Große Unternehmen wie Amazon, Google und Co. machen es vor und setzen intelligente Modelle und Algorithmen ein, die erstaunlich präzise Vorhersagen über das Kaufverhalten von Kunden treffen können. Doch die Zukunft vorherzusagen, bleibt und ist eine schwierige und immer noch ungenaue Angelegenheit. Gelernte Muster aus der Vergangenheit können nur mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit, Auskunft über die nächsten Tage oder Wochen geben. Diese Muster gelten auch nur solange bis sich, die darunterliegenden Parameter stark verändern. So könnte sich bei vollständiger Erneuerung einer Webseite, das vorherige Muster komplett von dem Neuen unterscheiden. Eine Vorhersage zu treffen, wie diese neue Webseite bei den Kunden ankommt, wäre ohne entsprechenden Erfahrungswert so gut wie unmöglich.
Kann man Vorhersagen im Business treffen?
Den gibt es! Mit Hilfe eines doch recht einfachen und pragmatischen Ansatzes. Wie vorhin gelernt, ist die Wahrscheinlichkeit zur Vorhersage eines erwarteten Ereignisses, stark von den darunterliegenden Parametern abhängig. Diese können Prozesse, sowie die Höhe der Werbeausgaben, geplante Post in Social Media, Messeauftritte usw. sein. Auch externe Parameter, die durch Beziehungen mit Kunden, Partnern vorhanden sind können das Bild verzerren.
Wenn das so ist dann sollte man meinen, dass die Lösung in der Planung an sich liegt. Die Zukunft vorherzusagen auf Basis von geplanten Aktionen ist doch eigentlich recht logisch. Wir haben als Menschen eine wunderbare Gabe, nämlich unsere Zukunft mit zu gestalten. Ob das auch immer so gelingt wie man sich das zu anfangs vorstellt, das sei erstmal dahin gestellt.
Predictive Analytics funktioniert am besten wenn gilt, „Business as usual“.
Aktuelle und geplante Maßnahmen analysieren
Im Grunde kann man Daten aus aktuellen und vergangenen Prozessen analysieren um die Vergangenheit besser zu verstehen und damit womöglich die Zukunft vorherzusagen. Genauso wichtig ist es geplante Maßnahmen zu analysieren und in die Prognosen einfließen zu lassen. Doch das ist schwierig denn man hat noch keine Messwerte, da die Maßnahmen erst noch ausgeführt werden müssen. Vielleicht hat man zufällig Erfahrungswerte ähnlicher Maßnahmen, das wäre schon ein guter Anfang.
Den Einfluss einer geplanten Aktion bewerten
Geplante Maßnahmen werden selten in die Analyse eingebracht. Wieso auch, es sind ja in der Regel keine Daten vorhanden. Aber das macht nichts, erschaffen Sie selbst welche. Diese Daten könnten als Annahme dienen. Je öfter sie Erwartungen und die tatsächlichen Ergebnisse miteinander vergleichen desto besser wird ihre Fähigkeit Annahmen zu treffen.
Sie finden dann alles recht abgedreht und überzogen? Dann denken Sie einfach an eine Simulation. Hier werden mögliche eintretende Aktionen in einem Plan einfach mal durchgespielt. Die Analyse der eingetretenen Effekte kann dann Auskunft über die nächsten Ergebnisse geben.
Falls Sie vor haben Predictive Analytics in ihrem Unternehmen aktiv einzusetzen dann denken sie daran, die operative Planung mit in die Betrachtung einfließen zu lassen. Ist Ihnen der Aufwand hierfür zu hoch dann sollten Sie darüber nachdenken eine Analyse-Softwarelösung als Bindeglied zwischen Ihren Tools und IT-Lösungen einzusetzen um die Verfügbarkeit aller nötigen Datenpunkte in die Bewertung mit einfließen zu lassen. Nur die Vergangenheit zu betrachten und für Predictive Analytics im Online-Marketing einzusetzen wäre teils vergeudete Zeit.
Über den Autor und Gründer von ABIS
David Patrick Chang ist Gründer eines Cloud Analytics Startups aus München und Visionär im Bereich der künstlichen Intelligenz. Sein Team und Er arbeiten mit Universitäten und Startups an intelligenten Cloud Business Apps die dafür eingesetzt werden, Daten automatisiert zu analysieren und aktiv für die Steuerung von Prozessen einzusetzen.
