Predictive Analytics Anwendungen ermöglichen Unternehmen potenzielle Ereignisse und Chancen rechtzeitig zu identifizieren bzw. vorherzusagen.
(Zur Einführung lesen Sie hierzu auch: Künstliche Intelligenz: Definition und Abgrenzung)
Wikipedia definiert Predictive Analytics folgendermaßen:
“Predictive Analytics’ encompasses a variety of statistical techniques from data mining, predictive modelling, and machine learning, that analyze current and historical facts to make predictions about future or otherwise unknown events.”
(Source: wikipedia)
Nachfolgend die 10 beliebtesten Predictive Analytics Anwendungsszenarien von denen Sie sofort profitieren können.
1. Abwanderungsprävention (Customer Churn)
Wenn ein Unternehmen Kunden verliert muss es neue Kunden gewinnen, um den Umsatzverlust zu kompensieren. Das kann sehr teuer werden, denn die Kosten der Neukundengewinnung sind in der Regel viel höher als die bestehende Kundenbindung. Prädiktive Analysen helfen, Abwanderungen in Ihrem Kundenstamm zu vermeiden, indem sie Anzeichen von Unzufriedenheit bei Ihren Kunden rechtzeitig erkennen und diejenigen Kunden oder Kundensegmente identifizieren, die das größte Risiko für den Austritt darstellen. Anhand dieser Informationen können Unternehmen rechtzeitig die notwendigen Maßnahmen vornehmen, um diese Kunden zufrieden zu stellen.
Schlüsselindustrien: Automobilindustrie, Banken, Versicherungen, Einzelhandel, Telekommunikation
2. Wert der Kundenlebensdauer (Customer Lifetime Value)
Eines der schwierigsten Dinge im Marketing ist es die Kunden zu identifizieren die das meiste Geld ausgeben bzw. ausgeben werden ( dies sollte auf konsistenteste Weise und über einen längeren Zeitraum erfolgen). Diese Art von Einblick ermöglicht es Unternehmen ihr Marketing zu optimieren. Dadurch kann der Anteil am jeweiligen Geschäftssegment erhöht werden, um diejenigen Kunden zu gewinnen bzw. halten, die den größten Lebenszykluswert für Ihr Unternehmen haben.
Schlüsselindustrien: Banken, Versicherungen, Einzelhandel, Telekommunikation, Versorgungsunternehmen
3. Kundensegmentierung (Customer Segmentation)
Verschiedene Unternehmen definieren ihre Märkte unterschiedlich und segmentieren ihre Märkte nach den Aspekten, die für ihre jeweilige Branche, Produkte und Dienstleistungen den größten Wert bieten. Ein guter Einsatz von Predictive Analytics besteht darin, Zielmärkte auf der Grundlage realer Daten und Indikatoren zu identifizieren und die Segmente derjenigen Märkte zu identifizieren, die für das, was Ihr Unternehmen anbietet, am empfänglichsten sind. Dieselben Daten können auch helfen, Segmente und potenziell sogar ganze Märkte zu identifizieren, von denen Sie nicht einmal wussten dass sie existieren.
Schlüsselindustrien: Automobil, Banken, Life Sciences/Pharmazie, Versicherungen, Einzelhandel, Telekommunikation, Versorgungsunternehmen
4. Nächstbeste Aktion (Next Best Action)
Die Definition Ihrer primären Marktsegmente und Kunden ist ein kritischer Anwendungsfall für die prädiktive Analytik. Aber das gibt nur ein unvollständiges Bild davon, wie Ihr Marketingansatz aussehen sollte. Analytics kann auch einen Einblick in die beste Art und Weise geben, einzelne Kunden innerhalb dieser Segmente anzusprechen, indem es alles analysiert, von Kaufmustern über das Verbraucherverhalten bis hin zu Social Media Interaktionen, die Ihnen einen Einblick in die besten Zeiten und Kanäle geben, um sich mit diesen Kunden zu verbinden.
Schlüsselindustrien: Bankwesen, Bildung, Versicherungen, Telekommunikation
5. Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance)
In vielen Branchen ist die Eindämmung der Kosten eine wertvolle Strategie und steigert den Umsatz. Für Unternehmen mit großen Investitionen in Infrastruktur und Ausrüstung ist die Fähigkeit, diese Investitionen zu verwalten, von entscheidender Bedeutung. Durch die Analyse von Metriken und Daten im Zusammenhang mit der Lebenszykluswartung von technischen Anlagen können Unternehmen sowohl Zeitpläne für wahrscheinliche Instandhaltungsereignisse als auch den bevorstehenden Investitionsbedarf vorhersagen, so dass sie ihre Instandhaltungskosten rationalisieren und kritische Ausfallzeiten vermeiden können.
