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Prädiktive Analysen: Von Daten zu Einblicken

In diesem Leitfaden erfährst du, welche Grundlagen prädiktive Analysen bieten und wie prädiktive Analysen dir helfen können, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Prädiktive Analysen sind eine Datenwissenschaft, bei der aktuelle Daten erfasst und verwendet werden, um zukünftige Ergebnisse in verschiedenen Branchen vorherzusagen. Sie wenden maschinelles Lernen auf die erfassten Daten an, um eine Vorstellung davon zu bekommen, was in Zukunft in Bezug auf eine bestimmte Abfrage passieren könnte.

Du kannst prädiktive Analysen verwenden, um historische Daten zu analysieren, Muster aufzudecken und zukünftige Trends vorherzusagen. Die prädiktiven Analysefunktionen sind umfangreich, werden aber hauptsächlich verwendet, um potenzielle Probleme in naher und ferner Zukunft vorherzusehen.

Die Daten aus prädiktiven Analysen können Unternehmen dabei helfen, ein Worst-Case-Szenario zu vermeiden, das schwer zu beheben sein kann. Die Daten können auch verwendet werden, um den Kundenservice zu verbessern, den Gewinn zu steigern und logistische Probleme zu vermeiden.

In diesem Artikel erfährst du, was prädiktive Datenanalysen sind, welche Vorteile sie bieten und vieles mehr. Lies weiter, um die verschiedenen prädiktiven Analysemethoden kennenzulernen und zu erfahren, wie sie deinen Entscheidungsprozess verbessern können.

Was ist prädiktive Analytik?

Prädiktive Analysen umfassen die Betrachtung historischer Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Die Informationen, die durch prädiktive Modellierung und Datenanalysen generiert werden, sind in der Regel sehr genau bei der Vorhersage zukünftiger Ereignisse, aber sie sind nicht perfekt. Allerdings können sie auf eine Vielzahl von Szenarien angewendet werden, mit denen ein Unternehmen täglich konfrontiert ist.

Prädiktive Analysen verwenden Data-Mining-Techniken, maschinelles Lernen und statistische Modellierung, um Muster in Daten zu finden und Risiken und Chancen zu identifizieren.

Dieser Bereich der Datenwissenschaft ähnelt der Nutzung einer Suchmaschine, aber die Abfragen sind komplexer, und von den daraus resultierenden Daten wird erwartet, dass sie die Zukunft mit hoher Genauigkeit vorhersagen können.

Wie funktioniert prädiktive Analytik?

Der prädiktive Analyseprozess beginnt mit einem Problem und durchläuft eine Reihe von Schritten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Das Problem kann alles sein, von der Betrugserkennung bis hin zur Sicherstellung, dass die Regale für die Weihnachtszeit gefüllt sind. Relevante Datensätze oder Datenbanken werden zur Untersuchung erfasst und dann zur Analyse verarbeitet. Der Datenwissenschaftler wendet dann das entsprechende Tool an, um die gewünschten Daten zu finden, und validiert dann die Ergebnisse für die Bereitstellung an die Stakeholder über einen Bericht.

Arten von Prognosemodellen

Predictive-Analytics-Software verwendet verschiedene prädiktive Modellierungstechniken, um kohärente Daten zu erzeugen, die auf verschiedene Situationen angewendet werden.

Es gibt verschiedene Arten von Prognosemodellen, die je nach Unternehmen in verschiedenen Szenarien verwendet werden können. Zu den häufigsten Arten von Vorhersagemodellen gehören:

Klassifizierungsmodell

Klassifizierungsmodelle sind die einfachsten Vorhersagemodelle in Bezug auf die Fragen, die sie beantworten.

Dieses Modell stützt sich auf historische Daten, um Kategorien zu erstellen und die Abfragen zu beantworten. Es eignet sich am besten für Fragen, die eine Ja- oder Nein-Antwort erfordern, und hilft dem Benutzer, basierend auf den Ergebnissen eine Entscheidung zu treffen.

Prognosemodell

Das Prognosemodell wird verwendet, um zukünftige Ergebnisse in Bezug auf Verbraucherverhalten, Umsatz, Angebot und Nachfrage und mehr zu prognostizieren. Dieses Modell generiert Antworten basierend auf numerischen Werten, die aus historischen Daten stammen.

