Erfahren Sie mehr darüber, wann und warum Unternehmen Predictive Analytics verwenden und welche Vorteile die Arbeit mit dieser Art der Datenanalyse bietet.
Predictive Analytics ist einer der vier Haupttypen der Datenanalyse und prognostiziert in der Regel zukünftige Entwicklungen, beispielsweise wie sich die Umsätze im Laufe der Saison verändern oder wie Verbraucher auf eine Preisänderung reagieren. Unternehmen nutzen Predictive Analytics häufig, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu optimieren.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Predictive Analytics, einschließlich seiner Verwendung, einiger allgemeiner Vorteile und was Sie für den Einstieg tun können.
Was ist Predictive Analytics?
Unternehmen nutzen Daten, um zu verstehen, was passiert – sowohl jetzt als auch in der Zukunft. Predictive Analytics fällt in die letztere Kategorie. Dabei werden historische Daten verwendet, um potenzielle zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorherzusagen, damit sich Unternehmen in der Gegenwart besser positionieren können.
Um die Zukunft zu berechnen, stützt sich Predictive Analytics auf eine Reihe von Techniken aus Statistik, Datenanalyse, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Einige gängige Geschäftsanwendungen umfassen die Erkennung von Betrug, die Vorhersage des Kundenverhaltens und die Prognose der Nachfrage.
Vorteile von Predictive Analytics
Predictive Analytics kann Unternehmen dabei helfen, fundiertere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Sie können Muster und Trends in Daten erkennen, die es verschiedenen Geschäftsfunktionen ermöglichen, probabilistische Entscheidungen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Weitere Vorteile sind:
- Entscheidungsfindung: Verbessern Sie die Entscheidungsfindung einer Geschäftsfunktion, indem Sie sich bei der Bestimmung potenzieller Ergebnisse auf Daten stützen.
- Risikomanagement: Entwickeln Sie Risikomanagementstrategien für potenzielle Risiken und priorisieren Sie die schädlichsten Risiken
- Kundeneinblicke: Verstehen Sie potenzielle Kunden und ihre Bedürfnisse besser, sodass Sie gezieltere Marketingkampagnen entwickeln können, um sie zu erreichen
- Betriebseffizienz: Sorgen Sie für eine effizientere Betriebsführung, indem Sie historische Daten nutzen, um Ressourcen besser zu verstehen und zu verwalten.
7 Bereiche, die Predictive Analytics nutzen
Predictive Analytics wird in vielen Branchen eingesetzt, darunter im Finanzsektor, im Gesundheitswesen, im Einzelhandel und in der Fertigung. Und jede Branche hat unterschiedliche Anwendungsfälle.
1. Einzelhandel
Predictive Analytics ist für Einzelhändler, die das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kunden verstehen möchten, unverzichtbar. Mithilfe der Erkenntnisse aus den Daten können Sie fundiertere Entscheidungen über Produktsortiment, Preise, Werbeaktionen und andere Aspekte treffen.
Einzelhändler könnten beispielsweise mithilfe prädiktiver Analysen ermitteln, welche Produkte am wahrscheinlichsten zusammen gekauft werden, und dann Rabatte auf diese kombinierten Artikel anbieten. Sie können auch Kunden identifizieren, bei denen das Risiko besteht, dass sie zur Konkurrenz abwandern, und Maßnahmen ergreifen, um sie zu halten.
2. Bankgeschäfte
Banken nutzen Predictive Analytics, um fundiertere Entscheidungen über Kredit- und Anlageprodukte und sogar den Devisenhandel zu treffen. Bankbezogene Datensätze bilden Muster, die Kunden identifizieren, bei denen das Risiko eines Kreditausfalls besteht.
Banken nutzen prädiktive Analysen auch, um Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlich an der Investition in ein neues Finanzprodukt interessiert sind, damit sie diese mit wirkungsvollen Marketingbotschaften ansprechen können.
3. Verkauf
Vertriebsteams nutzen Predictive Analytics, um die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen. Durch die Analyse des bisherigen Kundenverhaltens können sie genauer vorhersagen, welche Produkte oder Dienstleistungen ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird. Dadurch können sich Vertriebsteams darauf konzentrieren, ihren potenziellen Kunden die attraktivsten Artikel zu verkaufen und letztendlich ihren Umsatz zu steigern.
4. Versicherung
Versicherungsunternehmen nutzen Predictive Analytics, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, mit der ein bestimmter Kunde einen Versicherungsanspruch geltend machen wird. Durch die Analyse der Schadenhistorie, demografischer Merkmale und Lebensstilentscheidungen können Versicherer Modelle entwickeln, mit deren Hilfe sie vorhersagen können, welche Kunden am wahrscheinlichsten einen Anspruch geltend machen. Anhand dieser Informationen können sie die Prämien anpassen und Kunden mit höherem Risiko identifizieren und gezielt mit spezifischen Policen ansprechen.
5. Soziale Medien
Social-Media-Teams nutzen Predictive Analytics, um das Nutzerverhalten und Trends zu verstehen. Durch die Analyse der riesigen Datenmengen, die von Nutzern auf Social-Media-Plattformen generiert werden, können sie Erkenntnisse darüber gewinnen, was die Leute interessiert, worüber sie sprechen und wie sie miteinander interagieren. Diese Informationen verbessern das Benutzererlebnis auf Social-Media-Plattformen und ermöglichen es ihnen, Werbung gezielter einzusetzen.
