Erfahren Sie, was Predictive Analytics ist, warum es wichtig ist und wie es Ihnen dabei helfen kann, die Abläufe Ihres Unternehmens zu optimieren und Ihre Umsätze zu steigern. Es kann Ihre Geschäftsabläufe verändern und Ihren Gewinn in kürzester Zeit verdoppeln.
Haben Sie Tausende von Dollar ausgegeben, um Ihr Produkt zu vermarkten, und trotzdem nicht die gewünschten Ergebnisse erzielt? Das passiert vielen Unternehmern, vor allem, wenn sie gerade erst anfangen.
Sie können dies jedoch verhindern. Sie können Ihre Umsätze und Ihre Conversions ganz einfach steigern, indem Sie Ihre Marketingkampagnen auf einer soliden prädiktiven Analyse aufbauen. Was ist prädiktive Analyse und wie funktioniert sie?
Dies ist etwas, worüber viele von Ihnen vielleicht mehr erfahren müssen. Wenn Sie einer von ihnen sind, ist dieser Beitrag für Sie. In diesem Beitrag werden wir alles darüber sprechen. Dabei werden wir besprechen, was es ist, wie es funktioniert und warum es für Ihr Unternehmen wichtig ist.
Wir werden uns auch einige bedeutende Branchen ansehen, die es nutzen, um ihr Geschäft zu rationalisieren und die Konvertierungen zu steigern.
Wenn Sie all das wissen möchten, lesen Sie weiter. Wir beginnen mit der Frage, was Predictive Analytics ist.
Was ist Predictive Analytics?
Fast jeder Unternehmer beginnt sein Geschäft mit einer grundlegenden Recherche. Dies hilft ihnen zu verstehen, wer von ihrem Geschäft profitiert, wer ihre Zielgruppe ist, welche Altersgruppe sie ansprechen möchten und ähnliche Dinge.
Dies sind jedoch nur grundlegende Kenntnisse, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Um ein profitables Geschäft zu führen, müssen Sie viel mehr wissen.
Es ist wichtig, Ihre Zielgruppe und den Markt zu verstehen, in dem Sie tätig sein werden. Um jedoch sicherzustellen, dass Sie die richtigen Entscheidungen für die Führung Ihres Unternehmens treffen, müssen Sie auch wissen, was die Zukunft bringt.
Hier kommt Predictive Analytics ins Spiel. Bei Predictive Analytics handelt es sich um einen Prozess, bei dem Unternehmen verschiedene statistische Daten, Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens verwenden, um zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen.
Dabei analysieren Sie Daten aus der Vergangenheit und nutzen diese zum Erkennen von Mustern und Trends, um zukünftige Ereignisse, Trends und Verhaltensweisen zu verstehen und vorherzusagen.
Der größte Vorteil der Verwendung von Predictive Analytics für Ihr Unternehmen besteht darin, dass Sie damit datenbasierte Entscheidungen treffen können. Dies ist sehr wichtig, um Ihr Unternehmen vor potenziellen Bedrohungen zu schützen, die zu niedrigeren Umsätzen, geringeren Gewinnen und letztlich zu höheren Geschäftsverlusten führen.
Es ist wichtig zu beachten, dass Predictive Analytics nur ein Schritt der Analytik im Geschäftsleben ist. Um Predictive Analytics besser zu verstehen, müssen Sie zunächst wissen, wie Analytics funktioniert.
Wie funktioniert Analytics?
Bevor wir uns mit Analysen in Unternehmen befassen, wollen wir verstehen, was genau das ist.
Im Geschäftsleben verwenden Sie Analysen, um Einblick in verschiedene Kennzahlen zu erhalten, mit denen Sie Ihren Arbeitsprozess optimieren können. Dabei analysieren Sie verschiedene historische und statistische Daten, um fundierte und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Mithilfe von Analysen können Sie die Leistung Ihres Unternehmens steigern, Ihre Lieferkette optimieren, den Kundensupport verbessern und Kosten senken.
Die Analyse für Unternehmen besteht aus drei Hauptschritten. Sehen wir uns jeden einzelnen Schritt genauer an.
