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.
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.
