Succesvolle moderne ondernemingen worden steeds meer gedreven door data. Grote banken zoals JPMorgan Chase gebruiken bijvoorbeeld prescriptieve analyses in hun fraudedetectiemodellen om het aantal fout-positieven (oftewel legitieme transacties die als frauduleus zijn gemarkeerd) met wel 30% te verminderen. Ondernemingen van elke omvang profiteren van effectief datagebruik, maar leiders moeten weten welk type data ze nodig hebben en wat ze er precies mee proberen te doen – of het nu gaat om het voorspellen van de vraag, het anticiperen op risico's of het informeren van een toekomstige beslissing.

Predictieve en prescriptieve analyses spelen elk een andere rol bij het helpen van ondernemingen om met onzekerheid om te gaan. Maar als je niet begrijpt hoe ze werken of wanneer je ze moet gebruiken, kun je eindigen met een voorspelling waar je niets mee kunt of een strategie die belangrijke context mist. Hieronder leggen we uit hoe deze twee vormen van analyse verschillen, wanneer je ze gebruikt en hoe ze slimmere besluitvorming mogelijk maken in zakelijke scenario's uit de praktijk.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat is predictieve analyse?
  
• Wat is prescriptieve analyse?
  
• overeenkomsten en verschillen tussen prescriptieve en predictieve analyses
  
• hoe ondernemingen predictieve versus prescriptieve analyses gebruiken
  
• Wanneer gebruik je predictieve versus prescriptieve analyses?
  
• use cases van predictieve versus prescriptieve analyses
  
• hoe Stripe Data Pipeline kan helpen
  

Wat is voorspellende analyse?

Predictieve analyses gebruiken historische gegevens om uitkomsten te voorspellen. Er worden patronen in eerdere gegevens opgespoord, waarna er statistische modellen en AI worden toegepast om in te schatten wat er waarschijnlijk gaat gebeuren. Het resultaat is een waarschijnlijkheid in plaats van een zekerheid, maar het kan voldoende zijn om leiders te helpen betere zakelijke beslissingen te nemen.

Voorbeelden van voorspellende analyse zijn:

• een winkelier die de verkopen voor de feestdagen voorspelt

• een bank die mogelijk frauduleuze transacties signaleert

• een platform voor abonnementen dat voorspelt welke gebruikers mogelijk opzeggen

Wat is prescriptieve analyse?

Terwijl predictieve analyses waarschijnlijke uitkomsten voorspellen, gaan prescriptieve analyses verder door specifieke acties aan te bevelen op basis van die voorspellingen. Dit omvat doorgaans het afwegen van meerdere mogelijke scenario's, het uitvoeren van simulaties en het verfijnen voor specifieke uitkomsten onder beperkingen (bijv. budget, tijd of middelen).

Stel je voor dat je model een kastekort voorspelt voor volgend kwartaal. Een prescriptief systeem kan aanbevelen om bepaalde uitgaven te verlagen, je marketingbudget aan te passen of opnieuw te onderhandelen over leveranciersvoorwaarden: acties die specifiek zijn voor jouw context en gegevens.

Overeenkomsten en verschillen tussen prescriptieve en predictieve analyses bekijken

Predictieve en prescriptieve analyses vertegenwoordigen de twee meest toekomstgerichte niveaus van bedrijfsanalyses. Hoewel ze vaak samen worden besproken, hebben ze verschillende functies, vertrouwen ze op verschillende wiskundige technieken en leveren ze fundamenteel andere resultaten op.

Overeenkomsten

Ondanks hun functionele verschillen delen predictieve en prescriptieve analyses een gemeenschappelijke basis:

• gedreven door hoogwaardige gegevens
  Beide vertrouwen sterk op gestructureerde en ongestructureerde historische gegevens, realtime gegevensfeeds en robuuste pijplijnen voor gegevenstechniek (ETL/ELT) om nauwkeurige resultaten te produceren.

• geavanceerde algoritmische basis
  Beide gaan verder dan beschrijvende analyses ('wat er is gebeurd') en diagnostische analyses ('waarom het is gebeurd') door geavanceerde wiskunde, statistische modellering en machine-learning te gebruiken.

• gedeeld doel om uitkomsten te optimaliseren
  Beide verminderen operationele onzekerheid, verbeteren de kwaliteit van beslissingen en stimuleren tastbare bedrijfswaarde: zoals het verhogen van inkomsten, het verlagen van kosten of het beperken van bedrijfsrisico's.

• overlappende technische kernbundel
  Beide vertrouwen op fundamentele tools voor datawetenschap en programmeertalen. Datateams gebruiken Python, R en SQL om gegevens op te schonen, te manipuleren en te structureren voor predictieve en prescriptieve modellen. Daarnaast leveren beide inzichten aan Business Intelligence-tools (BI) zoals Tableau, Power BI of Looker voor visuele rapportage en dashboards voor leidinggevenden.