Schritt 1: Deskriptive Analytik
Wenn Sie für Ihr Unternehmen eine ordnungsgemäße Analyse durchführen, bereiten Sie sich auf die Datenerfassung vor. Dafür benötigen Sie jedoch eine Plattform zur Präsentation dieser Daten. Es ist also wie ein Dashboard, auf dem diese Daten generiert werden.
In diesem Schritt erstellen Sie dieses Dashboard und beginnen mit der Generierung historischer Daten und Fakten, um die Stärken und Schwächen Ihres Unternehmens zu identifizieren.
Die deskriptive Analytik selbst besteht aus zwei Teilen.
Der erste Teil wird als Datenaggregation bezeichnet. In diesem Prozess sammeln Sie Ihre Daten und sortieren sie im Dashboard, um sie übersichtlicher zu machen.
Der zweite Teil wird als Data Mining bezeichnet. In diesem Prozess erhalten Sie einen detaillierteren Einblick in Ihre Daten. Dabei interpretieren Sie die Daten und bringen sie in eine für Menschen interpretierbare Form, um eine Korrelation zwischen verschiedenen Interpretationen herzustellen. Einfacher ausgedrückt: Sie diagnostizieren die Daten, um ihre Auswirkungen zu verstehen.
Schritt 2: Predictive Analytics
Sobald Sie die Daten in der Hand haben, ist es an der Zeit, sie für den nächsten Schritt zu verwenden: Predictive Analytics. In diesem Schritt verwenden Sie die gesammelten Daten, um Ihre Entscheidungen vorherzusagen. Dann finden Sie die Schwächen in diesen Entscheidungen, beheben sie und testen sie auf Erfolg.
In diesem Schritt verwenden Sie verschiedene Techniken wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Algorithmen, um die Vorhersagen zu verstehen und sie zu umgehen. Dies gibt Ihnen die Oberhand bei der Entscheidungsfindung und bereitet Sie auf den Erfolg vor, indem Sie Erreichen Sie Ihre Ziele.
Schritt 3: Präskriptive Analytik
Dies ist der fortgeschrittenste und letzte Schritt des Prozesses. In diesem Schritt verwenden Sie die Daten, um vorzuschreiben, was getan werden soll und wie. In gewisser Weise ist dies der Schritt, in dem die endgültigen Strategien umgesetzt werden und der den Ton angibt, wie diese für Ihr Unternehmen umgesetzt werden sollen.
Diese Form der Analyse verwendet prädiktive und optimierende Techniken und empfiehlt eine effektive Vorgehensweise. Die Idee besteht darin, das gewünschte Ergebnis zu erzielen, sei es die Steigerung des Umsatzes, die Gewinnung von Leads, die Erhöhung des Engagements oder Ihr Geschäftsziel.
Mithilfe dieses Schritts können Sie die beste Vorgehensweise für Ihr Unternehmen ermitteln.
Warum Predictive Analytics wichtig ist
Predictive Analytics ist wichtig, weil es Ihrem Unternehmen hilft, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von Predictive Analytics können Unternehmen potenzielle Risiken und Chancen erkennen, Abläufe optimieren und die Kundenzufriedenheit verbessern.
Insgesamt gesehen ist Predictive Analytics ein leistungsstarkes Tool, das Unternehmen dabei helfen kann, Wettbewerbsvorteile zu erlangen, Kosten zu senken und ihre Leistung zu verbessern.
Lassen Sie uns genauer untersuchen, warum Predictive Analytics für Ihr Unternehmen so wichtig ist.
1. Identifizieren Sie potenzielle Bedrohungen und Risikofaktoren
Predictive Analytics ist wichtig, weil es Ihnen hilft, potenzielle Bedrohungen und Risikofaktoren für Ihr Unternehmen zu identifizieren. Wenn Sie Predictive Analytics für Ihr Unternehmen verwenden, betrachten Sie historische Fakten und Daten. All diese Daten können Ihnen helfen, alle Bedrohungen und potenziellen Risiken zu identifizieren, denen Ihr Unternehmen in Zukunft ausgesetzt sein könnte.
Beispielsweise können Sie mithilfe der Daten aus Ihrer Analyse bessere Einblicke in das Verhalten Ihrer Kunden gewinnen, in die Trends, denen sie folgen usw. Dies alles kann jedoch zu niedrigen Umsätzen und geringeren Conversions führen.
