Predictive Analytics

Was Predictive Analytics bedeutet

Mithilfe von Predictive Analytics ist es möglich durch Data Mining und statistische Verfahren vorhandene Daten zu nutzen, um Vorhersagen über Risiken, Investitionsmöglichkeiten, Investitionspotenzialen und vielen weiteren künftigen Ereignisse zu treffen. Bereits heute ist Predictive Analytics ein etabliertes Element in Bereichen des Marketings, Kundenanalyse, Budgetierung, Customer Relationship Management.

Statistische Modelle bieten im Rahmen des Predictive Analytics Handlungsempfehlungen und zeigen Potenziale auf, die ohne diese Analyse im Verborgenen bleiben. Komplexe Formeln sind mit sehr hoher Genauigkeit in der Lage Aussagen darüber zu treffen, in welchem Maße Vertriebsmitarbeiter das Potenzial in Ihrem Vertriebsgebiet ausschöpfen, oder welche Kundengruppe in Zukunft Interesse an bestimmten Produkten hat.

Predictive Analytics ist in engem Maße mit Data Mining verbunden. Neuronale Netze, Clustering, Entscheidungsbäume und Assoziationsanalysen sind für Predictive Analytics Modelle elementarer Bestandteil. Als eine Abgrenzung zwischen Predictive Analytics und Business Intelligence Lösungen ist der Zeitbezug zu sehen. Business Intelligence Systeme beschäftigen sich mit der aktuellen Unternehmenssituation und liefert Kennzahlen zur Ergebniskontrolle (Plan – Ist – Vergleich). Im Gegensatz zu BI-Lösungen stellt Predictive Analytics auf die Prognose der Zukunft ab. Außerdem stark verknüpft ist Predictive Analytics mit Big Data. In der heutigen Zeit erfassen Unternehmen riesige Datenmengen zu Ihren Kunden. Die Kombination von Big Data und Predictive Analytics ermöglicht es erst diese Datenmengen zu bewältigen und nutzbar zu machen. Es entsteht ein zukunftsbezogener Umgang mit Kundendaten.

Um künftige Trends und Entwicklungen vorherzusagen bedient sich Predictive Analytics also historischer Daten und Fakten und bereitet diese mit Hilfe von Data Mining, Algorithmen für maschinelles Lernen und statistischen Modellen auf.  Am Ende liegen für das Management fundierte Ergebnisse für die Entscheidungsfindung vor.

Predictive Analytics Anwendungsgebiete

Predictive Analytics wird in einer Vielzahl von Branchen bereits mit großem Erfolg eingesetzt. Hierzu zählen Brachen wie: Handel, Versicherung, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Tourismus und Pharmabranche. Predictive Analytics ist in der Lage in fast jeder Branche die gesamte Unternehmenssteuerung zu unterstützen und zu optimieren. Um diese Optimierung zu bewerkstelligen gestaltet Predictive folgende unternehmensinterne Disziplinen.

In der Dispositionsplanung können mathematische Modelle mit hoher Eintrittswahrscheinlichkeit voraussagen welche Mengen eines Produkts in bestimmten Perioden benötigt werden. So kann in der Beschaffung genau geplant und Lagerkosten minimiert werden. Im Bereich des Credit Scorings können die durch Predictive Analytics gestützten Zahlungsausfälle vorherzusagen und Kreditwürdigkeiten genau zu bewerten. Predictive Analytics, Big Data und Data Mining sind vereint ein starkes Tool um das Kaufverhalten eines Kunden auf Basis seiner bisherigen Käufe zu analysieren und vorauszusagen. Der Verbundkauf im Online Business kann somit gesteigert werden und diese Erkenntnisse können mithilfe von Algorithmen und mathematischen Modellen direkt genutzt werden, um dem Kunden unmittelbar individuelle Produktvorschläge anzubieten. Auch im Up- und Cross – Selling Bereich ist die Anwendung von Predictive Analytics sehr vorteilhalt. Der Kunde wird anhand seiner bereits getätigten Einkäufe analysiert und bekommt automatisiert für das Unternehmen Umsatzsteigernde Angebote aufgezeigt. Im CRM und Churn Management ist Predictive Analytics in der Lage frühzeitig Kündigungsabsichten der Kunden zu prognostizieren, wodurch dem Unternehmen ein Handlungsspielraum ermöglicht wird, um die Kundenbindungsdauer signifikant zu verlängern. Ein elementarer Vorteil durch Predictive Analytics ist die Möglichkeit der Fokussierung auf von Abwanderung gefährdetet Kundengruppen. Da hier schon frühzeitig interveniert werden kann verbessert sich die Kundenbeziehung und Kundenzufriedenheit.

