Predictive Analytics

Keine Sorge, jetzt wird es nicht esoterisch und Sie benötigen auch keine Glaskugel. Analytische Verfahren zur Vorhersage sind vor allem datenbasiert und eine sehr hilfreiche Grundlage für Planung oder die frühzeitige Erkennung kritischer Entwicklungen.

Wir geben Ihnen gern einen kurzen Einstieg in das Thema mit Antworten zu den folgenden Fragen:

• Worum geht es?
• Welche Rolle spielen Daten?
• Welche Daten werden benötigt?
• Wie werden die Daten aufbereitet?
• Wie können wir Ihnen helfen?
• Kontakt & Beratung

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics nutzt Daten, Algorithmen und statistische Modelle, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Statt sich nur auf vergangene Ergebnisse zu verlassen, werden Muster erkannt und Prognosen erstellt – sei es für das Kundenverhalten, Markttrends oder den Erfolg von Marketingkampagnen. So lassen sich fundierte Entscheidungen treffen, um Chancen frühzeitig zu erkennen und Risiken rechtzeitig entgegenzuwirken.

Welche Rolle spielen Daten für Predictive Analytics?

Daten sind die Basis jeder Vorhersage. Je umfassender und präziser die verfügbaren Informationen sind, desto genauer lassen sich Trends und Wahrscheinlichkeiten berechnen. Predictive Analytics nutzt vorhandene Daten, um Muster zu identifizieren und daraus Zukunftsszenarien abzuleiten. So kann Ihr Unternehmen gezielt agieren, anstatt nur zu reagieren.

Welche Daten werden für Predictive Analytics benötigt?

Für präzise Vorhersagen sind verschiedene Datenquellen erforderlich:

• Kunden- und Transaktionsdaten: Kaufhistorie, Produktinteressen, Abwanderungswahrscheinlichkeiten
• Marketing- und Kampagnendaten: Reaktionen auf Werbemaßnahmen, Engagement- und Conversion-Raten
• Markt- und Wettbewerbsdaten: Trends, Preisentwicklungen, Aktivitäten der Konkurrenz
• Externe Einflussfaktoren: Wirtschaftliche Indikatoren, saisonale Schwankungen, Social-Media-Trends

Diese Daten liefern die Grundlage, um Muster zu erkennen und exakte Prognosen für zukünftige Entwicklungen zu erstellen.

Wie werden die Daten aufbereitet?

Damit Predictive Analytics zuverlässig funktioniert, müssen Daten mit Hilfe verschiedener Tools strukturiert, bereinigt und in geeignete Modelle integriert werden:

• Datenbereinigung: Entfernen von Fehlern und Dubletten, Vereinheitlichung von Formaten
• Datenverknüpfung: Zusammenführung unterschiedlicher Quellen für ein vollständiges Bild
• Modellentwicklung: Anwendung statistischer Methoden und Machine Learning zur Mustererkennung
• Visualisierung: Dashboards und Reportings zur einfachen Interpretation der Ergebnisse

So können wir helfen.

Wir unterstützen Sie dabei, Predictive Analytics gezielt für Ihr Unternehmen nutzbar zu machen:

• Identifikation relevanter Datenquellen, um präzise Prognosen zu ermöglichen
• Aufbau leistungsfähiger Analysemodelle, die Trends und Muster zuverlässig erkennen
• Entwicklung individueller Dashboards, um Vorhersagen verständlich und handlungsorientiert darzustellen
• Integration in bestehende Prozesse, damit Sie datengetriebene Entscheidungen nahtlos in Ihre Strategie einbinden können

Mit Predictive Analytics machen Sie Ihr Unternehmen zukunftssicher – indem Sie fundierte, vorausschauende Entscheidungen treffen, bevor der Markt es tut.