Es geht nicht um Hellseherei:

Prognosen für die Zukunft, für die Ernte im nächsten Jahr, das persönliche Liebesglück der jungen Braut, für das Wetter – es gab und gibt sie seit Menschengedenken. Auch heute wollen Unternehmer wissen, ob und wie sie ihre Produktion verändern, erweitern, vergrößern sollen. Sie wollen neue Strategien entwickeln, um knappe Resourcen effektiv zu nutzen. Sie wollen im internationalen und deutschlandweiten Wettbewerb bestehen und ihr Unternehmen entsprechend aufstellen. Das alles ist nur möglich, wenn Erfahrungswert und -daten mit in diese innovative Unternehmensstrategie einfließen. Diese Werte aus Statistiken müssen aber aufbereitet werden und in die betrieblichen und volkswirtschaftlichen Zusammenhänge gebracht werden. Das geschieht mit Hilfe von Predictive Analytics, die mit Hilfe mathematischer Formeln aus der Datenmasse ein wegweisendes Prognosemodell schaffen, das es dem Unternehmen ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen.

Kundenbewertungen werden schon seit langem vorgenommen, um die Umsätze festzulegen, z. B. mit der ABC-Analyse . Der Besitzer des „Tante-Emma“-Ladens kannte jeden Kunden und dessen Einkaufsgewohnheiten über Jahrzehnte hinweg noch persönlich – das war gestern. Heutzutage den Kundenwert für ein international agierendes Unternehmen einzuschätzen, ist effektiv nur mit Predictive Analytics und Customer Value Prediction möglich.

Predictive Analytics werten Kaufverhaltensmuster der Vergangenheit aus und leitet daraus Schlussfolgerungen für künftige Kaufereignisse ab. Das geschieht auf der Basis der Analyse von sehr großen Datenmengen, die dadurch auch höchst wahrscheinliche Prognosen ergeben. Der Ansatz von Predictive Analytics besteht darin Daten, Mathematik und Algorithmen so zu verknüpfen, dass die maximale Ausschöpfung der Gewinnpotenziale erreicht wird. So können mit Predictive Analytics alle materiellen, finanziellen und personellen Ressourcen des Unternehmens gewinnmaximierend eingesetzt werden. Das heißt, das mathematische Prognosemodell, „gefüttert“ mit den entsprechenden Daten, entscheidet direkt über Gewinn und Verlust der Firma – „from data do dollar“. Mehr hoch interessante Informationen dazu gibt es unter
Dastani Predictive Analytics

Der Kundenwert-Ansatz zeigt auf, was der Kunde in welchem Ort für Artikel kauft. Auf der Grundlage dieser Daten ermittelt das Prognosemodell die zukünftige Produktmenge – auch den Stock -, den Produktpreis und den zukünftigen Kunden. Daraus können dann die richtigen Entscheidungen für die einzelnen Betriebsbereiche und -abteilungen abgeleitet werden, was letztendlich dem Ziel der Gewinnmaximierung dient. So kann auf diese Weise die Steuerung der Unternehmensstrategie korrigiert werden.

Die durch Predicitve Analystics gewonnenen Daten werden so aufbereitet, dass sie im Unternehmen in den Entscheidungsfindungprozess mit einbezogen werden können. Es gibt drei Schlüssel zur Entwicklung eines erfolgreichen Prognosemodells: Die Zusammenarbeit der für das Modell verantwortlichen Analysten mit den IT -Teams der Infrastruktur des Unternehmens, die für die Systemintegration verantwortlich sind. Die Schaffung des nahtlosen Ãœbergangs von den „Werkzeugen“ für das Modell zur Plattform, die für die Herstellung der Anwendung da ist. Und letztlich die Auswertung des eingeführten Prognosemodells und sein Nutzen. Die Effizienz von Predictive Analytics und Customer-Value-Prediction ist direkt spürbar, sie muss nur realisiert werden.