Jeden Tag stehen Führungskräfte in Unternehmen vor schwierigen Entscheidungen. Sollen sie mehr Personal einstellen? Ein neues Produkt auf den Markt bringen? Einen weiteren Standort eröffnen? In der Vergangenheit haben sie sich bei diesen Entscheidungen hauptsächlich auf ihre Erfahrung und ihr Bauchgefühl verlassen. Doch heute gibt es einen besseren Weg: die präskriptive Analytik.
Sicherlich hast du schon davon gehört, dass Unternehmen Daten für ihre Entscheidungsfindung nutzen. Vielleicht verwendet auch dein Unternehmen Berichte und Analysen, um anhand von Verkaufszahlen oder Website-Zugriffszahlen Einblicke in vergangene Ereignisse zu gewinnen. Das ist hilfreich, aber erst der Anfang. Einige Unternehmen gehen mittlerweile über die reine Auswertung vergangener Daten hinaus und nutzen diese für die Vorhersage zukünftiger Trends. Doch auch das reicht heute nicht mehr aus.
Mit der präskriptiven Analytik kannst du mit den Daten deines Unternehmens konkrete Empfehlungen für die nächsten Schritte erhalten. Anstatt nur Trends aufzuzeigen oder Vorhersagen zu treffen, werden dir hierbei die am besten geeigneten Maßnahmen vorgeschlagen. So erfährst du zum Beispiel genau, wann du neue Ware bestellen solltest, auf welche Kunden du dich konzentrieren solltest oder wie du deine Preise anpassen kannst, um den Umsatz zu steigern.
Hier erfährst du mehr über die präskriptive Analytik und wie sie dir zu besseren geschäftlichen Entscheidungen verhelfen kann.
Was ist präskriptive Analytik?
Präskriptive Analytik ist eine Methode zur Datenanalyse, die Unternehmen genau aufzeigt, welche Maßnahmen sie zur Erzielung besserer Ergebnisse ergreifen müssen. Sie verarbeitet deine Geschäftsdaten und gibt konkrete, umsetzbare Empfehlungen zur Verbesserung deiner Betriebsabläufe und zur Steigerung deines Gewinns. Diese Empfehlungen basieren auf der Analyse historischer Daten und Echtzeitinformationen über deine Geschäftsabläufe.
Zur Erstellung dieser Empfehlung nutzt das System zwei wesentliche Methoden. Mit der ersten Methode, der Optimierung, werden Zahlen analysiert, um die beste Lösung für komplexe geschäftliche Probleme zu finden.
So könnte ein produzierendes Unternehmen beispielsweise mithilfe von Optimierung die genauen Produktionsmengen unter Berücksichtigung der Maschinenkapazität, der Rohstoffkosten und der Kundenaufträge ermitteln.
Die zweite Methode, die Simulation, spielt Tausende von möglichen Szenarien zur Vorhersage von Ergebnissen durch. So könnte ein Fertigungsunternehmen mithilfe von Simulationen testen, wie sich unterschiedliche Produktionspläne auf Lieferzeiten und Kosten auswirken würden, bevor tatsächliche Änderungen an den Betriebsabläufen vorgenommen werden.
Die präskriptive Analytik folgt einem transparenten, systematischen Prozess, um Rohdaten in umsetzbare Geschäftsempfehlungen zu verwandeln.
Die meisten Firmen sammeln jede Menge Daten aus ihrem täglichen Betrieb, von Verkaufszahlen und Kundenverhalten bis hin zu Produktionsplänen und der Leistung ihrer Geräte. Allerdings reicht die bloße Erfassung solcher Daten nicht aus.
Mithilfe von präskriptiver Analytik werden diese Infos in mehreren Schritten verarbeitet, um Empfehlungen für Führungskräfte zu erstellen, mit denen sie ihre Abläufe verbessern und den Gewinn steigern können.
