Erfolgreiche moderne Unternehmen sind zunehmend datenbasiert. Große Banken wie JPMorgan Chase verwenden beispielsweise präskriptive Analysen in ihren Modellen zur Betrugserkennung, um falsch positive Ergebnisse (d.h. legitime Transaktionen, die als betrügerisch gekennzeichnet werden) um bis zu 30 % zu reduzieren. Unternehmen jeder Größe profitieren von einer effektiven Datennutzung, aber sie müssen wissen, welche Art von Daten sie benötigen und was sie tatsächlich damit erreichen wollen – ob es nun darum geht, die Nachfrage zu prognostizieren, Risiken zu antizipieren oder zukünftige Entscheidungen zu treffen.

Bei der Bewältigung von Unsicherheiten unterstützen prädiktive und präskriptive Analysen Unternehmen auf verschiedene Weise. Wenn Sie jedoch nicht verstehen, wie sie funktionieren oder wann Sie sie verwenden sollten, erhalten Sie womöglich am Ende eine Prognose, auf die Sie nicht reagieren können oder eine Strategie, der der Kontext fehlt. Im Folgenden erklären wir, wie sich diese beiden Analyseformen unterscheiden, wann sie verwendet werden sollten und wie sie zu einer intelligenteren Entscheidungsfindung in realen Geschäftsszenarien führen.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was sind prädiktive Analysen?
  
• Was sind präskriptive Analysen?
  
• Wie unterscheiden sich präskriptive und prädiktive Analysen?
  
• Wie setzen Unternehmen prädiktive Analysen ein?
  
• Wie setzen Unternehmen präskriptive Analysen ein?
  
• Wann sollten Sie prädiktive oder präskriptive Analysen verwenden?
  
• Was sind häufige Anwendungsfälle für prädiktive Analysen?
  

Was ist prädiktive Analysen?

Prädiktive Analysen verwendet historische Daten, um Ergebnisse zu prognostizieren. Sie erkennen Muster in früheren Daten und wenden dann statistische Modelle und KI an, um abzuschätzen, welches Szenario wahrscheinlich eintreffen wird. Das Ergebnis ist eher eine Wahrscheinlichkeit als eine Gewissheit, aber es reicht oft aus, um bessere geschäftliche Entscheidungen zu treffen.

Hier einige Beispiele für prädiktive Analysen:

• Ein Einzelhändler, der Verkäufe für die Weihnachtszeit prognostiziert
  
• Eine Bank, die Transaktionen kennzeichnet, die betrügerisch sein könnten
  
• Eine Abonnementplattform, die vorhersagt, welche Nutzer/innen möglicherweise kündigen werden
  

Was sind präskriptive Analysen?

Während prädiktive Analysen wahrscheinliche Ergebnisse prognostizieren, gehen präskriptive Analysen noch weiter: sie empfehlen spezifische Maßnahmen, die auf diesen Prognosen basieren. Dazu werden in der Regel mehrerer möglicher Szenarien abgewogen, Simulationen durchgeführt und unter Berücksichtigung bestimmter Vorgaben (z.B. Budget, Zeit, Ressourcen) für bestimmte Ergebnisse optimiert.

Angenommen, Ihr Modell prognostiziert für das nächste Quartal einen Liquiditätsengpass. Ein präskriptives System empfiehlt womöglich, bestimmte Ausgaben zu senken, Ihr Marketingbudget anzupassen oder die Lieferantenbedingungen neu auszuhandeln – Maßnahmen, die auf Ihren Kontext und Ihre Daten zugeschnitten sind.

Wie unterscheiden sich präskriptive und prädiktive Analysen?

Präskriptive und prädiktive Analysen sind oft miteinander verknüpft, da erstere auf letzteren aufbauen. Sie dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken und liefern sehr unterschiedliche Ergebnisse. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen den beiden zu verstehen, insbesondere wenn Sie entscheiden müssen, welcher Ansatz für ein geschäftliches Problem angewendet werden soll. Prädiktive Analysen sagen Ihnen, was am wahrscheinlichsten passieren wird, während präskriptive Analysen Ihnen mitteilen, welche Maßnahmen Sie am besten ergreifen sollten.

Ein prädiktives Modell sagt Ihnen womöglich beispielsweise, dass eine Wahrscheinlichkeit von 70 % besteht, dass eine Kundin/ein Kunde im nächsten Monat das Unternehmen verlässt. Ein präskriptives Modell nutzt diese Prognose, bewertet verschiedene Optionen (z.B. Rabattangebote, Anpassung des Onboarding-Erlebnisses) und empfiehlt die effektivste Vorgehensweise auf der Grundlage wahrscheinlicher Ergebnisse, Einschränkungen und Kompromisse.

