Prädiktive vs. präskriptive Analytik: Wo liegen die Unterschiede?

Stellt euch vor, ihr könntet zukünftige Trends vorhersehen, das Kundenverhalten antizipieren, eure Abläufe optimieren und Maßnahmen ergreifen, die nicht nur reaktiv sind, sondern die Zukunft des Marktes gestalten. In der Welt der datengestützten Entscheidungsfindung können wir all das erreichen, indem wir die Informationen aus prädiktiver und präskriptiver Analytik auswerten.

Die Datenanalyse ist ein großes und wachsendes Feld, wobei sie oft in vier Kategorien unterteilt wird. Prädiktive und präskriptive Analytik sind zwei davon! Wenn ihr diese fortschrittlichen Analysetechniken nicht verwendet, entgehen euch möglicherweise wichtige Erkenntnisse. Dann verzichtet ihr auf deutliche Wettbewerbsvorteile.

Kurzfassung: Prädiktive Analytik liefert eine Reihe möglicher Ergebnisse auf Basis der verfügbaren Daten. Präskriptive Analytik schlägt Maßnahmen vor, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Bevor wir tiefer in die Vorteile eintauchen, müssen wir zunächst die Unterschiede zwischen prädiktiver und präskriptiver Analytik betrachten. Obwohl beide Methoden der Datenanalyse bei der Entscheidungsfindung zum Einsatz kommen, basieren sie auf unterschiedlichen Techniken und Tools.

Überblick: Prädiktive Analytik

Wie der Name schon sagt, wird prädiktive Analytik eingesetzt, um anhand der Analyse vergangener Daten vorherzusagen, was in der Zukunft geschehen könnte. Dieser Ansatz identifiziert Muster in vorhandenen Daten, um damit die Frage „Was könnte als Nächstes passieren?“ zu beantworten.

Je mehr Daten ihr habt, desto genauer lassen sich zukünftige Ergebnisse vorhersagen.

Prädiktive Analytik versetzt euch in die Lage, das Kundenverhalten besser zu verstehen und deren Bedürfnisse zu antizipieren. Ihr könnt dann eure Produkte und Dienstleistungen anpassen, um besser den Absichten und Vorlieben der Kunden zu entsprechen.

Darüber hinaus kann prädiktive Analytik bei der operativen Planung zum Einsatz kommen, etwa um die Nachfrage nach bestimmten Gütern oder Dienstleistungen vorherzusagen. So gelingt es, die Prozesse im Lieferketten-Management zu optimieren.

Wie präskriptive Analytik funktioniert

Präskriptive Analytik, ein neuerer Begriff, beschreibt eine Art der Analyse, die die Frage beantworten soll, was jetzt zu tun ist. Bei der präskriptiven Analytik ist das Ergebnis nicht nur eine Vorhersage oder Prognose, sondern eine Empfehlung für die beste Vorgehensweise.

Präskriptive Analytik basiert auf den Informationen der prädiktiven Analytik, um Handlungsempfehlungen als Reaktion auf das vorhergesagte Ergebnis zu geben. Durch das Analysieren präskriptiver Analytik könnt ihr realistische Schritte festlegen, um sowohl die Gegenwart als auch die Zukunft eures Unternehmens zu gestalten.

Ziel der präskriptiven Analytik ist es, das bestmögliche Ergebnis zu ermitteln, indem verschiedene Variablen, Szenarien und potenzielle Lösungen untersucht werden, um ein Ziel zu erreichen. Diese Art der Datenanalyse hilft Unternehmen, Entscheidungen schneller und effizienter zu treffen und dabei Risiken zu minimieren.

Prädiktive und präskriptive Analytik gemeinsam nutzen

Um große Datenmengen effektiv zu verarbeiten und Ergebnisse präzise vorherzusagen, setzen beide Analysemethoden auf maschinelles Lernen. Der Versuch, diese Analyse selbst durchzuführen, wäre nicht nur zeitaufwendig, sondern auch ermüdend.

Durch Investitionen in die richtigen Tools für prädiktive und präskriptive Analytik könnt ihr einen Wettbewerbsvorteil erlangen und euer Unternehmen stärken. Diese Analyselösungen helfen euch:

• Bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, die auf die Kundenbedürfnisse eingehen.
• Den Betrieb erhalten und optimieren.
• Den Wettbewerbsvorsprung bewahren.

Ganz gleich, ob ihr die Kundenerfahrung verbessern oder die betriebliche Effizienz steigern möchtet: Prädiktive und präskriptive Analytik sind leistungsstarke Techniken, die skalierbare Lösungen für jedes Unternehmen bieten.

Anwendungsfälle für prädiktive und präskriptive Analytik in Unternehmen

Prädiktive und präskriptive Analytik können in zahlreichen Geschäftsanwendungen zum Einsatz kommen, an die ihr vielleicht noch nicht gedacht habt. Die Nutzung von prädiktiver und präskriptiver Analytik ermöglicht es Unternehmen nicht nur, zukünftige Trends zu verstehen und zu antizipieren. Sie können so auch proaktiv Maßnahmen ergreifen, um die Zukunft zu gestalten, Wachstum voranzutreiben und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Es folgen einige Bereiche, in denen die Nutzung von prädiktiver und präskriptiver Analytik absolut sinnvoll sein kann

Risikomanagement

Firmen aller Art und Größe betreiben Risikomanagement: Cybergefahren, finanzielle Risiken, reale und Katastrophenrisiken und so weiter.