Datenerfassung und Integration
Es geht darum, Daten aus verschiedenen Quellen wie Verkaufsaufzeichnungen, Kundendatenbanken, Maschinensensoren und Website-Analysen zu erfassen. So entsteht ein komplettes Bild der Geschäftsabläufe.
Moderne Systeme sind mit Live-Datenquellen verbunden, die ständig neue Infos über Verkäufe, Content-Marketing-Performance, Kundenverhalten und Abläufe liefern.
Sowohl strukturierte Daten (wie Verkaufszahlen) als auch unstrukturierte Daten (wie Kundenbewertungen) werden in einem System für die Analyse zusammengefasst.
Datenbereinigung und -aufbereitung
Zur Sicherstellung der Genauigkeit werden fehlerhafte oder doppelte Daten entfernt, Fehler behoben und fehlende Informationen entsprechend ergänzt. Anschließend werden alle Daten in einheitliche Formate konvertiert, damit das System alles effektiv verarbeiten kann. Es werden zusätzliche Kontextinformationen und Tags hinzugefügt, damit das System die Informationen besser verstehen und kategorisieren kann.
Mustererkennung und Analyse
Algorithmen für maschinelles Lernen scannen die Daten, um sinnvolle Muster und Zusammenhänge aufzuspüren, die sich auf Geschäftsentscheidungen auswirken können.
Eine erweiterte Analyse zeigt, welche Faktoren die Geschäftsergebnisse am meisten beeinflussen und wie sie zusammenwirken. Das System macht auf ungewöhnliche Muster aufmerksam, die vielleicht sofort angegangen werden müssen oder neue Chancen bieten.
Szenarioentwicklung
Anhand von Datenanalysen und Geschäftszielen werden konkrete, umsetzbare Lösungen entwickelt. Dabei wird jede Empfehlung mit detaillierten Prognosen zu den zu erwartenden Ergebnissen und möglichen Risiken versehen. Die Lösungen werden dann nach ihrer erwarteten Wirkung, Machbarkeit und Übereinstimmung mit den Geschäftszielen bewertet.
Kontinuierliches Lernen und Anpassen
Eine Software für präskriptive Analytik überprüft, wie gut ihre Empfehlungen in der Praxis funktionieren. Algorithmen passen sich automatisch an die tatsächlichen Ergebnisse an, um darauf aufbauende Empfehlungen zu verbessern. Regelmäßige Updates berücksichtigen neue Daten und Erkenntnisse, damit das System immer genau und relevant bleibt.
Präskriptive Analytik vs. prädiktive Analytik
Es gibt verschiedene Arten von Analysen, die Unternehmen bei der Auswertung und Nutzung ihrer Daten helfen. Um zu verstehen, wie präskriptive Analysen funktionieren, müssen wir sie mit anderen Arten der Datenanalyse vergleichen.
Prädiktive und präskriptive Analysen werden oft verglichen, weil sie ähnlich klingen und sich beide auf mögliche zukünftige Ereignisse beziehen. Prädiktive Analysen konzentrieren sich auf die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage aktueller und historischer Daten. Sie verwenden statistische Modelle und maschinelles Lernen, um fundierte Vermutungen darüber anzustellen, was als Nächstes passieren könnte.
Das System könnte zum Beispiel vorhersagen, dass die Kundennachfrage im nächsten Quartal aufgrund von saisonalen Mustern und Marktbedingungen um 20 % steigen wird. Es könnte auch prognostizieren, welche Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit nicht mehr kaufen werden.
Die präskriptive Analytik geht noch ein paar Schritte weiter. Anstatt nur zu sagen, was passieren könnte, schaut sie sich mehrere mögliche Antworten an und schlägt konkrete Maßnahmen vor, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Wenn die prädiktive Analytik zeigt, dass der Umsatz um 20 % steigen wird, könnte die präskriptive Analytik genau vorgeben, wie viele neue Mitarbeiter du einstellen, wie viel Lagerbestand du bestellen und wie du dein Marketingbudget anpassen solltest, um dieses Wachstum möglichst effektiv zu bewältigen.