In Bezug auf die Funktion geht es bei prädiktiven Analysen darum, Wahrscheinlichkeiten anhand historischer Daten und Muster abzuschätzen. Präskriptive Analysen integrieren diese Wahrscheinlichkeiten in einen umfassenderen Entscheidungsrahmen. Sie nutzen Methoden wie Simulationen, Optimierung und Szenarioanalysen, um die effektivste Strategie vorzuschlagen.

Präskriptive Modelle beinhalten oft eine umfassendere Palette von Variablen – Echtzeitdaten, Geschäftsregeln und externe Einschränkungen – da ihr Zweck darin besteht, umsetzbare weitere Schritte vorzugeben. Prädiktive Analysen können einen Trend isolieren, während präskriptive Analysen Kontext, Ziele und nachgelagerte Auswirkungen berücksichtigen.

Sie könnten prädiktive Analysen verwenden, um einen wahrscheinlichen Anstieg der Produktnachfrage zu ermitteln. Um jedoch angemessen reagieren zu können, müssen Sie anhand präskriptiver Analysen herausfinden, wie Sie den Bestand anpassen, das Budget zuweisen oder die Logistik umleiten können, um dieser Nachfrage mit minimalen Unterbrechungen oder Kosten gerecht zu werden.

Wie setzen Unternehmen prädiktive Analysen ein?

Prädiktive Analysen sorgen dafür, dass Unternehmen Zeit haben, um mit Zuversicht zu planen und zu handeln. Wenn Sie sehen, was wahrscheinlich passieren wird, können Sie früher und intelligenter reagieren.

So können Sie prädiktive Analysen im Geschäftsbetrieb einsetzen.

Bessere Entscheidungsfindung

Datengestützte Prognosen tragen dazu bei, Unsicherheiten zu mindern. Ganz gleich, ob Sie entscheiden, wie viel Lagerbestand Sie bestellen möchten, wo Sie einen neuen Standort eröffnen oder welchen Markt Sie ansprechen möchten, prädiktive Modelle bieten klare Richtungsangaben.

Frühzeitige Warnungen vor Risiken

Kreditgeber verwenden prädiktive Analysen, um Kreditnehmer/innen zu erkennen, die möglicherweise zahlungsunfähig werden. Sicherheitsteams verwenden diese Analysen, um Anomalien zu erkennen, die auf Betrug oder Cyberangriffe hinweisen könnten. Wenn Probleme identifiziert werden, bevor sie eskalieren, gewinnen Sie wertvolle Zeit, um einzugreifen.

Betriebseffizienz

Wenn Sie wissen, was wahrscheinlich passieren wird, können Sie die Logistik und die Ressourcenzuweisung verbessern.

Hier sind einige Beispiele für Änderungen, die Unternehmen auf der Grundlage von prädiktiven Analysen vornehmen könnten:

• Zustellflotten könnten proaktive Wartungen einplanen, bevor sie ausfallen.
  
• Einzelhändler/innen könnten Personal oder Lagerbestand den Nachfrageprognosen anpassen.
  
• Hersteller könnten die Produktion an das erwartete Auftragsvolumen anpassen.
  

Die Ergebnisse solcher Änderungen sind in der Regel weniger Verschwendung, weniger Störungen und höhere Margen.

Gezieltere Kundenbindung

Prädiktive Analysen können Aufschluss darüber geben, welche Kundinnen/Kunden am wahrscheinlichsten das Unternehmen verlassen und welche bereit sind für ein Upgrade. Mit diesen Erkenntnissen können Teams die Öffentlichkeitsarbeit durch folgende Maßnahmen genauer anpassen:

• Versand von Angeboten zur Kundenbindung, bevor Kundinnen und Kunden ihren Kaufvorgang abschließen
  
• Empfehlung von Produkten auf der Grundlage von Kaufsignalen
  
• Priorisierung von Leads auf Grundlage der Konversionswahrscheinlichkeit
  

Mit prädiktiven Analysen können Sie eine bessere Rendite erzielen und Ihren Kundinnen und Kunden ein relevanteres Erlebnis bieten.

Wie setzen Unternehmen präskriptive Analysen ein?