Verschillen

Prescriptieve en predictieve analyses verschillen sterk op het gebied van hun kernfocus, technische methodologie, toolsets en praktische bedrijfstoepassingen. Predictieve analyses beantwoorden de vraag 'Wat gaat er waarschijnlijk gebeuren?', terwijl prescriptieve analyses de vraag 'Wat is de beste actie om te ondernemen?' beantwoorden.

Predictieve versus prescriptieve analyses gebruiken in ondernemingen

Begrijpen hoe deze modellen in de praktijk functioneren bij bedrijfsscenario's, benadrukt hun aanvullende maar verschillende functies:

Strategische en operationele beslissingen nemen

• predictief
  Vermindert onzekerheid door richtinggevende duidelijkheid te bieden. Een predictief model kan bijvoorbeeld een stijging van 25% in de seizoensgebonden productvraag voorspellen of potentiële doelmarkten voor uitbreiding identificeren.

• prescriptief
  Elimineert besluiteloosheid door capaciteits-, budget- en aanbodbeperkingen te evalueren en zo exacte stappen te leveren. Er wordt nauwkeurig berekend hoeveel voorraad je moet bestellen, waar je de marketinguitgaven aan moet toewijzen of hoe je de logistiek moet omleiden om met minimale kosten en onderbrekingen aan die vraag te voldoen.

Risico's beheren en waarschuwen voor wanbetaling

• predictief
  Signaleert vroege waarschuwingssignalen voordat problemen escaleren. Kredietverstrekkers gebruiken het om leners te identificeren met een hoge statistische kans op wanbetaling, terwijl cyberbeveiligingsteams het gebruiken om netwerkanomalieën op te sporen die wijzen op een aanval.

• prescriptief
  Beveelt exacte risicobeperkingsprotocollen aan op basis van waarschijnlijkheidsscores. Voor leningaanvragers met een hoog risico kan een prescriptieve engine alternatieve kredietstructuren of aangepaste rentetarieven voorstellen. Bij beveiligingsbedreigingen kan deze automatisch specifieke stappen voor het versterkt authenticeren activeren of gecompromitteerde netwerkknooppunten isoleren.

Operationele efficiëntie en middelen toewijzen

• predictief
  Anticipeert op operationele onderbrekingen voordat ze plaatsvinden, zoals het voorspellen van wanneer onderdelen van bestelwagens waarschijnlijk kapotgaan, het inschatten van het aantal bezoekers in een winkel of het voorspellen van regionale productievolumes.

• prescriptief
  Optimaliseert de planning en de verdeling van middelen om de marge te maximaliseren en verspilling te minimaliseren. Het vertelt wagenparkbeheerders exacte onderhoudsperioden om downtime te voorkomen zonder te veel onderhoud te plegen, verdeelt magazijnvoorraden over regionale hubs om verzendvertragingen te minimaliseren en deelt personeelsroosters in op basis van dienst en vaardigheidsniveau.

Klanten betrekken en hyperpersonaliseren

• predictief
  Categoriseert klantgedrag om toekomstige intenties bloot te leggen, zoals het vaststellen welke abonnees met een kans van 70% de volgende maand opzeggen of het identificeren van welke kopers klaar zijn voor een upgrade.

• prescriptief
  Bepaalt in realtime de allerbeste actie (Next Best Action) voor elke individuele klant. In plaats van een algemene promotionele e-mail te sturen, evalueert het winstmarges en de lifetime value (LTV) van klanten om aan te bevelen of er een specifieke korting moet worden aangeboden, er een controlegesprek met een succesmanager moet worden ingepland of een gepersonaliseerde productaanbeveling moet worden geactiveerd.

Wanneer moet je voorspellende versus prescriptieve analyse gebruiken?

Voorspellende en prescriptieve analytics zijn ontworpen voor verschillende soorten vragen. De juiste keuze in elke situatie hangt af van het soort inzicht dat je wilt en hoe volwassen je datamogelijkheden zijn.

Toepassingen van voorspellende versus voorschrijvende analyses

Hoewel voorspellende analyses inzicht bieden door kansen te berekenen en trends te voorspellen, zetten voorschrijvende analyses dat inzicht om in directe, geoptimaliseerde actie. Hier zie je hoe dat uitpakt in verschillende sectoren:

Retail en e-commerce

• Voorspellend
  Identificeert seizoensgebonden pieken in de productvraag en voorspelt welke waardevolle abonnees waarschijnlijk opzeggen
  

• Voorschrijvend
  Berekent optimale kortingspercentages, past webprijzen in realtime aan en activeert gepersonaliseerde behoudsaanbiedingen

• Bedrijfsimpact
  Stimuleert behoud, minimaliseert voorraadafschrijvingen en maximaliseert winstmarges

Gezondheidszorg en biowetenschappen

• Voorspellend
  Anticipeert op pieken in spoedopnames tijdens het griepseizoen en identificeert patiënten met een hoog risico op heropname in het ziekenhuis

