Prädiktive Analytik: mit Blick in die Zukunft entscheiden

Die meisten Unternehmen nutzen die Daten, um in die Vergangenheit zu blicken: wie viel wir verkauft haben, was im Vormonat passiert ist. Die prädiktive Analytik macht den Sprung zum Blick in die Zukunft: historische Daten zu nutzen, um zu antizipieren, was passieren wird, und zu handeln, bevor es passiert. Zu wissen, welche Kunden kurz vor der Abwanderung stehen, welche Produkte ausgehen werden oder wie viel wir im nächsten Quartal verkaufen werden, erlaubt proaktive Entscheidungen, statt zu spät zu reagieren. Es ist eine der rentabelsten Arten, die Daten zu nutzen, die du bereits hast.

In diesem Artikel erklären wir, was prädiktive Analytik ist, welche realen Anwendungen sie im Unternehmen hat, was nötig ist, um sie einzusetzen, und wie man die ersten Schritte ohne große Investitionen macht.

Was prädiktive Analytik ist

Die prädiktive Analytik nutzt historische Daten, Statistik und machine learning, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu schätzen. Statt fester Regeln lernen die Modelle aus den Mustern der Vergangenheit, um Vorhersagen über neue Fälle zu treffen: Dieser Kunde wird wahrscheinlich kündigen, diese Maschine wird bald ausfallen, diese Nachfrage wird steigen. Es geht nicht darum, mit Sicherheit zu raten, sondern darum, Wahrscheinlichkeiten zu quantifizieren, um bessere Entscheidungen zu treffen als mit reiner Intuition.

Reale Anwendungen im Unternehmen

Die prädiktive Analytik liefert in fast allen Bereichen Wert. Einige der Anwendungen mit der höchsten Rendite sind:

• Vorhersage der Kundenabwanderung (churn): erkennen, wer abwandert, und ihn halten.
• Nachfrage- und Verkaufsprognose: Bestand, Einkauf und Personal planen.
• Betrugserkennung: verdächtige Vorgänge in Echtzeit identifizieren.
• Vorausschauende Wartung: Ausfälle antizipieren, bevor sie eintreten.
• Scoring: das Risiko oder den potenziellen Wert eines Kunden schätzen.
• Empfehlung: antizipieren, welches Produkt oder welcher Inhalt jeden Nutzer interessiert.

Die Kundenabwanderung antizipieren

Eine der rentabelsten Anwendungen ist es, die Abwanderung von Kunden (churn) vorherzusagen. Einen neuen Kunden zu gewinnen kostet weitaus mehr, als einen bestehenden zu halten, daher erlaubt es, frühzeitig zu erkennen, wer in Gefahr ist abzuwandern (durch seinen Aktivitätsrückgang, seine Vorfälle, sein Verhalten), rechtzeitig mit einem Angebot oder einem Kontakt zu handeln. Ein churn-Modell verwandelt einen stillen und unvermeidlichen Verlust in eine priorisierte Liste von Kunden, die das Team zu halten versuchen kann, solange noch Spielraum besteht.

Was nötig ist, um sie einzusetzen

Die prädiktive Analytik stützt sich auf drei Dinge: hochwertige historische Daten (ohne gute Daten kein gutes Modell), eine klare Formulierung des Problems (was wir genau vorhersagen wollen und für welche Entscheidung) und die Integration des Ergebnisses in den Betrieb. Dieser letzte Punkt wird am häufigsten vergessen: Eine Vorhersage, die in einem Bericht stecken bleibt, bringt nichts; sie muss zum richtigen Zeitpunkt und im richtigen Format zu dem gelangen, der entscheidet, damit sie sich in Handlung übersetzt.

Wie man ohne große Investitionen anfängt

Man braucht kein großes Data-Science-Team, um anzufangen. Sinnvoll ist es, einen konkreten und werthaltigen Anwendungsfall zu wählen (zum Beispiel den churn vorherzusagen), mit den verfügbaren Daten ein erstes Modell zu bauen, seine reale Wirkung in einem begrenzten Test zu messen und es, wenn es funktioniert, auszuweiten. Klein anzufangen und Rendite zu beweisen ist der Weg, Vertrauen und Budget zu gewinnen, weitaus wirksamer als ein ehrgeiziges Projekt, das viel verspricht und Jahre braucht, um Früchte zu tragen.

Bei AxiomTech bauen wir maßgeschneiderte Modelle für prädiktive Analytik (churn, Nachfrage, Betrug und mehr), integriert in deinen Betrieb, damit die Vorhersagen zu Entscheidungen werden. Wenn du vorausgehen statt reagieren willst, lass uns sprechen und wir schlagen dir den nächsten Schritt vor.