Präskriptive Analysen helfen Teams dabei, auf Grundlage ihrer Daten zu handeln. Anstatt Muster aufzudecken oder Ergebnisse zu prognostizieren, liefern sie konkrete, datengestützte Empfehlungen, die auf Ihre Ziele und Einschränkungen zugeschnitten sind.

Folgendes kann das für Ihr Unternehmen bedeuten.

Schnellere, sicherere Entscheidungen

Präskriptive Analysen weisen auf konkrete nächste Schritte hin und erklären, warum diese sinnvoll sind. Dies kann Entscheidungsschwierigkeiten verringern, insbesondere wenn viel auf dem Spiel steht oder die Zeit knapp ist.

Intelligentere Ressourcenzuweisung

Präskriptive Modelle berücksichtigen bei ihren Vorschlägen zur optimalen Ressourcennutzung mehrere Faktoren und konkurrierende Prioritäten.

Sie könnten Ihnen beispielsweise Folgendes raten:

• Verbessern Sie die Wartungsplanung, um Ausfallzeiten zu reduzieren und ohne zu viel Service zu benötigen
  
• Verteilen Sie den Lagerbestand auf verschiedene Lager, um Versandkosten und Verzögerungen zu minimieren
  
• Planen Sie die Personaleinsatzpläne so, dass sie der prognostizierten Nachfrage nach Region oder Schicht entsprechen
  

Diese Modelle helfen Ihnen dabei, durchdachtere, datengestützte Entscheidungen über die strategisch bessere Nutzung Ihrer Ressourcen zu zu treffen.

Proaktives Risikomanagement

Prädiktive Analysen weisen auf potenzielle Risiken hin und präskriptive Analysen zeigen Ihnen, was Sie dagegen tun können. Letztere raten Ihnen beispielsweise, für Transaktionen mit hohem Risiko Verifizierungsschritte vorzusehen oder Antragsteller/innen, die unter den Standardbedingungen nicht in Frage kommen würden, alternative Kreditstrukturen anzubieten.

Stärkere Personalisierung

Präskriptive Systeme können allen Kunden anhand ihres Verhaltens die besten Maßnahmen vorschlagen. So können Sie Ihre Öffentlichkeitsarbeit persönlicher und effektiver gestalten und gleichzeitig Rätselraten vermeiden. Das ist der Unterschied zwischen dem Versenden einer allgemeinen Werbeaktion und dem Angebot von etwas, das einem Kunden statistisch gesehen wahrscheinlich genau im richtigen Moment wichtig ist.

Wann sollten Sie prädiktive bzw. präskriptive Analysen verwenden?

Prädiktive und präskriptive Analysen sind für verschiedene Arten von Fragen konzipiert. Die richtige Wahl hängt in jeder Situation davon ab, welche Art von Einblicken Sie gewinnen möchten und wie ausgereift Ihre Datenfunktionen sind.

In einigen Fällen ist eine zuverlässige Prognose alles, was ein Unternehmen benötigt. Um eine Einzelentscheidung zu treffen (z.B. das Werbebudget für den nächsten Monat festlegen, die Lagerfläche schätzen) kann ein prädiktives Modell möglicherweise genügend Klarheit schaffen, um fortzufahren. Unternehmen können prädiktive Analysen für Folgendes nutzen:

• Erkennen, was wahrscheinlich als Nächstes passieren wird
  
• Erkennen von Trends, potenzielle Risiken bemerken oder zukünftige Bedingungen prognostizieren
  
• Reduzieren von Unsicherheiten in Bereichen wie Kundenverhalten, Verkaufsprognosen, Lagerbedarf und finanzielles Risiko
  

Aber je komplexer Entscheidungen werden – bei Abhängigkeiten, konkurrierenden Prioritäten oder erheblichen finanziellen Konsequenzen – desto mehr benötigen Sie eine Möglichkeit, sowohl Ergebnisse vorherzusehen als auch zwischen Optionen zu wählen. Präskriptive Analysen helfen Ihnen dabei, Kompromisse abzuwägen und die effektivste Strategie zu finden, die auf Ihren tatsächlichen Einschränkungen basiert. Unternehmen können präskriptive Analysen für Folgendes nutzen:

• Erhalt klarer, datengestützter Empfehlungen zu den zu ergreifenden Maßnahmen
  
• Verwalten mehrere Variablen, Einschränkungen oder möglicher Kompromisse
  
• Verbessern eines Prozesses oder eines Ergebnisses
  

In vielen Geschäftsszenarien funktionieren prädiktive und präskriptive Analysen am besten zusammen. Prädiktive Analysen weisen auf ein wahrscheinliches Ereignis oder Ergebnis hin (z.B. einen Anstieg der Nachfrage, Kundenabwanderung, Maschinenausfall). Die präskriptive Analyse bewertet dann die Optionen und schlägt die effektivste Reaktion vor (z.B. Umleitung des Lagerbestands, Anpassung der Preisgestaltung, Erhöhung der Service-Kontaktpunkte).

