt und verwendet historische Daten, um kausale und korrelative Beziehungen zwischen Variablen vorzuschlagen oder zu identifizieren.
Die diagnostische Analyse kann Ihnen helfen, Aspekte Ihres Unternehmens zu verstehen, wie zum Beispiel:
- Kunden- oder Benutzerverhalten
- Technische Probleme
- Mitarbeiterzufriedenheit
- Unternehmenskultur
- Wirksamkeit der Marken- und Marketingstrategie
Tipps zur Nutzung von Analysen für Geschäftsentscheidungen
Prädiktive, präskriptive und andere Arten der Datenanalyse sind leistungsstarke Werkzeuge, um Geschäftsstrategien zu entwickeln und die beste Vorgehensweise für Ihr Unternehmen zu bestimmen. Nachfolgend finden Sie einige Tipps, mit denen Sie das Beste aus Ihrer Unternehmensanalyse herausholen können.
1. Beginnen Sie mit einer einfachen Datenanalyse
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 die prädiktive Analyse häufig als Grundlage für präskriptive Analysen und Geschäftsmodelle oder -strategien dient, ist es wichtig, dass sie alle relevanten Daten erfasst. Indem Sie Ihre Daten für die prädiktive Analyse erweitern und relevante variable Faktoren berücksichtigen, beispielsweise das Alter oder die geografischen Merkmale der Nutzer von Videospielen oder die Verfügbarkeit in der Lieferkette, können Sie umfangreichere Erkenntnisse und bessere Ergebnisse aus den Vorschlägen Ihrer präskriptiven Analyse gewinnen.
3. Halten Sie Systeme auf dem neuesten Stand
Unabhängig davon, ob Sie präskriptive, prädiktive oder andere Datenanalysewerkzeuge verwenden, sollten Sie bedenken, dass Ihre Diagramme und Grafiken nur so effektiv sind wie die ihnen zugrunde liegenden Dateneingaben. Stellen Sie mit anderen Worten sicher, dass Ihre prädiktiven und präskriptiven Analysen durch korrekt erhobene und gepflegte Daten abgesichert sind, um die Gültigkeit Ihrer Analyseergebnisse zu bewahren. Optimieren Sie Ihre Informationen und Erkenntnisse, indem Sie die Datenhygiene Ihres Unternehmens kontinuierlich pflegen und Ihre algorithmischen Werkzeuge sowie Werkzeuge für künstliche Intelligenz aktualisieren.
Warum Ihr Unternehmen beides benötigt
Wenn Sie Ihre Geschäftsmodelle und -strategien auf die nächste Stufe heben möchten, sollten Sie die Nutzung sowohl prädiktiver als auch präskriptiver Analysen in Betracht ziehen. Durch die Entwicklung realistischer Prognosen von Ergebnissen sowie umsetzbarer und quantifizierbarer Pläne dafür, was Ihr Unternehmen als Nächstes tun sollte, können Sie Ihre Geschäftsabläufe und Ihr Wachstum optimieren.
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