IBM hat den Begriff „präskriptive Analytik“ geprägt, der manchmal als „letzte Grenze“ einer Analysestrategie bezeichnet wird. Dieser Artikel wird tief in die Definition, Beispiele, Vor- und Nachteile von Prescriptive Analytics eintauchen.
Das Treffen datengesteuerter Entscheidungen ist entscheidend für den Geschäfts- und Marketingerfolg, und Prescriptive Analytics nutzt Computational Sciences und Mathematik, um Ihnen zu helfen, die Vorteile der deskriptiven und prädiktiven Analytik zu nutzen. Es geht über Prognosen hinaus und schlägt vor, wie Ihre Marketingentscheidungen umgesetzt werden. Grundsätzlich sagt es nicht nur voraus, was passieren wird und wann es passieren wird, sondern beantwortet auch die Frage „Warum wird es passieren?“ – etwas, das Marketingfachleute und Unternehmen oft fragen.
Prescriptive Analytics-Definition
Gehen wir einen Schritt zurück, um die Definition von deskriptiver und prädiktiver Analytik zu analysieren, bevor wir zur präskriptiven Analytik übergehen. Descriptive Analytics ist ein Zweig der Statistik, der historische Daten untersucht, um Informationen für weitere Untersuchungen zu generieren. Sie können die Gründe für die Erfolge und Misserfolge der deskriptiven Analyse durch den Einsatz von Data-Mining-Techniken ermitteln. Predictive Analytics ist der Prozess, bei dem historische Daten mit Algorithmen kombiniert werden, um Ergebnisse vorherzusagen.
Prescriptive Analytics hingegen ist eine Art Datenanalyse, bei der Technologie eingesetzt wird, um Unternehmen dabei zu unterstützen, durch die Analyse von Rohdaten bessere Entscheidungen zu treffen. Prescriptive Analytics berücksichtigt Informationen über potenzielle Situationen oder Szenarien, verfügbare Ressourcen, frühere und aktuelle Leistungen, um eine Vorgehensweise oder Strategie zu empfehlen. Es kann verwendet werden, um Urteile über eine Vielzahl von Zeitrahmen hinweg zu treffen, von unmittelbar bis langfristig.
Es ist das genaue Gegenteil von descriptive Analytics, die Entscheidungen und Ergebnisse analysiert, nachdem sie getroffen wurden.
Das Gesamtbild für Marketer und Unternehmen
Prescriptive Analytics unterstützt Vermarkter bei der Kampagnenoptimierung in Echtzeit. Es ermöglicht Marketern, fundiertere strategische Entscheidungen zu treffen. Spezialisten können schnellere Optimierungsentscheidungen treffen und bestimmen, was für Ihre Marke, Ihr Publikum und Ihre Kampagnenziele am besten geeignet ist, da Echtzeitdaten verfügbar sind.
Es unterstützt Sie dabei, die fundiertesten Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es kann Ihnen auch helfen, Geschäftsziele zu erreichen, wie z. B. die Steigerung des Umsatzes oder der Lead-Generierung oder die Optimierung der Logistik und Produktlieferungen.
Wie funktioniert es?
Prescriptive Analytics basiert auf Methoden der künstlichen Intelligenz wie maschinellem Lernen, die die Verarbeitung der heutigen riesigen Datenmengen ermöglichen. Und wenn neue oder zusätzliche Daten verfügbar werden, ändern sich Computerprogramme automatisch, um sie zu nutzen. Dies geschieht viel schneller und umfassender, als menschliche Kapazitäten es bewältigen könnten.
Es bezieht sich auf Predictive Analytics, die die Verwendung von Statistiken beinhaltet und Modellieren um die zukünftige Leistung auf der Grundlage aktueller und vergangener Daten zu prognostizieren. Es geht jedoch noch einen Schritt weiter; Es schlägt eine zukünftige Route vor, die auf der Vorhersage der Vorhersageanalyse basiert, was wahrscheinlich passieren wird.