Darüber hinaus nutzen Unternehmen auch deskriptive Analysen, um vergangene Leistungen zu verstehen, und diagnostische Analysen, um zu verstehen, warum etwas passiert ist. Das Besondere an präskriptiven Analysen ist jedoch, dass sie sich auf zukünftige Aktionen konzentrieren.
Deskriptive und diagnostische Analysen blicken zurück. Prädiktive Analysen erstellen Prognosen. Aber nur präskriptive Analysen geben konkrete Empfehlungen bzgl. der nächsten Schritte. Das macht sie besonders wertvoll für Unternehmen, die unter wechselnden Marktbedingungen schnell komplexe Entscheidungen treffen müssen.
Unternehmen, die präskriptive Analytik einsetzen, erzielen meist Verbesserungen in ihrem gesamten Unternehmen. Mit datengestützten Empfehlungen für jede wichtige Entscheidung können Unternehmen schneller und zuversichtlicher handeln und gleichzeitig Risiken und Kosten reduzieren. Hier sind die wichtigsten Vorteile, von denen Unternehmen profitieren:
Betriebliche Effizienz
Unternehmen, die präskriptive Analytik einsetzen, senken in der Regel ihre Betriebskosten. Das System identifiziert Engpässe in Produktionsprozessen und schlägt spezifische Änderungen zur Optimierung der Arbeitsabläufe vor. So kann ein Unternehmen z. B. mithilfe der präskriptiven Analytik den Ausschuss reduzieren und die Maschinenauslastung erhöhen.
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Kostenreduzierung
Mithilfe der präskriptiven Analytik können Unternehmen Geld sparen, indem sie die Ressourcenzuweisung und -nutzung optimieren und den Wartungsbedarf vorhersagen. So können Fluggesellschaften beispielsweise die besten Treibstoffmengen für jeden Flug ermitteln und so Millionen an Kerosinkosten sparen. Gleichzeitig können Gesundheitssysteme damit den Personaleinsatz optimieren und so die Kosten für Überstunden senken.
Optimierung der Lieferkette
Das System überwacht die Lagerbestände, die Leistung der Lieferanten und die Lieferwege, um Verbesserungen vorzuschlagen. Unternehmen können ihre Lagerhaltungskosten senken und gleichzeitig eine bessere Produktverfügbarkeit sicherstellen. Es hilft auch, Störungen in der Lieferkette vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.
Verbesserungen der Kundenerfahrung
Dank präskriptiver Analytik können Unternehmen genau erkennen, wann und wie sie mit ihren Kunden in Kontakt treten sollten. Banken nutzen sie, um den besten Zeitpunkt für das Angebot bestimmter Finanzprodukte zu bestimmen und so die Akzeptanzrate zu erhöhen. Einzelhandelsunternehmen können Analysen zur Kundenbindung nutzen, um Werbeaktionen zu personalisieren, was wiederum zu höheren Responseraten führt.
Risikomanagement
Die präskriptive Analysesoftware identifiziert potenzielle Risiken, bevor sie zu Problemen werden, und schlägt Präventivmaßnahmen vor. Fertigungsunternehmen können damit zum Beispiel Anlagenausfälle vorhersagen oder die Wartung zum optimalen Zeitpunkt planen.
Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Die präskriptive Analytik eliminiert das Rätselraten bei der strategischen Planung, indem sie konkrete Anhaltspunkte für Geschäftsentscheidungen bereitstellt. Unternehmen können verschiedene Szenarien testen, bevor sie entsprechende Ressourcen bereitstellen. Und das wiederum hilft den Führungskräften, ihre Entscheidungen gegenüber Stakeholdern und Vorstandsmitgliedern zu rechtfertigen.
Einzelhandelsketten können damit zum Beispiel potenzielle neue Standorte bewerten, indem sie die demografischen Daten, den Wettbewerb und die Marktbedingungen analysieren, um auf dieser Basis die Erfolgsaussichten vorherzusagen.