6. Versicherungsschutz
Beim Underwriting von Versicherungspolicen kommt routinemäßig prädiktive Analyse zum Einsatz. Durch die Analyse von Daten zu früheren Schadensfällen erkennen Versicherer Muster, die auf ein höheres Risiko künftiger Schadensfälle hinweisen können. Ausgestattet mit Wahrscheinlichkeiten und Vorhersagen können sie dann die Prämien für einzelne Policen oder Policengruppen anpassen oder sogar den Versicherungsschutz ganz verweigern.
7. Gesundheit
Mithilfe prädiktiver Analysen im Gesundheitswesen können Patienten identifiziert werden, bei denen das Risiko besteht, bestimmte Krankheiten oder Leiden zu entwickeln. Durch die Analyse demografischer Daten, Gesundheitsakten und genetischer Informationen können Ärzte und Forscher Modelle entwickeln, die ihnen bei der Entwicklung von Gesundheitsrichtlinien und -interventionen helfen. Anschließend können sie mithilfe prädiktiver Analysen gezielte Präventions- und Behandlungsprogramme für die Patienten mit dem höchsten Risiko erstellen.
Predictive Analytics: Berufsaussichten und Gehalt
Predictive Analytics fällt in den größeren Bereich der Datenwissenschaft, die in den USA sehr positive Aussichten hat. Dem US Bureau of Labor Statistics zufolge wird die Nachfrage nach Datenfachleuten zwischen 2022 und 2032 voraussichtlich um 35 Prozent wachsen, eine Rate, die viel schneller ist als der Durchschnitt von 3 Prozent für alle US-Berufe [ 1 ].
Darüber hinaus belegt die Datenwissenschaft den achten Platz auf der Liste „Best Jobs in America in 2024“ des US News and World Report [ 2 ]. Die Arbeit in der Datenwissenschaft wird auch tendenziell mit einem überdurchschnittlichen Gehalt belohnt. Laut Glassdoor beträgt das mittlere Jahresgehalt eines Predictive Analysten 95.778 US-Dollar [ 3 ].
So starten Sie mit Predictive Analytics
Um im Bereich Predictive Analytics zu arbeiten, müssen Sie mit großen Datensätzen vertraut sein, ein gutes Verständnis für Datenanalyse und Statistik haben und in der Lage sein, Ihre Ergebnisse einem nichttechnischen Publikum klar zu vermitteln. So können Sie die erforderlichen Fähigkeiten erwerben, um ein auf Predictive Analytics spezialisierter Datenprofi zu werden:
1. Bildung
Ein Datenwissenschaftler verfügt in der Regel über fundierte Kenntnisse in Mathematik und Informatik und hat mindestens einen Bachelor-Abschluss mit Schwerpunkt Datenwissenschaft oder einem verwandten Fach wie IT, Statistik oder Betriebswirtschaft. Allerdings haben sich viele Datenwissenschaftler die erforderlichen Fähigkeiten mithilfe von Online-Ressourcen und persönlichen Projekten selbst angeeignet.
2. Berufserfahrung
Neben einer formalen Ausbildung ist es wichtig, Berufserfahrung zu sammeln, um Datenwissenschaftler zu werden . Sie können Erfahrungen in der prädiktiven Analytik durch Praktika , die Arbeit mit Datensätzen in freiberuflichen Projekten und die Arbeit in Junior- oder Einstiegspositionen sammeln.
Viele Arbeitgeber legen großen Wert auf einschlägige Berufserfahrung. Daher kann vorherige Erfahrung im Umgang mit Daten und Analysetools hilfreich sein. Sie sollten Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen für die Arbeit im Bereich Predictive Analytics ausbauen. Ihr Lebenslauf sieht möglicherweise überzeugender aus, wenn Sie nachweisbare Erfahrung in den folgenden Bereichen haben:
- Prädiktive Modellierung
- Regressionsanalyse
- Klassifizierungsalgorithmen
- Entscheidungsbäume
- Neuronale Netze
- Support-Vektor-Maschinen
3. Zertifizierungen
Wenn Sie in den Bereich der Datenanalyse einsteigen möchten, kann der Erwerb eines beruflichen Zertifikats oder einer Zertifizierung eine hervorragende Möglichkeit sein, sich mit dem Thema vertraut zu machen und die für die Arbeit erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben.
Für Predictive Analytics-Experten stehen mehrere Zertifizierungen zur Verfügung, beispielsweise die von INFORMS angebotene Zertifizierung „Certified Analytics Professional (CAP)“. Zertifikate sind für eine Anstellung nicht immer erforderlich, können Ihren Lebenslauf jedoch aufwerten.
Zu den üblichen Zertifizierungen und Zertifikaten zählen:
- Google Data Analytics Professional-Zertifikat
- Microsoft-zertifiziert: Power BI Data Analyst Associate
- INFORMS Associate Certified Analytics Professional (aCAP)
- IIBA-Zertifizierung in Business Data Analytics (CBDA)
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Erfahren Sie mehr über Predictive Analytics oder Data Analytics auf Coursera. Die Spezialisierung „Analytics for Decision Making“ der University of Minnesota legt den Schwerpunkt auf die Modellierung und Problemlösung mithilfe von prädiktiven Modellen, linearer Optimierung und Simulationsmethoden.
Sie können sich auch für das Google Data Analytics Professional Certificate anmelden , das etwa sechs Monate dauert, wenn Sie jede Woche etwa 10 Stunden investieren. Sie haben die Möglichkeit, die Grundlagen der Datenanalyse zu erlernen, einschließlich Datenerfassung und Datenbereinigung.
