Mit Predictive Analytics Big Data richtig nutzen

Hokus Pokus Fidibus – Ich weiß heute schon, was mein Kunde morgen will

Predictive Analytics, Business Intelligence, businessheute

Zuerst braucht man einen großen Topf. Da hinein kommen relevante Kundendaten. Das ganze wird mit etwas mehr Informationen aus Social Media Netzwerken gewürzt und vermischt. Wahlweise können noch Zusatzinformationen, wie Wetter- oder Geodaten mit untergemengt werden. Was haben wir dann? Einen großen Haufen Daten, der erstmal nur da ist. Sinnvoll analysiert und interpretiert ergeben sich daraus jedoch vielfältige Möglichkeiten für Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen, Kosten zu sparen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Ein Produkt oder eine Dienstleistung wird angeboten, der Kunde ist begeistert und kauft. Das wäre der Idealfall. In der Regel ist die Customer Journey etwas anspruchsvoller. Mit Business Intelligence Analysen sind Unternehmen dazu in der Lage, das Hier und Jetzt hier und jetzt zu beurteilen. Warum haben Verkaufsaktionen nicht den gewünschten Erfolg gebracht? Warum war der Kunde nicht zufrieden mit der Dienstleistung? Diese Fragen lassen sich gut und sicher analysieren, solange man auf Daten der Vergangenheit zugreifen kann. Häufig sind Plan/Ist-Vergleiche die Grundlage für solche Auswertungen. Um sich aber von der großen breiten Masse der Anbieter abheben zu können, braucht es mehr als nur eine Erkenntnis im Nachhinein. Es geht darum, schon jetzt Aussagen darüber treffen zu können, wie der Kunde morgen reagiert. Je früher Unternehmen diese Informationen haben, desto besser und schneller können sie ihre entsprechenden Entscheidungen treffen.

Fachkräfte und analytisches Potential der Technik gefragt

Mit Predictive Analytics lassen sich Muster und Zusammenhänge in Datenbeständen erkennen.
Wird der eingangs beschriebene Datentopf beispielsweise um Geodaten angereichert, könnten schon heute neue Kundenmärkte erkannt, Filialkonzepte verbessert oder Transporte effizient geplant werden. Das erfordert aber die richtigen Entscheidungen, die auf Basis der vorhandenen Analyseergebnisse und nicht zuletzt aufgrund der Daten erstellt werden. Für eine optimale Interpretation der vorhandenen Informationen benötigt es also neben den richtigen Analyse-Fachkräften auch das analytische Potential der Technik.

Wie Unternehmen mit leistungsstarken, bewährten analytischen Techniken ihre Geschäftsprobleme lösen und tiefere Einblicke in ihre Kunden erhalten, lesen Sie in dieser exklusiven Infografik.

 

Hintergrund: Koeffer, Sebastian: "Mit Predictive Analytics in die Zukunft blicken", www.computerwoche.de
Bildquelle: © Rawpixel.com, Fotolia

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