Ein Einzelhändler kann sich zum Beispiel einen Überblick darüber verschaffen, wie viel Lagerbestand während eines bestimmten Zeitraums zur Verfügung steht, um die Kundennachfrage zu befriedigen und zu vermeiden, dass der Bestand vor dem Ende des Nachfragezeitraums knapp wird. Das Modell kann auch verwendet werden, um eine erhöhte Besucherfrequenz oder Nachfrage nach einer Veranstaltung in der Nähe zu berücksichtigen, von der erwartet wird, dass sie für einen bestimmten Zeitraum mehr Personen in die Region lockt.

Ausreißer-Modell

Das Ausreißer-Modell ist eher reaktiv als proaktiv, kann aber beide Aktionen durchführen, indem es das Potenzial eines unerwünschten Ereignisses vorhersagt.

Ein Beispiel: Ein neues Produkt wird auf den Markt gebracht, aber die Zahl der Beschwerden ist größer als erwartet. Dies kann auf ein Problem mit dem Produkt hinweisen, das zu einer großen Anzahl von Produktrücksendungen kurz nach der Markteinführung führen kann.

Clustering-Modell

Das Clustering-Modell kombiniert Personengruppen mit ähnlichen Attributen zu Clustern. Dies erleichtert die Erstellung einer gezielten Marketingkampagne und die Gruppierung von Personen in Hochrisiko- oder Niedrigrisikokategorien.

Mit diesen Informationen kannst du gleichzeitig eine große Gruppe von Personen mit ähnlichem Geschmack erreichen und Gruppen anhand ihrer potenziellen Risikofaktoren identifizieren. Clustering-Modelle können auch Strafverfolgungsbehörden helfen, Orte zu identifizieren, an denen häufig Kriminalität auftritt.

Zeitreihenmodell

Das Zeitreihenmodell verwendet die Zeit als Eingabe, nach der Daten gesucht werden. Es stützt sich auf Daten aus einem ausgewählten Zeitraum des Vorjahres, die verwendet werden, um die Nachfrage für denselben Zeitraum im aktuellen Jahr vorherzusagen.

Das Modell wird einige Wochen vor Beginn des Zeitraums der historischen Daten ausgeführt, um genügend Zeit zu haben, auf die generierten Informationen zu reagieren.

Zum Beispiel muss ein saisonaler Lebensmittelbetrieb vor Beginn der hektischen Saison über genügend Vorräte verfügen. Die Zeitreihe verwendet den Umsatz des Vorjahres, um zu schätzen, wie viele Verbrauchsmaterialien benötigt werden, um eine ähnliche Umsatzmenge für das kommende Jahr zu erreichen.

Predictive analytics uses

Was ist prädiktive Analytik?

Prädiktive Datenanalysen werden in vielen Branchen eingesetzt, um die zukünftigen Ergebnisse eines bestimmten Szenarios vorherzusehen. Alle Branchen müssen künftige Anforderungen vorhersehen und prädiktive Analysemodelle können dabei helfen.

Prognosen

Eine der häufigsten Anwendungen von prädiktiven Modellierungstechniken ist die Verwendung von Daten aus der Vergangenheit, um genaue Prognosen über zukünftige Bestände, Nachfrage und Bedarf an Dienstleistungen oder Lieferungen zu erstellen.

Bei der Prognose werden historische Daten aus einer Datenbank abgerufen, um die vergangene Performance zu überprüfen und vorauszusehen, was am wahrscheinlichsten bald passieren wird.

Zum Beispiel hatte ein Hotel im Vorjahr eine geschäftige Saison und möchte sich im kommenden Jahr auf dieselbe geschäftige Saison vorbereiten. Prognosen helfen dem Hotel bei der Planung von Personal, Vorräten, Wäsche, Lebensmitteln und anderem Bedarf, um Engpässe zu vermeiden, wenn die Saison startet.

Marketing

Marketingfachleute verwenden prädiktive Analysen, um Fragen zu Marketingkampagnen zu beantworten, z. B. wie ein Verbraucher auf eine neue Art von visuellem Branding reagieren könnte.

Ein gutes Beispiel für prädiktive Analysen im Marketing ist die Spielzeugindustrie. Ein Spielzeughersteller möchte eine Vorstellung davon bekommen, wie Verbraucher auf die Ankündigung eines neuen Spielzeugs reagieren, das zu einer bestehenden Produktlinie hinzugefügt wird. Prädiktive Analysetechniken können dem Spielzeughersteller helfen, einen tieferen Einblick in die wahrscheinlichste Reaktion von Verbrauchern zu erhalten.

Betrugserkennung

Prädiktive Analysetechniken können verwendet werden, um Betrugsmuster in einer Organisation zu identifizieren. Dazu wird ein Prognosemodell ausgewählt und es werden historische Daten für die Modellierung verwendet.