Schlüsselindustrien: Automobilindustrie, Fertigung, Logistik & Transport, Öl & Gas, Energieversorgung
6. Produktneigung (Product Propensity)
Product Propensity Analytics kombiniert Daten über Einkaufsaktivitäten und -verhalten mit Online-Verhaltensmetriken aus den Bereichen Social Media und E-Commerce und führt Korrelationen dieser Daten durch, um einen Einblick in die Effektivität verschiedener Kampagnen und Social Media-Kanäle zu erhalten, wenn es um die Produkte und Dienstleistungen Ihres Unternehmens geht. Dies ermöglicht es Ihrem Unternehmen, nicht nur vorherzusagen, welche Kunden eher Ihre Produkte und Dienstleistungen kaufen, sondern auch, welche Kanäle diese Kunden am ehesten erreichen werden, so dass Sie die Kanäle maximieren können, die die besten Chancen haben, signifikante Umsätze zu erzielen.
Schlüsselindustrien: Banken, Versicherungen, Einzelhandel
7. Qualitätskontrolle (Predictive Quality / Quality Assurance)
Die Qualitätskontrolle ist nicht nur für die Kundenzufriedenheit, sondern auch für Ihren Gewinn und Ihre Betriebskosten entscheidend. Im Laufe der Zeit wird sich eine ineffiziente Qualitätskontrolle auf Ihre Kundenzufriedenheit, Ihr Kaufverhalten und letztlich auf Umsatz und Marktanteil auswirken. Eine schlechtere Qualitätskontrolle führt zu höheren Kosten für den Kundensupport, Garantiefällen und Reparaturen sowie zu einer weniger effizienten Fertigung. Eine durchdachte prädiktive Analytik kann jedoch einen Einblick in potenzielle Qualitätsprobleme und Trends geben, bevor sie zu wirklich kritischen Themen werden.
Schlüsselindustrien: Automobil, Life Sciences/Pharma, Fertigung, Logistik & Transport, Öl & Gas, Energieversorgung
8. Risikomodellierung (Risk Modeling)
Risiken treten in verschiedenen Formen auf und können aus einer Vielzahl von Quellen stammen. Predictive Analytics kann potenzielle identifizieren, sowie Trends in den Daten, die die Entwicklung von Situationen nahe legen, die sich auf das Geschäft und das Ergebnis auswirken können. Durch die Kombination dieser Analysen mit einem stringenten Risikomanagementansatz können Unternehmen Risikoprobleme erfassen und quantifizieren, bewerten und entscheiden, wie sie die als besonders kritisch erachteten Risikofaktoren mindern können.
Schlüsselindustrien: Automobil, Bankwesen, Fertigung, Logistik & Transport, Öl & Gas, Versorgungsunternehmen
9. Stimmungsanalyse (Sentiment Analysis)
Es ist sehr schwierig, immer und überall zu sein, besonders in der Online-Welt. Ebenso ist es praktisch unmöglich, alles, was über Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation gesagt wird, zu erfassen und zu überprüfen. Durch die Kombination von Websuche und Crawling-Tools mit Kundenfeedback und Beiträgen können Sie jedoch Analysen erstellen, die Ihnen ein Bild von der Reputation Ihres Unternehmens in Ihren Schlüsselmärkten und demografischen Daten vermitteln und Ihnen proaktive Empfehlungen geben, wie Sie diese Reputation am besten verbessern können.
Schlüsselindustrien: Biowissenschaften/Pharmazie, Bildung, Versicherung, Einzelhandel, Telekommunikation
10. Up- und Cross-Selling (Up- and Cross-Selling Angebote)
Ihr Kundenstamm ist die Quelle sowohl für bestehende Umsätze als auch für das Umsatzwachstum Ihres Unternehmens. Aus diesem Grund ist es wichtig, die Umsatzmöglichkeiten zu maximieren, die in Ihrem Marktsegment und Produktset möglich sind. Predictive Analytics kann Vorschläge liefern, welche Produkte kombiniert werden können, um welche Marktsegmente anzusprechen, um sowohl Ihren Wert für Ihre Kunden als auch den Umsatz Ihrer Kunden zu steigern.
Schlüsselindustrien: Banken, Versicherungen, Einzelhandel, Telekommunikation
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Der Mehrwert von Predictive Analytics für Ihr Unternehmen liegt auf der Hand.
Mit Predictive Analytics haben Sie die Möglichkeit, über einfache reaktive Operationen hinaus in proaktive und prädiktive Aktivitäten überzugehen, die Ihnen helfen, für die Zukunft zu planen und neue Geschäftsfelder zu identifizieren.
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