Was sind häufige Anwendungsfälle für prädiktive Analysen?

Prädiktive Analysen findet in fast allen Branchen Anwendung, wann immer Unternehmen Verhalten, Nachfrage oder Risiken vorhersehen müssen. Hier sind einige typische Anwendungsfälle für verschiedene Arten von Unternehmen.

Betrugserkennung und Kreditrisiko

Finanzinstitute verlassen sich beim Risikomanagement in hohem Maße auf Prognosemodelle. Systeme zur Transaktionsüberwachung kennzeichnen Zahlungen, die aufgrund früherer Betrugsmuster verdächtig wirken. Bonitätsprüfungsmodelle prognostizieren die Wahrscheinlichkeit, dass Kreditnehmer mit einem Kredit in Verzug geraten. Dies hilft Kreditgebern, intelligentere Kreditentscheidungen zu treffen und Zinssätze festzulegen, die das Risiko widerspiegeln. Diese Modelle entwickeln sich in Echtzeit und optimieren sich kontinuierlich, sobald neue Daten verfügbar werden.

Abwanderungsvorhersage und Kundenbindung

Abonnementbasierten Unternehmen helfen prädiktive Analysen dabei, zu erkennen, welche Kundinnen und Kunden wahrscheinlich kündigen werden, bevor sie es tatsächlich tun. Nutzungsmuster, Support-Interaktionen und Verhaltenssignale (z.B. weniger Anmeldungen, geringeres Engagement) fließen in Abwanderungsmodelle ein, die das Risiko auf individueller Ebene bewerten. Marketing- und Supportteams können dann proaktiv mit Angeboten zur Kundenbindung, gezielten Nachrichten oder Kundenansprache eingreifen.

Produktempfehlungen und Personalisierung

Prädiktive Systeme informieren in der Regel die Empfehlungsmaschinen, auf die Sie online stoßen. Sie analysieren die Kaufhistorie, das Surfverhalten und die demografische Daten, um vorherzusagen, was sich eine Kundin bzw. ein Kunde wahrscheinlich als Nächstes wünschen wird. E-Commerce Plattformen verwenden diese Modelle, um Produkte zu empfehlen, die die jeweilige Kundin bzw. der jeweilige Kunde mit größter Wahrscheinlichkeit kaufen wird. Medienplattformen nutzen eine ähnliche Logik, um Sendungen, Playlisten oder Artikel zu empfehlen, die auf früheren Sehgewohnheiten und Interaktionsmustern basieren.

Wenn dies gut gemacht ist, kann es sowohl die Konversion steigern als auch das Nutzererlebnis verbessern.

Bedarfsprognose und Bestandsplanung

Einzelhändler/innen und Lieferketten verwenden prädiktive Modelle, um die Nachfrage nach Produkt, Region, Kanal und Zeitrahmen zu prognostizieren. In der Prognose werden historische Verkaufstrends, Saisonalität, Werbekalender und sogar externe Faktoren wie Wetter und makroökonomische Signale berücksichtigt. Diese Erkenntnisse können zu genaueren Bestandskäufen, Lagerplanung und Vertriebslogistik führen.

Ziel ist es, zu verhindern, dass die Lagerbestände ausgehen, Betriebskapital freizusetzen und Überbestellungen zu reduzieren, indem das Angebot so genau wie möglich an die erwartete Nachfrage angepasst wird.

Vorausschauende Wartung:

In Branchen wie Fertigung, Logistik und Luftfahrt sind vorausschauende Wartungsmodelle wichtig, um eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Sensoren sammeln Daten zu Vibrationen, Temperaturen, Betriebsstunden und anderen Verschleißindikatoren. Prädiktive Modelle schätzen dann die Ausfallwahrscheinlichkeit ab und empfehlen den optimalen Zeitpunkt für die Wartung.

Auf diese Weise können Teams Geräte warten, kurz bevor Probleme auftreten, wodurch kostspielige Ausfallzeiten und unnötige planmäßige Wartungsarbeiten vermieden werden. Dies ist eine Verlagerung von reaktiven auf präventive Maßnahmen.