Was ist Predictive Analytics?
In der Wirtschaft ist Predictive Analytics ein Prozess, bei dem historische Daten verwendet werden, um vergangene Muster zu analysieren und zukünftige Muster vorherzusagen. Dieser Prozess wird in der Wirtschaft verwendet, um potenzielle Chancen zu erkennen und ihre potenziellen Risiken und Chancen zu bewerten. Die Basis der prädiktiven Analytik besteht darin, die Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von Daten zu verwenden, um das Potenzial oder das Risiko eines bestimmten Satzes von Bedingungen abzuschätzen.
Predictive Analytics versucht, Verhalten mit mathematischen oder wissenschaftlichen Mitteln zu erklären, zu analysieren und vorherzusagen. Ein Unternehmen kann seine Kundendaten erfassen und analysieren und mithilfe von Mustererkennung, Spieltheorie, Gewinnchancenalgorithmus oder Statistiken versuchen, das zukünftige Kundenverhalten auf der Grundlage des bisherigen Verhaltens vorherzusagen. Data Mining-Techniken haben das Feld erweitert, indem sie das Sortieren und Kategorisieren der Daten auf verschiedene Arten ermöglichten. Je detaillierter die Daten kategorisiert werden können, desto nützlicher und genauer ist die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse.
Customer Relationship Management (CRM) stützt sich auf Predictive Analytics, um das Einkaufsverhalten von Kunden zu verstehen. Durch die Verwendung der zum Zeitpunkt des Verkaufs erfassten Kundendaten und die Anwendung der verschiedenen statistischen Techniken können Unternehmen besser verstehen, wie neue Produkte vermarktet und an bestehende Kunden verkauft werden. Sie können auch verstehen, wie sie Menschen, die noch keine Kunden sind, am besten dazu motivieren, ihre Produkte auszuprobieren oder ihre Geschäfte zu besuchen. Die Geschäftsbereiche Einzelhandel und Direktmarketing setzen seit langem CRM-Techniken ein und stehen häufig an der Spitze neuer Anwendungen.
Predictive Analytics wird häufig in Branchen wie Finanzdienstleistungen und Versicherungen eingesetzt. Bei Finanzdienstleistungen verwenden Unternehmen das Kredit-Scoring, um die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls eines Verbrauchers vorherzusagen. Die Bewertung basiert auf Informationen über die Kredithistorie des Kunden und den Kreditantrag, verglichen mit denselben Daten von ähnlichen Kunden in der Vergangenheit. Die Versicherungsbranche wird versuchen, die Wahrscheinlichkeit eines Schadens anhand des Profils des Antragstellers und der bisherigen Leistung von Kunden mit ähnlichen Profilen zu ermitteln.
Andere Branchen, die Predictive Analytics einsetzen, um ihre Rentabilität zu steigern, sind Gesundheitswesen und Pharma, Einzelhandel, Telekommunikation und Reisen. Sogar der Internal Revenue Service verwendet Predictive Analytics, um Einkommensteuerbetrug vorherzusagen und zu identifizieren. Wirtschaftsprüfungsunternehmen verwenden diese Methode, um Betrugsfälle in den Abschlüssen der von ihnen geprüften Unternehmen zu identifizieren.
Zusätzlich zur Vorhersage des Verbraucherverhaltens können mithilfe von Predictive Analytics die Gesamtnachfrage auf Filial-, Regions- oder nationaler Ebene bewertet werden. Es kann verwendet werden, um die Leistung einer gesamten Branche unter bestimmten wirtschaftlichen Bedingungen vorherzusagen. Die Regierung kann damit Faktoren vorhersagen, die sich auf die gesamte Wirtschaft auswirken, z. B. Arbeitslosigkeit oder Wohnungsbaubeginn.