Obwohl die präskriptive Analytik sehr leistungsfähig ist, ist sie nicht perfekt. Eine der größten Herausforderungen dabei ist die Gewinnung qualitativ hochwertiger Daten. Wenn die Daten nicht korrekt sind, werden auch die Empfehlungen nicht korrekt sein. So haben viele Unternehmen Probleme, weil ihre wichtigen Daten auf verschiedene Systeme verteilt sind, die nicht gut aufeinander abgestimmt sind.
Die Einrichtung von Systemen zur präskriptiven Analyse kann teuer und ziemlich kompliziert sein. Du brauchst spezielle Software und Personal, das weiß, wie man sie benutzt.
Leider wehren sich die Beschäftigten manchmal gegen die Nutzung solcher Systeme, weil sie computergenerierten Empfehlungen nicht trauen oder sie schwer verständlich finden.
Für diese Probleme gibt es jedoch passende Lösungen. Unternehmen können klein anfangen und die präskriptive Analyse nur in einer Abteilung einsetzen, um zu beweisen, dass sie funktioniert. Darüber hinaus können sie in die Bereinigung ihrer Daten und die Schulung ihrer Mitarbeiter investieren. Wichtig ist, dass man mit Bedacht vorgeht und sich vergewissert, dass jeder Schritt funktioniert, bevor der nächste unternommen wird.
Wie du präskriptive Analysen in deinem Unternehmen implementierst
Falsche präskriptive Analysen können dein Unternehmen teuer zu stehen kommen. Deshalb ist ein guter Plan nötig, bevor man eine Software kauft oder Data Scientists einstellt. Im Folgenden erklären wir genau, wie du präskriptive Analysen implementieren kannst, um echte Resultate für dein Unternehmen zu erzielen:
1. Klare Geschäftsziele definieren
Der erste Schritt besteht in der genauen Bestimmung dessen, was du mit präskriptiver Analytik erreichen möchtest. Du kannst mit der Untersuchung der aktuellen Herausforderungen und Probleme deines Unternehmens beginnen.
Hast du Probleme mit der Bestandsverwaltung? Kundenbindung? Mit der Produktionsplanung? Solche Probleme sollten detailliert dokumentiert werden, einschließlich ihrer finanziellen Auswirkungen auf dein Unternehmen.
Arbeite mit Stakeholdern aus verschiedenen Abteilungen zusammen, um ihre spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen zu verstehen. Das Vertriebsteam möchte vielleicht die Preisgestaltung optimieren, während der Betrieb sich auf die Reduzierung der Ausfallzeiten konzentrieren könnte. Die Ziele jeder Abteilung sollten direkt auf die übergeordneten Unternehmensziele einzahlen.
Diese Ziele sollten auf Grundlage der potenziellen Auswirkungen und der Machbarkeit priorisiert werden. Suche nach Quick Wins, die schon früh im Umsetzungsprozess einen Nutzen zeigen können. Die Verbesserung der Bestandsverwaltung lässt sich zum Beispiel leichter umsetzen und führt schneller zu Ergebnissen als die Optimierung des gesamten Produktionsplans.
2. Deine Datenbereitschaft bewerten
Bevor du ein präskriptives Analysesystem einführst, musst du deine aktuelle Datensituation verstehen. Führe eine Prüfung deiner vorhandenen Daten und ihrer Quellen durch. Welche Daten sammelst du derzeit? Wo werden sie gespeichert? Wie oft werden sie aktualisiert? Diese Prüfung sollte sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten umfassen.
Beurteile die Qualität deiner Daten. Gibt es Lücken in deiner Datenerhebung? Wie genau sind deine aktuellen Daten? Gibt es Unstimmigkeiten zwischen verschiedenen Systemen? Dokumentiere alle Probleme und erstelle einen Plan zu deren Behebung. Vielleicht musst du neue Datenerfassungsprozesse einführen oder bestehende Datenbanken bereinigen.