Ein Beispiel für prädiktive Analysen ist die Suche nach Kundenbetrug und die Feststellung, ob es ein Muster von Fehlbestellungen oder eine Auffälligkeit im Kaufverhalten gibt. Das Durchsuchen der Daten hilft, Probleme aufzudecken und verhindert, dass sie in Zukunft erneut auftreten.

Lieferkette

Lieferketten stehen unter ständigem Druck, verschiedene Probleme zu vorauszusehen, z. B. einen Anstieg der Treibstoffkosten, weniger verfügbare Fahrer für die Auslieferung von Waren und einen Mangel an Waren zur Erfüllung eines Auftrags.

Die Verwendung von Vorhersagemodellen ermöglicht es den Akteuren in der Lieferkette, potenziellen Problemen einen Schritt voraus zu sein und ihre Auswirkungen auf den stetigen Warenfluss zu minimieren.

Human Resources

Prädiktive Analysen helfen, menschliches Verhalten am Arbeitsplatz vorherzusehen.

Mithilfe der prädiktiven Analytik lassen sich beispielsweise Verhaltensmuster erkennen, die auf die Wahrscheinlichkeit hinweisen, dass jemand in einem bestimmten Zeitraum kündigen wird, es lässt sich feststellen, ob ein Bewerber eine gute Ergänzung für das Unternehmen darstellt, und es lässt sich entscheiden, wer wahrscheinlich zu den Leistungsträgern gehören wird.

Benefits of predictive analytics

Vorteile prädiktiver Analysen

Von der Betrugserkennung bis hin zu verbesserten Geschäftsabläufen gibt es zahlreiche Vorteile der Verwendung von prädiktiven Analysen am Arbeitsplatz, darunter:

Erkennung von Betrug

Betrug wird in der Regel dadurch aufgedeckt, dass über einen bestimmten Zeitraum hinweg nach Aktivitätsmustern gesucht wird. Das heißt, jemand, der sich an Betrug beteiligt, hat die beste Zeit oder das beste Zeitfenster für betrügerische Aktivitäten ermittelt.

Es ist schwierig, die Beweise für Betrug zu verschleiern, da das elektronische Tracking Spuren hinterlässt, die durch die Verwendung von Suchanfragen in Datenbanken und maschinelles Lernen aufgedeckt werden können. Diese Tools finden ungewöhnliche Muster und melden sie einem Endbenutzer, der dann die Daten auf Anzeichen von Betrug analysiert.

Optimierung des Betriebs

Der Betrieb, sei es die Art und Weise, wie ein Kassierer einen Kunden anspricht oder wie ein Qualitätskontrollmonitor nach Mängeln sucht, besteht aus einer Reihe von Prozessen, die sich im Laufe der Zeit stauen können.

Prädiktive Analysen nutzen die Daten aus diesen Prozessen, um verschiedene Ergebnisse basierend auf verschiedenen Parametern anzuzeigen. Sie können zur Verbesserung der Effizienz eines Betriebs in allen Abteilungen und auf allen Ebenen eingesetzt werden.

Zu Beispielen für die Verwendung von Predictive-Analytics-Tools gehört die Bestimmung der Kosten für Kraftstoffpreise in der Zukunft, um das Bezahlerlebnis eines Kunden zu verbessern.

Reduzierung von Risiken

Die Fähigkeit, zukünftige Ereignisse mithilfe von prädiktiven Analysen vorherzusagen, bedeutet, dass es einfacher ist, potenzielle Probleme vorherzusehen und sie so weit wie möglich zu vermeiden. Dies wird auch als Risikoreduktion bezeichnet, da die Modelle ein Ereignis aufdecken und definieren können, das du vielleicht nicht vorhergesehen hast.

Die Daten legen nicht so sehr fest, wann und wo ein unerwünschtes Ereignis eintritt, sondern zeigen vielmehr die Chancen und Möglichkeiten des Eintretens eines bestimmten Ereignisses auf, sodass du entsprechend planen und reagieren kannst.

Optimierung von Marketingkampagnen

Eine der Funktionen von prädiktiven Analysen ist die Fähigkeit, eine Marketingkampagne effektiver zu gestalten. Ein Prognosemodell kann eingerichtet werden, um Datenpunkte wie demografische Daten zu verwenden und sie auf wichtige Aspekte der Marketingkampagne anzuwenden. So lässt sich bestimmen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmter Käufertyp reagiert.