Die Vor- und Nachteile von Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics durchbricht den Lärm aktueller Ungewissheit und sich ändernder Umstände. Es hilft auch bei der Betrugsprävention, der Risikominderung, der Effizienzsteigerung, dem Erreichen von Unternehmenszielen und der Entwicklung loyalerer Kunden.
Andererseits ist diese Art der Analyse nicht fehlerfrei. Organisationen können nur effektiv sein, wenn sie wissen, welche Fragen sie stellen und wie sie auf die Antworten reagieren sollen. Die Ausgabeergebnisse sind nicht genau, wenn die Eingabeannahmen falsch sind.
Bei korrekter Anwendung kann Prescriptive Analytics Unternehmen jedoch dabei helfen, Urteile auf der Grundlage gründlich recherchierter Daten zu fällen, anstatt vorschnell auf der Grundlage von Intuition. Es kann auch die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse simulieren und anzeigen, sodass Unternehmen das Risikoniveau und die Unsicherheit, mit denen sie konfrontiert sind, besser einschätzen können, als sich auf Durchschnittswerte zu verlassen. Darüber hinaus können Worst-Case-Szenarien genauer vorhergesagt werden, sodass Unternehmen entsprechend planen können.
Weitere Vorteile von Prescriptive Analytics im Unternehmen
Wenn Sie eine Führungskraft sind, denken Sie ständig darüber nach, wie Sie die Effizienz und Leistung Ihrer Unternehmensabläufe verbessern können. Prescriptive Analytics ist die naheliegendste und effizienteste Technik für den Aufbau von Business Intelligence in jeder Organisation. Im Folgenden sind einige seiner Vorteile aufgeführt;
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#1. Schafft einen leicht nachvollziehbaren Weg zum Erfolg
Präskriptive Analysemodelle werden erstellt, indem Daten und Operationen kombiniert werden, um eine Roadmap zu erstellen, die Ihnen genau sagt, was zu tun ist und wie Sie es beim ersten Mal richtig machen. Künstliche Intelligenz übernimmt Business Intelligence, indem sie Ereignisse in einer Situation simuliert und die Schritte generiert, die erforderlich sind, um Fehler zu vermeiden oder Erfolge zu erzielen.
#2. Bietet Informationen zu Echtzeit- und langfristigen Geschäftsvorgängen
Entscheidungsträger sehen möglicherweise gleichzeitig Echtzeit- und Prognosedaten, um Entscheidungen zu treffen, die langfristigen Erfolg und Wachstum unterstützen. Dies vereinfacht die Entscheidungsfindung durch konkrete Vorschläge.
#3. Reduziert Ihre Denkzeit und erhöht Ihre Zeit, die Sie mit der Umsetzung verbringen
Dank der schnellen Datenanalyse und Ergebnisvorhersage würde Ihr Team weniger Zeit damit verbringen, Probleme zu finden, und mehr Zeit damit verbringen, hervorragende Lösungen zu entwickeln. Künstliche Intelligenz kann Daten schneller und effizienter erfassen und verarbeiten als Ihr Team von Dateningenieuren.
#4. Reduzieren Sie die Möglichkeit menschlicher Fehler oder Voreingenommenheit
Predictive Analytics bietet dank komplexerer Algorithmen und maschineller Lerntechniken eine umfassendere und genauere Art der Datenerfassung und -analyse als descriptive Analytics, Predictive Analytics oder sogar Einzelpersonen.
Beispiele für Prescriptive Analytics
Es kann eine Vielzahl von datenintensiven Organisationen und Regierungsbehörden unterstützen, darunter solche in der Finanzdienstleistungs- und Gesundheitsbranche, in denen menschliche Fehler kostspielig sind.
Wenn beispielsweise ein Lauffeuer in der Nähe lodert, könnten präskriptive Analysen verwendet werden, um die beste Handlungsaufforderung zu ermitteln. Es könnte bestimmen, ob eine örtliche Feuerwehr die Bürger zwingen sollte, eine bestimmte Region zu evakuieren. Es kann auch verwendet werden, um zu antizipieren, ob ein Artikel zu einem bestimmten Thema auf der Grundlage von Daten aus verwandten Suchen und Social Sharing bei den Lesern beliebt sein würde. Eine andere Anwendung könnte darin bestehen, ein Schulungsprogramm für Arbeiter in Echtzeit zu ändern, je nachdem, wie jede Lektion aufgenommen wird.
