Einfach erklärt: Warum interne Daten besser für Predictive Analytics sind
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Viele Unternehmen sitzen auf einem Schatz: Die eigenen Verkaufsdaten. Für die Anwendung von Predictive Analytics ist das ein enormer Vorteil.
Prognosen sollen unternehmerische Entscheidungen absichern. Sie werden auch genutzt, um zukünftige Entwicklungen besser vorherzusagen als der Wettbewerb. Doch verlässliche Prognosen sind selten. Für Unternehmen besser geeignet ist die Nutzung eigener Daten im Haus mit Predictive Analytics.
„Es gibt drei Arten von Lügen: Lügen, verdammte Lügen, und Statistiken.“ Dieses Zitat von Benjamin Disraeli, einem britischen Staatsmann und Romanautor im 19. Jahrhundert, passt sehr gut auf die Situation in Unternehmen.
Dort werden Zahlen über Umsätze, Gewinne, Verluste, Kundenzuwächse und -abnahmen und vieles mehr gesammelt und daraus Statistiken erstellt. Viele Wirtschaftsdaten werden auch gesammelt und aufgearbeitet, um danach in Prognosen für die nahe oder fernere Zukunft einzufließen.
So dienen zum Beispiel Umsatzprognosen dazu, die eigenen unternehmerischen Entscheidungen abzusichern. Allgemein werden Prognosen auch dazu verwendet, (mögliche) zukünftige Entwicklungen besser vorherzusagen als der Wettbewerb.
Prognosen entstammen Prognosemodellen, die Entscheidungen aus dem Bauchgefühl oder der Intuition heraus überlegen sind. Selbst dann, wenn klar ist, dass Prognosen nicht zu 100 Prozent richtig sein können.
Business Intelligence: Warum allgemeine Prognosen allein nicht ausreichen
Unternehmensentscheidungen werden häufig auch anhand allgemeiner Wirtschafts- und Marktprognosen getroffen. Internationale Unternehmen verfolgen dabei beispielsweise die wirtschaftliche Entwicklung in den Ländern und Branchen, in denen ihre Kunden tätig sind.
Solche Prognosen können wertvollen Kontext liefern. Sie helfen dabei, wirtschaftliche Trends, Nachfrageentwicklungen oder Veränderungen in bestimmten Märkten besser einzuordnen. Für konkrete Vertriebsentscheidungen reichen sie jedoch oft nicht aus.
Allgemeine Konjunkturprognosen beantworten beispielsweise nicht, welcher Kunde ein erhöhtes Abwanderungsrisiko hat, bei welchen Artikeln Cross-Selling-Potenziale bestehen oder wo sich auffällige Preisentwicklungen zeigen. Dafür braucht es einen genaueren Blick auf die eigenen Kunden-, Auftrags- und Artikeldaten.
Hinzu kommt, dass wirtschaftliche Prognosen immer auf Annahmen beruhen. Wirtschaftsdaten werden fortlaufend aktualisiert und teilweise auch nachträglich revidiert. Deshalb können sie vor allem kurzfristige Entwicklungen und übergeordnete Trends abbilden, aber keine verlässliche Grundlage für jede einzelne operative Vertriebsentscheidung sein.
Warum externe Einflüsse Prognosen erschweren
Je weiter eine Prognose in die Zukunft reicht, desto unsicherer wird sie. Wirtschaftliche Entwicklungen hängen von vielen Faktoren ab, die sich gegenseitig beeinflussen. Dazu gehören unter anderem politische Entscheidungen, Veränderungen in Lieferketten, Rohstoffpreise, neue gesetzliche Rahmenbedingungen oder unerwartete Ereignisse in wichtigen Absatzmärkten.
Solche Entwicklungen lassen sich nicht vollständig vorhersehen. Sie können Annahmen über Nachfrage, Preise oder Wachstum innerhalb kurzer Zeit verändern. Deshalb sind allgemeine Markt- und Konjunkturprognosen zwar hilfreich, aber immer nur ein Teil der Entscheidungsgrundlage.
Für Unternehmen ist es daher besonders wichtig, zusätzlich die Entwicklungen im eigenen Geschäft genau zu analysieren. Denn dort zeigt sich, wie sich Veränderungen tatsächlich auf Kunden, Artikel, Preise und Umsätze auswirken.
Die eigenen Daten für Predictive Analytics nutzen
Externe Marktinformationen können helfen, das wirtschaftliche Umfeld besser einzuordnen. Die Grundlage für operative Vertriebsentscheidungen bilden jedoch häufig die eigenen Daten aus ERP-Systemen.
Predictive Analytics nutzt diese Daten, um Muster im bisherigen Kunden- und Kaufverhalten zu erkennen. Anders als Business Intelligence, die vor allem beschreibt, was in der Vergangenheit passiert ist, versucht Predictive Analytics mögliche zukünftige Entwicklungen mit Wahrscheinlichkeiten einzuschätzen.
Dabei geht es nicht darum, die Zukunft exakt vorherzusagen. Vielmehr unterstützt Predictive Analytics dabei, Vertriebsprioritäten fundierter zu setzen. Unternehmen können beispielsweise erkennen, bei welchen Kunden ein Abwanderungsrisiko besteht, wo Cross-Selling-Potenziale liegen, welche Preisentwicklungen auffällig sind oder bei welchen Kunden eine höhere Kaufwahrscheinlichkeit besteht.
Data Science macht Predictive Analytics möglich
Wer zum Beispiel schon heute weiß, was seine Kunden morgen kaufen, ist gegenüber dem Wettbewerb klar im Vorteil.
Eine der Grundannahmen dabei lautet: Je mehr über vergangenes (Kunden-)Verhalten bekannt ist, desto genauer lassen sich Aussagen über zukünftige Ereignisse treffen. Zwar handelt es sich auch bei solchen Prognosen lediglich um mögliche Szenarien, die mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit eintreffen. Basieren diese jedoch auf aussagekräftigen Daten, so lässt sich die darauf aufbauende Entscheidungsqualität maßgeblich verbessern. Ein zentrales Ziel von Data Science ist: Im Rahmen von Predictive Analytics belastbare Prognosen über zukünftige Ereignisse zu erstellen.
Predictive Analytics schafft damit eine neue Perspektive auf vorhandene Vertriebsdaten. Unternehmen nutzen nicht nur vergangene Umsätze als Rückblick, sondern erhalten Hinweise darauf, wo Handlungsbedarf, Risiken oder Chancen entstehen könnten.
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Fazit: Interne Daten sind die Grundlage für bessere Vertriebsentscheidungen
Allgemeine Markt- und Konjunkturprognosen können helfen, wirtschaftliche Entwicklungen einzuordnen. Für konkrete Entscheidungen im Vertrieb reichen sie jedoch selten aus.
Eigene ERP-Daten zeigen, was im Unternehmen tatsächlich passiert: Welche Kunden sich verändern, welche Artikel gemeinsam gekauft werden, wo Preise auffällig sind und welche Potenziale bislang unentdeckt bleiben.
Predictive Analytics macht diese Daten nutzbar und unterstützt Vertriebsteams dabei, Chancen und Risiken frühzeitiger zu erkennen. Externe Informationen können dabei eine sinnvolle Ergänzung sein. Die operative Grundlage für fundierte Vertriebsentscheidungen liegt jedoch meist bereits im eigenen Unternehmen.
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