Verbesserung der Kundenzufriedenheit

Prädiktive Analysen können verwendet werden, um verwertbare Einblicke in das Kundenverhalten, die Probleme beim Kauf und die Gründe für ihre Kaufentscheidung zu gewinnen.

Diese Daten können genutzt werden, um die Hindernisse zu beseitigen, auf die ein Kunde während seines Einkaufs stößt, was zu weniger Stress für den Kunden führt und seine Zufriedenheit erhöht.

Steigerung des Umsatzwachstums

Wenn ein Kunde ein Produkt leichter kaufen kann, sichergestellt wird, dass genügend Produkte verfügbar sind, und Hindernisse für die Lieferung eines Produkts beseitigt werden, werden weniger Arbeitsstunden für die Bewältigung widriger Situationen aufgewendet.

Es bedeutet auch, dass Kunden das bekommen, was sie wollen, wenn sie es wollen, und zwar in ausreichender Menge. Die reibungslose Lieferung von Waren und Dienstleistungen erhöht den Umsatz, da weniger Geld zur Lösung von Problemen umgeleitet wird.

Herausforderungen der prädiktiven Analyse

Der Bereich der Datenwissenschaft ist nur so gut wie diejenigen, die prädiktive Analysesoftware verwenden. Es ist nicht ungewöhnlich, dass die daraus resultierenden Daten Verzerrungen unterliegen, aufgrund schlechter Quelldaten von schlechter Qualität sind und dass das Modell aufgrund fehlender Aktualisierungen fehlerhafte Daten liefert.

Genauso wie Vorteile haben prädiktive Analysen auch einige Nachteile, wie z. B.:

Datenqualität

Die Verwendung von Daten mit schlechter Qualität wird immer zu Ergebnissen mit schlechter Qualität führen, da die meisten prädiktiven Analysemodelle in Bezug auf die Art und Weise, wie sie Daten verarbeiten, buchstäblich sind. Letztendlich hängt die Qualität der Daten, die aus prädiktiven Analysen bereitgestellt werden, von der Qualität der Datenquelle ab.

Datenverzerrung

Menschen neigen dazu, ihre inhärenten Vorurteile in ihre Fragen zu integrieren, unabhängig davon, wie hart sie versuchen, sie auszuschalten. Diese Vorurteile werden dann Teil des Modellierungsprozesses und führen zu Daten, die nicht so genau sind, wie sie sein könnten.

Beispielsweise mag die Person, die das Modell erstellt, die Farbe Blau bevorzugen, aber die Person, die den Bericht anfordert, möchte Daten aus einer Vielzahl von Farben. Die inhärente Verzerrung zugunsten der Farbe Blau führt zu einem Bericht, der eher einfarbig ist als ein Regenbogen.

Datenschutz und Sicherheit

Datenschutz und Sicherheit sind zwei Hauptprobleme, mit denen Unternehmen bei der Verwendung von prädiktiven Analysen konfrontiert sind. Bei der Datenanalyse werden manchmal die Benutzerkonten nach Daten durchforstet, wozu sich der Benutzer bei der Anmeldung bereit erklärt.

Das Unternehmen ist jedoch für die Wahrung der Account-Sicherheit verantwortlich und muss mit den daraus resultierenden Daten verantwortungsvoll umgehen. Personenbezogene Daten werden leicht missbraucht und für betrügerische Aktivitäten verwendet und das Unternehmen kann für die Nichteinhaltung von Datenschutz und Sicherheit haftbar gemacht werden.

Interpretierbarkeit

Die Effektivität der Daten, die von prädiktiven Analysen bereitgestellt werden, hängt von der Person ab, die die Daten liest.

Die aus dem Modell abgeleiteten Daten können hervorragend sein, aber wenn die Person, die die Ergebnisse liest, keine gute Vorstellung davon hat, wonach sie sucht, sind die Daten im Wesentlichen nutzlos.

Wer auch immer die Daten aufbereitet, muss sie für Leser zugänglich machen, die die Ergebnisse verstehen können, aber möglicherweise nicht in der Lage sind, die Syntax zu analysieren, damit die Daten einen Sinn ergeben.

Modellpflege

Prädiktive Modelle müssen regelmäßig aktualisiert und abgestimmt werden, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

Die Ergebnisse verschlechtern sich, wenn die Person, die für die Pflege der Modelle verantwortlich ist, ihre Arbeit nicht erledigt oder wenn jemand, der für die Verwaltung verantwortlich ist, nicht in die Modelle investiert. Die Parameter, die für die Modellierung verwendet werden, sind veraltet und erstellen fehlerhafte Berichte, die keine gute Arbeit bei der Bestimmung zukünftiger Ergebnisse leisten.