#1. Krankenhäuser und Kliniken
Es kann auch von Krankenhäusern und Kliniken zur Verbesserung der Patientenergebnisse eingesetzt werden. Es kontextualisiert Gesundheitsdaten, um die Kosteneffizienz verschiedener Operationen und Therapien zu bewerten. Dazu gehört der Luxus, offizielle klinische Methoden zu bewerten. Es kann auch verwendet werden, um festzustellen, bei welchen Krankenhauspatienten das höchste Risiko einer Wiederaufnahme besteht. Mit diesen Informationen kann das Gesundheitspersonal durch Patientenaufklärung und ärztliche Nachsorge mehr tun, um häufige Besuche im Krankenhaus oder in der Notaufnahme zu vermeiden.
#2. Fluggesellschaften
Angenommen, Sie sind der CEO einer Fluggesellschaft und Ihr Ziel ist es, die Einnahmen zu maximieren. Prescriptive Analytics kann Ihnen dabei helfen, die Ticketpreise und -verfügbarkeit basierend auf einer Vielzahl von Kriterien automatisch zu ändern, wie z. Kundennachfrage, Wetter und Benzinpreise. Wenn der Computer feststellt, dass der vorweihnachtliche Ticketverkauf von Los Angeles nach New York hinter dem des Vorjahres zurückbleibt, kann er automatisch die Preise senken und gleichzeitig sicherstellen, dass sie aufgrund der diesjährigen höheren Ölpreise nicht zu tief fallen.
Stellt der Algorithmus gleichzeitig fest, dass die Nachfrage nach Tickets von St. Louis nach Chicago aufgrund von Glatteis höher als üblich ist, kann er die Ticketkosten automatisch erhöhen. Eine Computersoftware kann all dies und mehr leisten – und das sogar noch schneller – anstatt dass der CEO den ganzen Tag auf einen Computer starrt und sich ansieht, was mit Ticketverkäufen und Marktgegebenheiten los ist, und dann die Leute anweist, sich in das System einzuloggen und manuell die Tarife ändern.
Praxisbeispiele für Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics ist nicht nur eine Modeerscheinung oder ein Schlagwort. Es ist auch keine unzugängliche Ressource für Nicht-Unternehmensorganisationen. Lernen Sie einige Beispiele von Unternehmen kennen, die perceptive Analytics einsetzen. Laut Online-Umfragen nutzen die unten aufgeführten Unternehmen Erkenntnisse aus diesen Analysen, um Prozesse und Kundenerlebnisse zu verbessern.
#1. Eine bessere Patientenversorgung bietet CenterLight Healthcare
Wenn es um die Patientenversorgung und Terminplanung geht, nutzt CenterLight präskriptive Analysen, um Überraschungsmomente zu eliminieren. Prescriptive Analytics unterstützt CenterLight grundsätzlich bei der Bestimmung der optimalen Zeiten für die Planung von Behandlungen und Kontrollterminen. Dies soll eine Überlastung ihrer Patienten vermeiden und gleichzeitig ihre Sicherheit und ihr Wohlbefinden gewährleisten. Wenn es zu Rückschlägen oder Überraschungen kommt, ermöglicht die präskriptive Analytik CenterLight, genauso proaktiv zu sein wie seine Patienten.
#2. SideTrade antizipiert das Zahlungsverhalten
Um ein besseres Wissen über die tatsächlichen Zahlungsgewohnheiten eines Kunden zu erlangen, verwendet SideTrade präskriptive Analysen. Es kann Kunden auf der Grundlage ihrer Zahlungshistorie mit präskriptiven Analysen bewerten. Daher können SideTrade und seine Kunden aufgrund dieser erhöhten Transparenz und Genauigkeit kostspielige Zahlungsverzögerungen besser berücksichtigen.
