Predictive Analytics vs Prescriptive Analytics
Da es so viele Arten von Datenanalysen und Analysemethoden gibt, gehen wir in diesem Beitrag auf vier Analysetypen ein.
Besonders befassen wir uns mit der Predictive und Prescriptive Analytics (DE: prädiktiver und präskriptiver Analyse), da diese häufig verwechselt werden. Außerdem gilt es zu verstehen, wann und wie Sie beide einsetzen sollten.
Was sind die 4 Arten von Analysen?
• Deskriptiv – Diese Art der Analyse sagt Ihnen, was passiert ist.
• Prädiktiv – Diese Art der Analyse erklärt, was in der Zukunft passieren könnte.
• Diagnostisch – Diese Art der Analyse hilft Ihnen zu verstehen, warum etwas passiert.
• Präskriptiv – Diese Art der Analyse hilft Ihnen zu entscheiden, was als nächstes zu tun ist.
Wir konzentrieren uns auf die Predictive und Prescriptive Analytics (prädiktive und präskriptive Analyse).
Was ist Predictive Analytics?
Bei dieser auf die Zukunft ausgerichteten Art der Analyse geht es darum, zu erfassen, was in der Zukunft passieren könnte. Sie untersucht historische Trends, um daraufhin Wahrscheinlichkeiten für mögliche Szenarien in der Zukunft zu berechnen. Dies kann Unternehmen z.B. dabei helfen, Pläne zu erstellen, wie sie auf Nachfrageänderungen reagieren können. Zu diesem Zweck können sie eine Predictive Analytics Software oder manuelle Analysemethoden verwenden.
Was sind die verschiedenen Arten von Vorhersagemodellen?
Es gibt vier Haupttypen von Prognosemodellen:
• Die Klassifizierung gruppiert Daten auf der Grundlage definierter Kriterien in bestimmte Kategorien.
• Das Clustering gruppiert Datenpunkte nach ihren Ähnlichkeiten.
• Ausreißer – diese Modelle suchen nach unähnlichen Datenpunkten, die sie ignorieren.
• Zeitreihen – hier konzentrieren sich die Modelle auf historische Daten, um Prognosen zu erstellen.
Was ist Prescriptive Analytics?
Hier geht es nicht nur darum, was passieren könnte, sondern auch, was Sie dagegen tun sollten. Das Ergebnis ist dann eine Reihe von Empfehlungen, die Ihre Teams auswerten und umsetzen können.
Laut der Harvard Business School werden bei der Prescriptive Analytics häufig Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um große Datenmengen schneller – und oft auch effizienter – zu analysieren, als es Menschen können. Mithilfe von „if“- und „else“-Anweisungen durchkämmen Algorithmen Daten und geben Empfehlungen auf der Grundlage einer bestimmten Kombination von Anforderungen ab. Allerdings sollten Sie den Computer nicht komplett autonom mit diesen Empfehlungen arbeiten lassen. Es ist besser, die Empfehlungen von einem menschlichen Experten innerhalb Ihres Teams überprüfen zu lassen. Geeignete Vorschläge können so genehmigt und ungeeignete abgelehnt werden.
Predictive Analytics vs. Prescriptive Analytics – was sind die Unterschiede?
Bei beiden Analysen geht es um die Betrachtung und Untersuchung von Trends in historischen Daten. Eine Prescriptive Analytics Software geht noch einen Schritt weiter und empfiehlt auf der Grundlage der Ergebnisse eine bestimmte Vorgehensweise oder ergreift sie sogar.
Beide Technologien sind in der Regel in einer Predictive Sales Software vereint, die z.B. Kundenabwanderung vorhersagt, Preissetzung optimiert oder Produktvorschläge beinhaltet. Wenn Sie algorithmische Empfehlungen akzeptieren und befolgen – z. B. wenn Sie sich ansehen, was Ihnen auf Netflix vorgeschlagen wird -, dann nutzen Sie die Prescriptive Analytics (Präskriptive Analyse).