Predictive Analytics Lösungen von Dastani Consulting

Dastani Consulting ist durch die Zusammenarbeit mit seinen hochkarätigen Kunden in der Lage, auf einen großen Erfahrungsschatz in Bezug auf Predictive Analytics zurückzugreifen. Wir entwickeln mehrere hundert Formeln pro Jahr um Gewinnpotenziale unserer Kunden auszureizen und zu erweitern. Dastani Consulting ist im Bereich des Predictive Analytics eines der führenden Consulting Unternehmen. Durch unsere einzigartigen mathematischen Modelle und Ansätze, sind unsere Kunden in der Lage Umsatz und Gewinn signifikant zu steigern. Außerdem setzt Dastani Consulting Predictive Analytics Systeme gezielt zur Kundengewinnung und des Kundenbindgungsmanagements ein.

Setzten Sie sich mit uns in Verbindung und lassen Sie sich professionell von uns beraten. Zum Kontakt Formular

 

Predictive Analytics News

 

Predictive Analytics und Big Data und Ihr Einsatz

Christoph Hartmann, Business Expert Manufacturing bei SAS Deutschland, gab ein sehr aufschlussreiches Interview zum Thema Predictive Analytics und Big Data.
Lesen Sie hier den Artikel.

Big Data und Predictive Analytics im Onlineshop

Mit Hilfe von Predictive Analytics Verfahren ist es möglich geworden aus BIG DATA Informationen zu filtern, die beispielsweise dazu genutzt werden können um einen personalisierten Onlineshop einzurichten. Soll heißen, dass auf Basis von historischen Daten und Nutzerverhalten ein individuelles Sortiment gestaltet wird und den richtigen Nutzern zur richtigen Zeit angeboten wird.
Des Weiteren bietet Predictive Analytics auch Potenzial zur Optimierung von Pricing, Retouren und Logistik.

Quelle: http://t3n.de/news/predictive-analytics-big-data-smart-598015/

Geht Data Science auch einfach?

Microsoft Research, Xbox und Bing entwickelten in Zusammenarbeit Lösungen und Algorithmen, die es ermöglichen Data Mining für Predictive Analytics Zwecke nutzbar zu machen.
Besonders an dieser Entwicklung ist die mögliche Anwendung von mathematisch und statistisch weniger ausgebildeten Mitarbeitern. Per Drag & Drop ist es möglich, Modelle zu verwirklichen ohne selbst Code schreiben zu müssen. "Man gibt Data Science in die Hände derer, die sich am besten mit dem Business auskennen".

Anwendungsbeispiele für diese Lösungen sind beispielsweise die Churn-Analyse, Online-Marketing oder aber auch Betrugsermittlungen.

Quelle: http://www.cio.de/a/data-science-mehr-als-standard-reporting-und-self-service-bi,3102850

Microsoft kauft Predictive Analytics Unternehmen Revolution Analytics

Revolution Analytics ist ein führender Anbieter für Software rund um die Programmiersprache R. R ist im Bezug auf statistisches Rechnen und Predictive Analytics unverzichtbar. Microsoft will durch seine Übernahme den Zugang zu fortschrittlichen Analytics-Techniken und R zu nutzen erleichtern.