Ein Beispiel dafür ist, wie Versicherungsunternehmen prädiktive Analytik nutzen können, um anhand historischer Daten Risikoprofile für ihre Kunden zu erstellen. Das ermöglicht eine bessere Risikobewertung und Preisgestaltung von Policen. Mit präskriptiver Analytik können sie den besten Weg zur Risikominderung ermitteln und eine Strategie für die Schadensregulierung entwickeln.

(Lest unseren ausführlichen Risikomanagement-Leitfaden.)

Betrugserkennung

Finanzinstituten und E-Commerce-Plattformen gelingt es mithilfe prädiktiver Analytik, verdächtige Muster oder Anomalien in Transaktionsdaten zu erkennen, die auf mögliche Betrugsversuche hindeuten könnten. Mit präskriptiver Analytik können sie dann Strategien oder Maßnahmen entwickeln, die beim Verdacht betrügerischer Aktivitäten ergriffen werden. Zum Beispiel:

• Blockieren der Transaktion.
• Benachrichtigung des Kunden.
• Verstärkung der Sicherheitsmaßnahmen.

(Erfahrt mehr über die Einzelheiten des FCRM – Financial Crime Risk Management.)

Umsatzprognose

Einzelhandelsunternehmen können prädiktive Analytik nutzen, um zukünftige Verkaufstrends auf Basis historischer Verkaufsdaten und anderer Faktoren wie saisonaler Schwankungen vorherzusagen. Diese Informationen tragen zu einem effektiven Bestandsmanagement bei.

Mithilfe präskriptiver Analysen können Unternehmen den optimalen Handlungsstrang auf Basis dieser Prognosen ermitteln, beispielsweise durch die Planung von Werbeaktionen oder Sonderveranstaltungen zur Umsatzsteigerung.

Kundenbindung

Unternehmen können prädiktive Analysen nutzen, um Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlich abwandern, also nicht verlängern oder den Anbieter wechseln werden. Dies gelingt ihnen, indem sie Faktoren wie Nutzungsmuster und Kundenbeschwerden analysieren. Präskriptive Analysen können dann Strategien empfehlen, um diese Kunden länger zu binden, etwa durch personalisierte Angebote oder einen besseren Kundenservice.

(Erfahrt, wie ihr ein erstklassiges Kundenerlebnis bietet.)

Das Potenzial präskriptiver und prädiktiver Analysen optimal ausschöpfen

Um prädiktive und präskriptive Analysen wirklich zu nutzen, müssen Organisationen deren Integration in Entscheidungsprozesse priorisieren. Um dies zu tun, müssen sie:

In die richtigen Talente und Tools investieren

Um die Vorteile prädiktiver und präskriptiver Analysen voll auszuschöpfen, müssen Organisationen sicherstellen, dass sie über die richtigen Werkzeuge und qualifiziertes Personal verfügen. Hierzu zählen:

• Investitionen in fortschrittliche Analyse-Software, die große Datensätze und komplexe Algorithmen verarbeiten kann.
• Einstellung von Datenwissenschaftlern und Analysten, die die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse interpretieren und anwenden können.

(Entdeckt die gefragtesten Zertifizierungen in den Bereichen Data Science und Datenanalyse.)

Hochwertige, relevante Daten sicherstellen

Damit prädiktive und präskriptive Analysen genaue Ergebnisse liefern, müssen Unternehmen sie mit hochwertigen und relevanten Daten versorgen. Die Daten sollten bereinigt und gut strukturiert vorliegen sowie aus zuverlässigen Quellen stammen.

Die Einbeziehung von Daten aus verschiedenen Quellen liefert einen umfassenderen Überblick über die Geschäftssituation und führt zu genaueren Prognosen und Handlungsempfehlungen.

Analysen in Entscheidungsprozesse integrieren

Damit prädiktive und präskriptive Analysen wirksam sind, müssen ihre Erkenntnisse in den Entscheidungsprozess einfließen. Das bedeutet, dass die Organisation eine Kultur fördern sollte, in der datengestützte Erkenntnisse geschätzt und umgesetzt werden.

Stellt Daten-Governance-Strukturen sicher, damit die aus prädiktiven und präskriptiven Analysen gewonnenen Erkenntnisse effektiv in der strategischen Planung, der operativen Entscheidungsfindung und anderen wichtigen Geschäftsbereichen genutzt werden.

Analysen für die Entscheidungsfindung

Prädiktive und präskriptive Analysen zählen beide zu den fortschrittlicheren Formen der Datenanalyse. Durch die Fähigkeit des maschinellen Lernens, große Datenmengen zu verarbeiten, gelingt es Firmen, mithilfe prädiktiver Analysen Kundenverhalten vorherzusagen und zukünftige Trends zu prognostizieren. Präskriptive Analysen gehen einen Schritt weiter, indem sie die bestmöglichen Maßnahmen empfehlen, die Unternehmen ergreifen sollten, um ihre Ziele zu erreichen.

Wenn ihr das nächste Mal zukünftige Trends vorhersehen, Kundenverhalten antizipieren oder eure Abläufe optimieren wollt, legt die Kristallkugel beiseite. Überlasst diese Arbeit lieber euren prädiktiven und präskriptiven Analysewerkzeugen.