Wie Business Analytics einem Unternehmen hilft, eine personalisiertere und relevantere Erfahrung für seine Kunden zu schaffen. Dies führt wiederum zu einem höheren ROI und mehr Kundenbindung. Mit dieser Art von Daten kann ein Unternehmen die Kaufmuster seiner Kunden besser verstehen und seine Dienstleistungen auf seine Vorlieben anpassen. Kurz gesagt, Business Analytics hilft einem Unternehmen, profitabler zu werden. Um zu verstehen, wie diese Art von Informationen einem Unternehmen helfen kann, lesen Sie den folgenden Artikel.
Prädiktive Analytics
Ein zentrales Merkmal der Vorhersageanalyse ist die Erstellung von Empfehlungsmotoren. Diese Tools ermöglichen es Unternehmen, Produkte an denselben Kunden zu verkaufen und den Umsatz zu steigern. Durch die Analyse von Kundeneinkaufsgewohnheiten kann Predictive Analytics einer Marke helfen, personalisiertere Angebote zu schaffen und die Conversion -Rate eines Kunden zu verbessern. Die Vorteile sind endlos. Schauen wir uns einige Beispiele an. Ein Modehändler kann Predictive Analytics verwenden, um neue Partnerschaften mit natürlichen Materialherstellern zu schaffen.
Ein Unternehmen, das prädiktive Analysen verwendet, um genauere Vorhersagen zu treffen, ist besser in der Lage, potenzielle betrügerische Aktivitäten zu identifizieren. Beispielsweise kann ein Einzelhandelsunternehmen die von ihm sammelten Informationen verwenden, um betrügerisches Verhalten zu erkennen, dynamische Preise zu ermöglichen und fehlerhafte Komponenten in Endprodukten zu erkennen. Die Genauigkeit der Vorhersagen wird durch Echtzeitdaten erheblich verbessert. Dies erhöht den Nutzen der prädiktiven Analysen, insbesondere für kleine und mittelgroße Unternehmen ohne IT-Abteilungen. Ein Unternehmen kann sich jedoch nicht nur auf prädiktive Analysen verlassen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Ein weiteres Unternehmen, das erfolgreich Predictive Analytics angewendet hat, ist E.on, ein deutsches Energieunternehmen. Sie erstellten eine Datenbank mit Daten, lieferten 21 Hypothesen und validierten 11 davon. Die Ergebnisse zeigten, dass viele Mitarbeiter aufgrund mangelnder längerer Ferien abwesend waren. Anschließend haben sie Richtlinien implementiert, um den Mitarbeitern die entsprechende Freizeit zu geben. Dies ist eine großartige Möglichkeit, Cyberangriffe zu vermeiden. Durch die Identifizierung und Behebung dieser Probleme können Unternehmen die Loyalität bestehender Kunden erhöhen und neue anziehen.
Die Entwicklung von Vorhersagemodellen ist keine leichte Aufgabe. Laut Elif Tutuk, Vice President für Innovation und Design bei QLIK, kann die Entwicklung eines Modells, das auf kumulativen Daten basiert, Monate oder sogar Jahre dauern. Es ist auch wichtig, genaue Daten zu sammeln und sie auf dem Laufenden zu halten. Infolgedessen können ungenaue Daten negative Auswirkungen auf die prädiktiven Ergebnisse haben. Letztendlich sollte die prädiktive Analytik Teil einer Big -Data -Strategie sein.
Prescriptive Analytics
Prescriptive Analytics sind datengesteuerte Empfehlungen, die auf einer Reihe von Eingaben basieren. Sie werden zur Automatisierung und Verbesserung der Entscheidungsfindung verwendet und können in verschiedenen Einstellungen verwendet werden. Da sie erweiterte Algorithmen und maschinelles Lernen verwenden, kann die vorgeschriebene Analyse die Möglichkeit menschlicher Verzerrungen verringern. Darüber hinaus basieren diese Empfehlungen auf einer Vielzahl von Faktoren. Lesen Sie weiter, um mehr über die Verwendung von Prescriptive Analytics zu erfahren.
Prescriptive Analytics ist eine Art von Geschäftsanalysen, die auf Algorithmen basiert. Es verwendet eine Vielzahl von Quellen, um Daten zu analysieren, und erstellt dann Entscheidungsmodelle, die die vorhandenen Bedingungen und die Folgen verschiedener Entscheidungen berücksichtigen. Dieser Prozess trägt dazu bei, eine genauere und effizientere datenbasierte Strategie zu erstellen. Letztendlich kann es Unternehmen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Einnahmen zu steigern. Aber was macht Prescriptive Analytics so einzigartig?
Am Ende basieren diese Methoden auf einer Reihe von Eingaben. Die Eingaben und Ausgänge werden verwendet, um ein vollständiges Bild der Datengeschichte zu erstellen. Die Daten können verwendet werden, um Trends zu identifizieren, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen oder Maßnahmen zu empfehlen, um organisatorische Ziele zu erreichen. Prescriptive Analytics ist die dritte Stufe des Business Analytics -Prozesses. Es hilft einem Unternehmen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse der Analyse zu treffen.
Während die prädiktive und deskriptive Analysen Business Intelligence bieten, basiert die präskriptive Analyse auf umsetzbaren Erkenntnissen und der richtigen Vorgehensweise. Es berücksichtigt die vergangene und aktuelle Leistung, um Empfehlungen zu erhalten, die auf den Daten basieren. Es verwendet komplexe Algorithmen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Mit anderen Worten, es hilft einem Unternehmen, kluge Entscheidungen zu treffen, basierend auf dem, was es bereits weiß. Es ermöglicht das Unternehmen auch, zukünftige Ergebnisse zu optimieren. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass beide Arten von Analysen nicht gleich sind.