Prescriptive Analytics setzt sich aus wissenschaftlichen Disziplinen zusammen
- Computergestütztes Lernen
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Computer-Einblicke
- Signal- und Bildverarbeitung
- Statistische und mathematische Analyse
- Recherche im Betrieb
Jede Disziplin existiert für sich allein und dient einem bestimmten Zweck, aber Prescriptive Analytics wird lebendig, wenn sie integriert werden, um ein Ergebnis (eine Geschäftsentscheidung) zu erzeugen. So antwortet es auf die Frage, wie wir etwas bewirken können.
Was sind Prescriptive Analytics-Techniken?
Prescriptive Analytics verwendet eine Vielzahl von Techniken und Tools, darunter Geschäftsregeln, Algorithmen, maschinelles Lernen (ML) und Computermodellierungsverfahren. Diese Techniken werden für Daten aus einer Vielzahl von Quellen verwendet, darunter historische und Transaktionsdaten, Echtzeit-Daten-Feeds und Big Data.
Was ist ein Beispiel für Prescriptive Analytics?
Ein produzierendes Unternehmen könnte sich beispielsweise auf mehr als nur Unternehmensdaten verlassen. Es könnte historische und branchenspezifische Trends und Vorhersagen sowie allgemeine wirtschaftliche Vorhersageanalysen verwenden. Jeden Tag treibt die Leistungsfähigkeit der Cloud die präskriptive Analytik in neue und aufregende Richtungen.
KI Prescriptive Analytics?
Prescriptive Analytics basiert auf künstlicher Intelligenz, insbesondere maschinellem Lernen, das aus Algorithmen und Modellen besteht, die es Computern ermöglichen, Entscheidungen auf der Grundlage statistischer Datenbeziehungen und -muster zu treffen.
Was ist Prescriptive vs. Predictive Analytics?
Basierend auf den von Ihnen gesammelten Daten helfen Ihnen prädiktive und präskriptive Analysen bei der Planung Ihrer Geschäftsstrategien. Predictive Analytics sagt Ihnen, was in der Zukunft passieren könnte, und Prescriptive Analytics hilft Ihnen, konkrete Vorschläge zu machen.
Was ist Prescriptive und Descriptive Analytics?
Unternehmen verwenden drei Arten von Analysen, um Entscheidungen zu treffen: deskriptive Analysen, die uns sagen, was bereits passiert ist, prädiktive Analysen, die uns zeigen, was passieren könnte, und präskriptive Analysen, die uns sagen, was in Zukunft passieren soll.
Wie verwendet Netflix Prescriptive Analytics?
Prescriptive Analytics untersucht, was in der Zukunft passieren wird und wie es sich auf die Gegenwart auswirkt. Es hilft Netflix herauszufinden, welche Faktoren die Kaufentscheidungen der Kunden beeinflussen. Dann wird diese Methode verwendet, um Vorschläge zu machen, was zu tun ist.
Wie verwendet Amazon Prescriptive Analytics?
Amazon plante, dies durch maschinelles Lernen (ML) zu erreichen, um herauszufinden, was ein Kunde am ehesten kaufen wird und wann. Es würde dann den Artikel an den Kunden versenden, bevor der Kunde ihn überhaupt gekauft hat. Wenn sie einem Kunden etwas schickten, das sie nicht gekauft hatten oder nicht wollten, lehnte der Kunde das Paket natürlich einfach ab.
Zusammenfassung
Mit der Definition, den Beispielen und den Vorteilen von Prescriptive Analytics wäre die nächste Frage natürlich: Wie implementieren Sie das? Als Unternehmer brauchen Sie sich nur an Ihren Berater zu wenden und eine Strategie zu entwickeln, wie Sie dies erreichen können. Als Berater oder Stratege hingegen gibt es unzählige Tools, mit denen Sie im Handumdrehen loslegen können. Dies wird jedoch in einem anderen Beitrag behandelt.
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