Vor- und Nachteile der Prescriptive Analytics
Mit der Prescriptive Analytics können Sie schnelle, datenbasierte Entscheidungen treffen, die Ihr Risiko verringern sollen. Dies wiederum kann Ihren Betrieb effizienter machen, da Ihnen ein Großteil der Arbeit abgenommen wird. Der Nachteil ist natürlich, dass die Daten nur so gut sind, wie sie eingespeist werden. Wenn Ihre Eingabedaten schlecht formatiert oder falsch sind, werden Sie mehr fehlerhafte Ergebnisse erhalten. Außerdem eignet sich das System nicht besonders gut für langfristige Entscheidungen. Je größer der Zeitrahmen oder je kritischer die Geschäftsfunktion, desto mehr sollten Sie die Empfehlungen durch menschliche Kontrolle abmildern.
Vor- und Nachteile der Predictive Analytics
Predictive Analytics ist ein erstaunliches Werkzeug, das laut der Georgetown University „Managern und Führungskräften Entscheidungshilfen an die Hand geben, um Upselling, Verkaufs- und Umsatzprognosen, Fertigungsoptimierung und sogar die Entwicklung neuer Produkte zu beeinflussen“.
Aber genau wie bei der präskriptiven Analyse benötigen Sie eine gute Datengrundlage. Es besteht die Gefahr, dass Ihre Computeranalyse bei der Berücksichtigung von Trends den menschlichen Faktor außer Acht lässt, und sie muss auf dem neuesten Stand gehalten werden, um die aktuellen wirtschaftlichen Auswirkungen und das Verbraucherverhalten zu berücksichtigen. Und schließlich brauchen Sie Menschen, die auf der Grundlage dieser Daten Schlussfolgerungen ziehen und danach handeln; es ist also etwas weniger autonom als die Prescriptive Analytics. Das bedeutet aber auch, dass die Predictive Analytics bei der Überprüfung der Ergebnisse von der Expertise Ihres Teams profitieren kann.
Beispielhafte Anwendungsfälle einer Predcitive und Prescriptive Analysesoftware im B2B-Vertrieb
Eine Predictive Sales Software kann im B2B-Vertrieb im Vergleich zu anderen Optimierungsansätzen einen höheren ROI bieten. Dies geschieht durch Anwendungsfälle wie:
• Identifizierung von Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten innerhalb Ihrer aktuellen Datenbank.
• Anbieten verlockender Produkte für Ihre Kunden während der Kaufabwicklung.
• Zuweisung von Prioritäten für Kunden mit hohem Potenzial, damit die Vertriebsteams ihre Zeit besser einteilen können.
• Markieren Sie Kunden, bei denen eine Abwanderung wahrscheinlich ist, damit sie direkt betreut werden können.
• Entdecken Sie Nachfragetrends für neue Produkte, damit Sie Ihre F&E-Bemühungen konzentrieren können.
• Bestimmen Sie eine Preisrange für Ihre Produkte, damit Sie Ihre Preise an die Akzeptanzwahrscheinlichkeit Ihrer Kunden individuell anpassen können.
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Predictive Analytics vs Prescriptive Analytics – Zusammenfassung
Diese beiden wichtigen Analysemodelle und darauf basierende Predictive Analytics Softwaretools sind wichtige Kernbestandteile Ihres Instrumentariums zur Gewinnmaximierung. Predictive Analytics und Prescriptive Analytics haben sich von der Abfrage von Trends bis hin zu Handlungsempfehlungen durch maschinelles Lernen weiterentwickelt.
Sie sollten als unverzichtbares KI-gestütztes Geschäftswerkzeug für alle Großhandels- und Produktionsbetriebe betrachtet werden. Wenn Sie herausfinden möchten, wie unsere Predictive Analytics Software Ihnen dabei helfen kann, die Kundenabwanderung zu verringern, den Gewinn zu steigern und mehr Kunden länger zu binden, dann melden Sie sich jetzt. Wir helfen Ihnen, Ihre Eignung für diese Anwendung von KI und maschinellem Lernen einzuschätzen und herausfinden, wie viel Nutzen Sie daraus ziehen können.
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Literaturnachweis:
Georgetown University: Pros and Cons of Predictive Analysis
Cote, C. (2021): What is Prescriptive Analytics? 6 Examples. Hg.: Harvard Business School
Frankenfield, J. (2023): Predictive Modeling: History, Types, Applications. Hg.: Investopedia
Business News Daily (2023): Predictive or Prescriptive Analytics? Your Business Needs Both