Überlege dir, was deine Dateninfrastruktur braucht. Hast du die notwendigen Systeme, um die benötigten Daten zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten? Dies kann Investitionen in neue Geschäftsanalyse- und Datenbanksysteme, die Einrichtung von Data Warehouses oder die Implementierung von Datenintegrationstools beinhalten.
3. Die richtigen Werkzeuge und Technologien wählen
Die Auswahl geeigneter Tools für die Datenanalyse ist entscheidend für den Erfolg. Prüfe verschiedene Plattformen für die präskriptive Analyse auf der Grundlage deiner spezifischen Bedürfnisse. Hierbei solltest du auf Faktoren wie Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Integrationsmöglichkeiten und Unterstützung durch den Anbieter achten. Zudem solltest du dich nicht nur auf die aktuellen Erfordernisse konzentrieren, sondern auch überlegen, wie sich deine Bedürfnisse in den nächsten Jahren entwickeln könnten.
Suche nach Tools und Technologien, die sich in deine bestehenden Systeme integrieren lassen. Die beste präskriptive Analyselösung wird dir nichts nützen, wenn du keinen Zugriff auf deine Daten hast oder die Empfehlungen nicht problemlos in deine bestehenden Systeme implementiert werden können. Du solltest sowohl die technische Kompatibilität als auch die praktische Nutzbarkeit prüfen.
Berücksichtige die Kosten für Implementierung, Schulung, Wartung und alle notwendigen Infrastruktur-Upgrades. Außerdem solltest du die Erfolgsbilanz und die Supportmöglichkeiten des Anbieters bewerten. Vielleicht lohnt sich eine etwas teurere Lösung, wenn der Anbieter einen besseren Support und regelmäßige Updates anbietet.
4. Dein Team aufbauen und schulen
Eine erfolgreiche Umsetzung erfordert die richtige Mischung aus Fähigkeiten und Kompetenzen. Bestimme die erforderlichen Fachkräfte, z. B. Data Scientists, die Modelle erstellen und pflegen können, Business-Analysten, die die Ergebnisse interpretieren und mit den Stakeholdern kommunizieren, sowie IT-Experten, die die technische Infrastruktur verwalten können.
Beurteile die Fähigkeiten deines aktuellen Teams und ermittle eventuelle Kompetenzlücken. Vielleicht musst du neue Mitarbeiter einstellen, bestehende Mitarbeiter schulen oder mit externen Beratern zusammenarbeiten. In jedem Fall empfiehlt es sich, ein Schulungsprogramm für deine Belegschaft zu entwickeln, das sowohl technische Fähigkeiten als auch betriebswirtschaftliche Kenntnisse umfasst.
Alle Beteiligten sollten sowohl die Möglichkeiten als auch die Grenzen der präskriptiven Analytik verstehen.
Du solltest auch klare Verantwortlichkeiten für die Teammitglieder festlegen. Wer wird die Daten pflegen? Wer erstellt und aktualisiert die Modelle? Wer validiert die Empfehlungen? Wer kommuniziert mit den Stakeholdern? Klare Zuständigkeiten für die verschiedenen Aspekte des Systems können sicherstellen, dass nichts übersehen wird.
5. Mit einem Pilotprojekt beginnen
Bevor du präskriptive Analysen in deinem Unternehmen einführst, solltest du mit einem sorgfältig ausgewählten Pilotprojekt beginnen. Wähle ein Projekt, das groß genug ist, um den Nutzen zu demonstrieren, aber klein genug, um überschaubar zu bleiben. Das Pilotprojekt sollte ein Geschäftsproblem mit klaren, messbaren Ergebnissen aufgreifen.
Du solltest spezifische Erfolgskennzahlen für dein Pilotprojekt festlegen. Dazu gehören quantitative Messgrößen wie Kosteneinsparungen oder Effizienzverbesserungen und qualitative Faktoren wie Nutzerakzeptanz und Zufriedenheit. All dies sollte während der Pilotphase dokumentiert werden, einschließlich der Erfolge und Herausforderungen. Diese Informationen werden von unschätzbarem Wert sein, wenn du die Umsetzung ausweitest.