• Voorschrijvend:
  Beveelt nauwkeurige personeelsbezettingen per dienst aan en genereert dynamische behandelingsprotocollen op basis van patiëntstatistieken

• Bedrijfsimpact
  Verkort wachttijden, voorkomt klinische burn-out en verbetert patiëntresultaten

Financiële diensten en bankwezen

• Voorspellend
  Markeert leningaanvragers die waarschijnlijk in gebreke blijven en detecteert in realtime verdachte patronen in creditcardtransacties

• Voorschrijvend
  Beveelt alternatieve leningstructuren aan (bijv. hogere onderpandvereisten) en activeert automatisch step-up-authenticatie

• Bedrijfsimpact
  Beperkt kredietrisico, vermindert fraudeverliezen en optimaliseert portefeuillerendementen

Toeleveringsketen en productie

• Voorspellend
  Voorspelt wanneer fabrieksapparatuur uitvalt en schat regionale transportvertragingen in
  

• Voorschrijvend
  Leidt wagenparkvoertuigen in realtime om en verplaatst onderhoudsvensters voor machines om knelpunten te voorkomen

• Bedrijfsimpact
  Elimineert ongeplande downtime, verlaagt vrachtkosten en verbetert leveringstermijnen

Energie en nutsvoorzieningen

• Voorspellend
  Voorspelt de piekvraag naar stroom tijdens extreem weer en voorspelt de opwekking van zonne- en windenergie

• Voorschrijvend
  Leidt stroom automatisch om via microgrids en bepaalt optimale uren om batterijstroom op te slaan of vrij te geven

• Bedrijfsimpact
  Voorkomt black-outs, verlaagt opwekkingskosten en versnelt de integratie van hernieuwbare energie

Telecommunicatie en media

• Voorspellend
  Identificeert knelpunten in de bandbreedte tijdens live streaming-evenementen en modelleert de uitvalpercentages van abonnees

• Voorschrijvend
  Wijst dynamisch netwerkcapaciteit toe aan cellen met veel verkeer en raadt op maat gemaakte contentbundels aan

• Bedrijfsimpact
  Waarborgt de servicekwaliteit, optimaliseert de netwerkbandbreedte en verhoogt de lifetime value van abonnees

Reizen, horeca en luchtvaart

• Voorspellend
  Voorspelt vluchtverstoringen door het weer en voorspelt pieken in hotelboekingen tijdens regionale evenementen

• Voorschrijvend
  Past ticket- en kamerprijzen in realtime dynamisch aan en wijst vluchtbemanningen op de luchthaven opnieuw toe om dominovertragingen tot een minimum te beperken

• Bedrijfsimpact
  Maximaliseert RevPAR (Inkomsten Per Beschikbare Kamer), verbetert de benutting van de vloot en verhoogt de klanttevredenheid

HR en personeelsbeheer

• Voorspellend
  Signaleert belangrijke werknemers met een hoog risico op vertrek en voorspelt toekomstige tekorten aan vaardigheden bij het personeel

• Prescriptief
  Genereert gepersonaliseerde belonings- en groeipakketten en stelt op maat gemaakte opleidingstrajecten voor werknemers op

• Bedrijfsimpact
  Vermindert kostbaar personeelsverloop, verlaagt wervingskosten en bouwt interne talentpijplijnen op

Hoe Stripe Data Pipeline kan helpen

Met Stripe Data Pipeline kunnen ondernemingen moeiteloos Stripe-accountgegevens rechtstreeks synchroniseren met datawarehouses of aanbieders van cloudopslag. Data Pipeline maakt het makkelijk om Stripe-gegevens te bekijken in combinatie met andere datasets.

Data Pipeline kan je helpen bij:

• Gegevenslevering op schaal automatiseren: Stel Data Pipeline in enkele minuten in met no code en ontvang doorlopend automatisch al je Stripe-gegevens en -rapporten in Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks en populaire oplossingen voor cloudopslag.

• Gegevensvertragingen en storingen voorkomen: Besteed doorlopend onderhoud uit met een pipeline die in Stripe is ingebouwd. En Data Pipeline heeft geen API-snelheidslimieten. Dus hoeveel gegevens je ook hebt, deze zijn altijd compleet en accuraat.

• Boeken sluiten en sneller inzicht krijgen: Centraliseer je Stripe-gegevens met andere product-, klant- en marketinggegevens om inkomsten sneller te reconciliëren en je meest waardevolle segmenten, fraude en betalingskosten op één plek te analyseren. Krijg bovendien toegang tot vooraf samengestelde, verrijkte datasets die exclusief zijn voor Data Pipeline om MRR, aangepaste frauderegels, prestaties van omzetherstel en meer te analyseren – zonder complexe financiële modellering.

Lees meer over hoe Stripe Data Pipeline je kan helpen bij het ontsluiten van je bedrijfsgegevens, of ga vandaag nog aan de slag.