Wenn Sie wissen, dass diese Herausforderungen auftreten könnten oder dass Sie sich diesen Risiken und Bedrohungen in Zukunft stellen müssen, sind Sie besser darauf vorbereitet. So können Sie sich darum kümmern, bevor sie zu einem ernsthaften Problem für Ihr Unternehmen werden und Ihren Ruf schädigen oder potenziellen finanziellen Schaden verursachen.
2. Trends und Muster entdecken
Mithilfe prädiktiver Analysen können Sie nicht nur potenzielle Bedrohungen und Risikofaktoren identifizieren, sondern auch aktuelle Trends und Muster in verschiedenen Geschäftsmetriken erkennen. Dabei kann es sich beispielsweise um Kundeninteressen, Kundenverhalten, Verkaufstrends usw. handeln.
Die Kenntnis dieser Informationen kann Ihnen einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen, da Sie nun besser über das Marktgeschehen informiert sind. So können Sie die Informationen nutzen, um Ihre Geschäftsentwicklungsstrategie, Produktentwicklung, Betriebsabläufe usw. zu optimieren.
3. Treffen Sie besser informierte Entscheidungen
Das Erkennen der Herausforderungen und Risikofaktoren ist äußerst wichtig, um zu verhindern, dass sie Ihrem Unternehmen Schaden zufügen. Predictive Analytics erleichtert das Verständnis dieser Bedrohungen. Wenn Sie potenzielle Bedrohungen und Risikofaktoren identifizieren und verstehen, können Sie leicht proaktive Maßnahmen ergreifen, um diese Risiken zu mindern.
Wenn Sie beispielsweise das Verhalten Ihrer Kunden verstehen, können Sie Ihre Marketingbemühungen leicht anpassen und Ihre Produkte oder Dienstleistungen an die Bedürfnisse Ihrer Benutzer anpassen. Dies trägt zur Steigerung der Kundentreue bei und steigert die Benutzerzufriedenheit.
Ein weiterer Punkt, bei dem diese Analysen nützlich sind, ist das Verständnis des optimalen Preises Ihrer Produkte und Dienstleistungen. Auf diese Weise können Sie Ihre Preispolitik optimieren, um Ihren Umsatz zu steigern und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Sie können außerdem Engpässe und Störungen erkennen, die in Ihrem Unternehmen auftreten können. So können Sie diese optimieren, bevor sie auftreten, um Kosten zu senken und Ihre Abläufe zu rationalisieren.
Da Sie Ihr Wissen auf Fakten und Zahlen stützen, können Sie fundiertere Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen. So können Sie Ihre Betriebsabläufe optimieren, drohende Schäden verringern und Verluste vermeiden.
4. Steigern Sie die Conversions
Auch prädiktive Analysen können zur Steigerung der Konvertierungsraten beitragen.
Mithilfe der Daten, die Sie aus Ihren Analysen gewinnen, können Sie Kunden identifizieren, die Ihre Produkte und Dienstleistungen am wahrscheinlichsten kaufen. Auf diese Weise können Sie Ihre Marketingkampagnen gezielt auf diese Kunden ausrichten und sie in Verkäufe umwandeln.
Sie können damit auch den Browserverlauf, die Kaufhistorie, die Präferenzen usw. Ihrer Kunden analysieren. Diese Informationen können bei der Anpassung Ihrer Marketingkampagnen sehr effektiv sein, um personalisierte Empfehlungen, Werbeaktionen und sogar Inhalte in Ihrer Content-Marketing-Strategie anzubieten.
All dies kann Ihre Social-Media-Engagement-Rate sofort steigern, E-Mail Klickrateund Ihre Gesamtumrechnungsrate.
Wenn Sie Ihre Abläufe optimieren, steigen die Chancen, Ihre Conversions zu steigern. Dies kann auf lange Sicht zu mehr Gewinn und mehr Erfolg führen.
Branchenanwendungsfall für Predictive Analytics
Mit dem technologischen Fortschritt und dem einfachen Zugang zum Internet hat sich die Art und Weise, wie Menschen Geschäfte machen, stark verändert.
