Was ist Predictive Analytics?
In der Wirtschaft ist Predictive Analytics der Prozess der Verwendung historischer Daten, um vergangene Muster zu analysieren und zukünftige Muster vorherzusagen. Dieser Prozess wird im Geschäft verwendet, um potenzielle Möglichkeiten zu entdecken und ihre prospektiven Risiken und Belohnungen zu bewerten. Die Grundlage der Vorhersageanalysen besteht darin, die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenarten zu verwenden, um das Potenzial oder das Risiko einer bestimmten Bedingungen zu schätzen.
Prädiktive Analytics versucht, das Verhalten durch mathematische oder wissenschaftliche Mittel zu erklären, zu analysieren und vorherzusagen. Ein Unternehmen kann seine Kundendaten erfassen und analysieren und unter Verwendung von Mustererkennung, Spieltheorie, Odds -Algorithmus oder Statistiken versuchen, das zukünftige Kundenverhalten auf der Grundlage dessen, was dieses Verhalten in der Vergangenheit war, vorherzusagen. Data Mining -Techniken haben das Feld fortgeschritten, indem die Daten auf verschiedene Weise sortiert und kategorisiert werden können. Je größer die Granularitätsniveau, zu der die Daten kategorisiert werden können, desto nützlicher und genauerer wird sie in der Vorhersage der Zukunft seinErgebnisse.
Customer Relationship Management (CRM) stützt sich auf prädiktive Analysen, um das Kaufverhalten von Kunden zu verstehen. Durch die Verwendung von Kundendaten, die zum Zeitpunkt des Verkaufs erfasst wurden und die verschiedenen statistischen Techniken anwenden, können Unternehmen besser verstehen, wie man neue Produkte vermarktet und an bestehende Kunden verkauft. Sie können auch verstehen, wie sie Menschen am besten motivieren können, die noch keine Kunden sind, ihre Produkte auszuprobieren oder ihre Geschäfte zu besuchen. Die Geschäftssegmente für Einzelhandels- und Direktmarketing haben die CRM -Techniken seit langem angewendet und stehen häufig an der Spitze neuer Anwendungen.
Predictive Analytics wird häufig in Branchen wie Finanzdienstleistungen und Versicherungen verwendet. In den Finanzdienstleistungen werden Unternehmen die Gutschrift nutzen, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Verbraucher einen Kredit in Verzug bringen wird. Die Bewertung basiert auf Informationen über die Kreditgeschichte des Kunden und den Kreditantragation, verglichen mit denselben Daten ähnlicher Kunden in der Vergangenheit. Die Versicherungsbranche wird versuchen, die Wahrscheinlichkeit eines Verlustes zu bestimmen, basierend auf dem Profil des Bewerbers und der früheren Leistung von Kunden mit ähnlichen Profilen.
Andere Branchen, die prädiktive Analysen verwenden, um ihre Rentabilität zu erhöhen, umfassen Gesundheitsversorgung und Pharmazeutika, Einzelhandel, Telekommunikation und Reisen. Sogar der Internal Revenue Service setzt Predictive Analytics ein, um zu versuchen, Einkommensteuerbetrug vorherzusagen und zu identifizieren. Wirtschaftsprüfungsunternehmen verwenden diese Methode, um zu versuchen, Betrug im Abschluss der von ihnen prüfenden Unternehmen zu identifizieren.
Zusätzlich zur Vorhersage des Verbraucherverhaltens kann eine prädiktive Analyse verwendet werden, um die Gesamtnachfrage auf Geschäft, Region oder nationaler Ebene zu bewerten. Es kann verwendet werden, um die Leistung einer gesamten Branche unter bestimmten wirtschaftlichen Bedingungen vorherzusagen. Die Regierung kann es verwenden, um Faktoren vorherzusagen, die sich auf die gesamte Wirtschaft auswirken, wie z. B. Arbeitslosigkeit oderWohnraum beginnt.