Tools, die bei der prädiktiven Analyse verwendet werden

Die für die prädiktive Analyse verwendeten Tools ermöglichen es dem Benutzer, seine Abfragen zu verfeinern, um die Analyse zu steuern.

Beispielsweise kann jemand, der maschinelles Lernen verwenden möchte, um mehrere neuronale Netzwerke zu erstellen, die menschliches Verhalten vorhersagen, ein Modell für prädiktive Analysen des maschinellen Lernens verwenden, um sein Ziel zu erreichen. Maschinelles Lernen wird in der Regel nicht in prädiktiven Analysen verwendet, kann aber in Verbindung verwendet werden, um die resultierenden Daten zu verfeinern und Zeit zu sparen.

Weitere Beispiele für prädiktive Analysetools sind statistische Tools zur Ermittlung des Durchschnitts in einem Datensatz, Tools für maschinelles Lernen zur Entwicklung neuronaler Netze und Visualisierungstools zur Erstellung von Grafiken, Diagrammen und anderen Arten von Bildern, die mögliche Ergebnisse für eine bestimmte Abfrage zeigen.

Die große Vielfalt an prädiktiven Analysetools bedeutet, dass fast jedes Unternehmen eine Antwort auf seine Fragen zu potenziellen Problemen in der Zukunft finden kann.

How Mailchimp uses predictive analytics to help your business

So nutzt Mailchimp prädiktive Analysen, um dir zu helfen

Prädiktive Analysen können dir helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und deine Geschäftsprozesse zu optimieren. Glücklicherweise verfügt Mailchimp über mehrere Tools zur prädiktiven Analyse, die du verwenden kannst. Mailchimp nutzt prädiktive Analysen, um den Geschäftsbetrieb auf viele Arten zu verbessern, darunter:

Optimierung deiner E-Mail-Kampagnen

Mailchimp verwendet Tools zur prädiktiven Analyse, um deine E-Mail-Werbemaßnahmen mit E-Mail-Kampagnenideen zu optimieren, die bei deiner Zielgruppe Anklang finden und die Öffnungsraten erhöhen.

Wissen, welche Botschaft du deinen Kunden senden solltest

Unsere prädiktiven Analysetools können dir helfen, eine solide Botschaft zu formulieren, die deine Kunden schätzen und auf die sie positiv reagieren werden. Du kannst sicher sein, dass die Kampagne, die du mithilfe von Datenanalysen erstellst, die Aufmerksamkeit eines größeren Kundenpools erregt und bei der Zielgruppe ankommt.

Planung deiner Kampagnenstrategie

Mit Mailchimp kannst du deine Kampagnenstrategie anhand der Daten planen, die durch vorausschauende Modellierung bereitgestellt werden, um deine idealen Kunden zu erreichen und ihre Antwort und ihr Interesse in einen Kauf zu verwandeln.

Identifizierung hochwertiger Interessenten

Prädiktive Analysen helfen, hochwertige Interessenten und die Art der Botschaft zu identifizieren, auf die sie reagieren werden. Indem du deine hochwertigen Interessenten identifizierst, kannst du eine positive Kundenerfahrung mit deinem Unternehmen schaffen und eine neue Geschäftskundenbeziehung aufbauen, die im Laufe der Zeit zu Kundentreue führt.

Optimierung deines Entscheidungsprozesses mit prädiktiven Analysen

Prädiktive Analysen helfen deinem Unternehmen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage historischer und transaktionaler Daten zu treffen, die ansonsten schwer zu erkennen und zu organisieren sind. Es spart Zeit, hilft, Ineffizienzen aufzudecken und macht deine Kunden glücklich, weil du ihre Bedürfnisse vorhersehen kannst.

Wir bei Mailchimp möchten dir helfen, das Beste aus deinen Marketingaktivitäten herauszuholen, sei es durch prädiktive Analysen, um Muster in Daten aufzudecken, oder durch die Erstellung dynamischer E-Mail-Inhalte, die deine Kunden begeistern.

Unsere umfassende Ressourcenbibliothek bietet alles, von Ideen für E-Mail-Kampagnen bis hin zu Tipps zum Verfassen einer Datenschutzrichtlinie für deine Website. Sieh dir an, was wir anbieten, und erfahre, wie unsere Services dein Unternehmen auf die nächste Stufe bringen können.

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