Nutze die Pilotphase, um deine Annahmen über die Datenqualität, die Systemintegration und die Fähigkeiten des Teams zu testen. Es ist besser, Probleme während einer begrenzten Pilotphase zu entdecken und zu beheben, als während einer umfassenden Einführung. Sei darauf vorbereitet, deinen Prozess auf der Grundlage der Erkenntnisse aus der Pilotphase anzupassen.
6. Skalieren und optimieren.
Wenn sich dein Pilotprojekt als erfolgreich erweist, solltest du einen Plan für die Einführung von präskriptiven Analysen auf breiterer Basis entwickeln. Dies könnte bedeuten, dass du zunächst ähnliche Prozesse einführst und dich dann schrittweise komplexeren Herausforderungen stellst. Erstelle einen Fahrplan, der ein Gleichgewicht zwischen schnellen Erfolgen und längerfristigen strategischen Initiativen herstellt.
Richte einen Prozess zur kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung deines präskriptiven Analysesystems ein. Regelmäßige Überprüfungen sollten die technische Leistung (Modellgenauigkeit, Systemzuverlässigkeit) und die geschäftlichen Auswirkungen (ROI, Nutzerakzeptanz) untersuchen. Anhand dieser Informationen kannst du deine Modelle verfeinern und deine Implementierungsstrategie bei Bedarf anpassen.
Sämtliche Stakeholder sollten während des gesamten Skalierungsprozesses informiert und einbezogen werden. Eine regelmäßige Kommunikation über Erfolge, Herausforderungen und Erfahrungen hilft, die Unterstützung für die Initiative aufrechtzuerhalten und stellt sicher, dass sich präskriptive Analysen nahtlos in die Entscheidungsprozesse deines Unternehmens einfügen.
Intelligentere Entscheidungen mit präskriptiver Analytik
Die präskriptive Analytik verwandelt Rohdaten in klare Handlungskonzepte für dein Unternehmen. Anstatt sich auf einfache Berichte zu verlassen, erhältst du spezifische Empfehlungen, die auf einer umfassenden Datenanalyse beruhen.
Unternehmen, die diese Tools zusammen mit ihren Vertriebs-, Betriebs- und CRM-Analysen einsetzen, erzielen konkrete Ergebnisse, von der Senkung der Betriebskosten bis zur Erhöhung der Kundenbindungsrate. Zudem wird die Technologie immer besser, da neue KI-Funktionen die Empfehlungen jedes Jahr genauer und nützlicher machen.
Mailchimp bietet mit seiner Plattform für Marketingautomatisierung einen praktischen Einstieg für Unternehmen, die mit präskriptiver Analytik beginnen möchten.
Unsere integrierten Analysewerkzeuge helfen Unternehmen, das Kundenverhalten zu verstehen und schlagen automatisch die besten Versandzeiten für E-Mails, die richtigen Zielgruppen und die Optimierung von Marketingkampagnen vor, um so bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Diese Tools erleichtern Unternehmen jeder Größe den Einstieg in die präskriptive Analyse ohne große Vorabinvestitionen in individuelle Lösungen.
Wichtige Erkenntnisse
- Die präskriptive Analytik übersetzt Geschäftsdaten in konkrete Handlungsempfehlungen und geht damit über die traditionelle Datenanalyse und Vorhersagen hinaus, um Unternehmen genau Empfehlungen zu den nächsten Schritten zu bieten.
- Das System nutzt Optimierungs- und Simulationsmethoden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren, Tausende von Szenarien zu testen und die besten Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme zu empfehlen.
- Unternehmen, die präskriptive Analysen einsetzen, verzeichnen in der Regel geringere Betriebskosten, ein besseres Bestandsmanagement, eine bessere Kundenbindung und weniger Unterbrechungen der Lieferkette.
- Eine erfolgreiche Implementierung erfordert klare Geschäftsziele, qualitativ hochwertige Daten, die richtigen Technologiewerkzeuge und ein geschultes Team, um das System effektiv zu verwalten.