Quelle: http://www.zdnet.de/88217050/microsoft-kauft-revolution-analytics/

App-Entwicklung: Predictive Analytics macht den Unterschied

Apps bestimmen den heutigen Alltag in jeder Lebenssituation. Für alle erdenklichen Situationen steht eine passende App parat. Der Einsatz von Predictive Analytics Elementen wird in Zukunft entscheiden, welche Apps erfolgreich sind und welche nicht. Nutzer erwarten von ihrem Smartphone als ständigen Begleiter, dass seine Bedürfnisse und Erwartungen antizipiert werden und der Lebenssituation entsprechende Hilfestellungen geleistet werden.

Das bedeutet für die Apps vorhandene Daten zukunftsorientiert auszuwerten. Nur wenn in Zukunft Predictive Analytics Systeme in den Applikationen eingebunden sind, werden die Apps in der Lage sein seinem Benutzer hilfreiche Funktionen mit einer hoher Trefferwahrscheinlichkeit anzuzeigen.

Vorteile von Predictive Analytics im B2B

Sales Anpassung:
Die Verkaufsabteilung ist effizienter und besser vorbereitet auf Trends und Entwicklungen und steigert somit die Leistung bei der Lead Generierung.

Kampagnen Optimierung:
Analysen der historischen Kampagnen Performance erlauben es den ROI in Real-Time zu verstehen, anstatt auf das Ende eines Sales-Cycles warten zu müssen. Dadurch entsteht eine gesteigerte Präzision bei der Erhöhung oder Reduktion von Investments, um Unternehmenszielkonform zu arbeiten.

Nachfrage:
Durch Predictive Analytics werden Kundenprofile perfektioniert und es können sehr genau abgezielte Kampagnen zur richtigen Zeit für die richtigen Kunden erzeugt werden.

Quelle: http://www.mediapost.com/publications/article/239830/what-predictive-analytics-means-for-marketers.html

Einsatz von Predictive Analytics in IT - Sicherheit

Die Komplexität der unternehmensinternen Netzwerke nimmt stetig zu und somit auch die Wahrscheinlichkeit, dass Malware übersehen wird. Predictive Analytics ist in der Lage IT Spezialisten zu unterstützen unbekannte Schadsoftware zu entdecken. Ein Angriff wird zwar nicht erkannt bevor es ihn gibt, aber die Systeme erkennen mögliche Trends für Schadsoftware und können Schwachstellen aufweisen und Malware 'erkennen' die bislang unbekannt waren. Predictive Analytics überwacht mithilfe anderer Sicherheitssystemen das Netzwerk und analysiert bevor, während und nachdem ein Angriff auf das Netzwerk stattgefunden hat.

Quelle: http://www.silicon.de/41605261/predictive-analytics-die-vergangenheit-nutzen-um-eine-sichere-zukunft-zu-schaffen/

Bayerns Polizei setzt auf Predictive Analytics Methoden

In Zürich gingen aufgrund des Einsatzes von Predictive Analytcs die Einbruchsfälle zwischen 14% und 30% zurück. Nun will man auch in Bayern diese Systeme Nutzen, um Verbrechen zu verhindern, bevor sie passieren.

Quelle: http://www.spiegel.de/netzwelt/netzpolitik/einbruch-polizei-testet-precob-software-zur-vorhersage-a-1001816.html

Weiterhin großes Potential bei Big Data und Co.

Laut derer Studie "Datengetriebenes Marketing - Marketing-Realität versus Kundenwunsch" von Silverpop greifen nur etwa 5% der Befragten Firmen auf Predictive Analytics Systeme zurück, um künftiges Kundenverhalten zu prognostizieren.

Quelle: http://www.internetworld.de/onlinemarketing/big-data/marketer-lassen-big-data-links-liegen-822353.html

Zurück

Predictive Analytics - Dastani Consulting