Predictive Analytics
Predictive Analytics nutzt historische Daten und statistische Modelle, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen – etwa Nachfrage, Abwanderung oder den nächsten Kauf eines Kunden.
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics ist die Auswertung von Daten mit dem Ziel, Zukünftiges vorherzusagen. Statt nur zu berichten, was passiert ist (deskriptiv), erkennen statistische und Machine-Learning-Modelle Muster in der Vergangenheit und schätzen daraus die Wahrscheinlichkeit künftiger Ereignisse – mit konkreten Handlungsempfehlungen.
Die Qualität der Vorhersage hängt direkt an der Qualität der Daten: Ohne saubere, vollständige Historie bleibt jede Prognose Kaffeesatzleserei.
Relevanz & Funktionsweise
Im Handel verschiebt Predictive Analytics Entscheidungen von „reagieren“ zu „antizipieren“:
- Nachfrageprognose: Bestände und Einkauf an der erwarteten Nachfrage ausrichten – weniger Überbestand und Out-of-Stock.
- Churn-Prediction: Abwanderungsgefährdete Kunden früh erkennen und gezielt halten.
- Next Best Offer: Vorhersagen, was ein Kunde als Nächstes braucht.
- Voraussetzung: Konsolidierte Daten aus Shop, ERP und CRM an einer Stelle.
SENSUS MEDIA Praxistipp
Der häufigste Stolperstein ist nicht das Modell, sondern die Datenbasis. Bevor wir Vorhersagen bauen, sorgen wir über Schnittstellen und Automatisierung dafür, dass Daten aus Shop, ERP und CRM sauber zusammenfließen. Erst auf diesem Fundament liefern Prognosen Werte, auf die man Einkaufs- und Marketing-Entscheidungen wirklich stützen kann.
Verwandte Begriffe & Leistungen
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