Heutzutage konzentrieren sich Unternehmen nicht mehr nur auf die Steigerung ihrer Umsätze, sondern möchten auch die Kundenzufriedenheit verbessern, die Markenbekanntheit steigern, ein positives Markenimage schaffen und Mitarbeiter binden, indem sie ihnen ein besseres Arbeitsumfeld bieten.
Predictive Analytics macht all dies viel einfacher. Aus diesem Grund nutzen verschiedene Branchen diese Technologie für ihre Geschäfte. Hier sind einige der Branchen, die sie zur Verbesserung ihres Geschäfts nutzen.
1. Humanressourcen
Die Personalabteilung ist eine Branche, die prädiktive Analysen umfassend nutzt. Wenn Sie eine Personalfirma leiten, können Sie dies auch tun. Sie können es mit Kennzahlen aus Mitarbeiterbefragungen kombinieren, um potenzielle Mitarbeiter für Ihr Unternehmen zu finden.
Dies ist eine perfekte Möglichkeit, die besten Talente Ihrer Branche für Ihr Unternehmen zu identifizieren, einzustellen und länger zu halten. Predictive Analytics ist eine hervorragende Möglichkeit, die Mitarbeiterfluktuation zu reduzieren und das Engagement der Mitarbeiter zu steigern.
2. Lieferkette
Die Verwaltung Ihres Produktbestands und die Festlegung von Preisstrategien können eine Herausforderung sein. Die Verwendung prädiktiver Analysen für Ihr Unternehmen kann Ihnen dabei helfen, diese Strategie einfacher umzusetzen.
Es kann Ihnen helfen, Kundenanforderungen zu erkennen und zu erfüllen, ohne Ihre Lager zu überfüllen. Auf diese Weise können Sie Ihre Lieferkette kosteneffizient verwalten. Sie können es auch verwenden, um die Kosten und den Ertrag Ihrer Produkte auf lange Sicht zu bewerten.
3. Marketing und Vertrieb
Eine weitere Branche, die Predictive Analytics nutzt, um ihren Umsatz kostengünstig zu steigern, ist Marketing und Vertrieb. Jedes Unternehmen nutzt Marketing, um seine Produkte zu bewerben. Und der Vertrieb ist eine der Grundlagen, die ein Unternehmen am Leben hält.
Unternehmen nutzen diese Methode, um mehr über ihre Kunden zu erfahren und sie über einen bestimmten Zeitraum proaktiv anzusprechen. Sie können beispielsweise Kunden identifizieren, die ihren Einkauf abbrechen, und dies nutzen, um ihre Erfahrung mit Ihren Produkten und Dienstleistungen zu verbessern.
Dadurch erhöhen Sie die Kundenbindung und steigern Ihren Umsatz und Ihre Gesamtumsätze durch Cross-Selling und Up-Selling.
4. Finanzen
Der Finanz- und Bankensektor ist eine weitere wichtige Branche, die Predictive Analytics nutzt, um Geschäftseinblicke zu gewinnen. Viele Finanzunternehmen nutzen dieses Verfahren beispielsweise, um Betrug und Misswirtschaft vorherzusagen und aufzudecken.
Sie nutzen diese, um Marktveränderungen vorherzusagen und ihren Kunden verbesserte, personalisierte Dienste anzubieten. Außerdem hilft es ihnen, Risiken im Umgang mit Finanzen zu minimieren. Wenn Ihr Unternehmen in diesem Sektor tätig ist, können auch Sie prädiktive Analysen nutzen, um Ihr Unternehmen besser zu verwalten.
Abschluss
Predictive Analytics ist ein wesentlicher Bestandteil Ihrer Geschäftsanalyse. Indem Sie die aus dieser Analyse gesammelten Daten nutzen, können Sie datengesteuerte Entscheidungen treffen und Ihre Abläufe, Produktfunktionen und Marketingkampagnen optimieren, um einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erlangen.
Um Ihre Ziele zu erreichen und Ihren Gewinn zu steigern, ist es äußerst wichtig, Ihren Mitbewerbern immer einen Schritt voraus zu sein. Predictive Analytics hilft Ihnen dabei auf sehr effektive und sinnvolle Weise.
