Ein umfassender Leitfaden für Predictive Analytics: Datengetriebenes Unternehmenswachstum

Unter Predictive Analytics versteht man den Prozess, aus Rohdaten Vorhersagen oder verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Das Internet enthält rund 40 Milliarden Billionen Bytes an Daten, 40 Mal mehr als die Anzahl der Sterne im bekannten Universum. Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, diese Daten zu nutzen und zu verstehen, welche Teile miteinander verbunden sind und was wovon abhängt. So können Unternehmen und Technologien identifiziert werden, die für Fusionen und Übernahmen in Frage kommen, oder es können unerfüllte Verbraucherbedürfnisse aufgedeckt werden.

Die Daten selbst stammen aus einer Vielzahl von Quellen wie sozialen Medien, öffentlichen Aufzeichnungen, Patentanmeldungen, Produktbewertungen, Unternehmensankündigungen, Verkaufsdaten, Produktbewertungen, wichtigen Meinungsführern und mehr. Die relevanten Teile werden in einem Speicher, dem sogenannten Data Lake, gesammelt. Diese Daten enthalten alle möglichen nützlichen Informationen für dein Unternehmen, z. B. Branchentrends, Chancen und Wettbewerbsanalysen. Das Problem ist, dass sie unorganisiert und unstrukturiert sind, wie viele Muster am Himmel.

Um prädiktive Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen, müssen Analysten sie so organisieren, dass sie einen Wert oder nützliche Erkenntnisse über zukünftige Trends oder Ergebnisse gewinnen können. Dies erfordert umfangreiche Ressourcen - wie z. B. leistungsstarke KI-Fähigkeiten - über die nur wenige verfügen. Es kann schon schwierig genug sein, aus internen Daten oder anderen strukturierten Quellen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn dann noch externe, unstrukturierte Daten hinzukommen, wird es exponentiell komplizierter.

Die prädiktive Analyse besteht also aus zwei Teilen: Erstens, dass ein Mensch oder eine Maschine sich die Daten ansieht, um sie in die richtige Form und Gestalt zu bringen, damit du daraus Erkenntnisse gewinnen kannst. Zweitens wird Software eingesetzt, um die Zusammenhänge und Auswirkungen in den Daten zu erkennen.

Schauen wir uns jeden dieser Schritte genauer an und wie sie in der Praxis aussehen.

Zwei Modelle für Predictive Analytics: Mensch und Maschine

Die Reise der prädiktiven Analytik beginnt mit einer Frage. Marken müssen ihre Ziele definieren und sich fragen: "Was wollen wir anhand der Vergangenheit über die Zukunft wissen?" oder "Welche Trends wollen wir verstehen und vorhersagen?" Oft geht es darum, eine Marktlücke zu finden, in der sich viele Menschen für einen Inhaltsstoff oder einen Vorteil interessieren, den aber nicht allzu viele Produkte anbieten. Sobald das Ziel klar ist, kann die Datenerhebung beginnen.

In dieser ersten Phase werden die Daten aus Tausenden von externen Quellen gezogen - darunter soziale Medien, Zusammenfassungen, Register, Verzeichnisse, öffentliche Aufzeichnungen, Wissenszentren, Forschungspapiere und digitale Archive. Wichtige Meinungsführer sind eine nützliche Datenquelle, denn sie können uns oft Dinge sagen, die auf einen Trend hindeuten können. Je nach Unternehmen wird es unterschiedlich sein, wo du geeignete Daten sammelst.

Daten kommen oft unstrukturiert an und müssen daher verarbeitet und aufbereitet werden. Es gibt zwei Arten von Modellen, wie man mit diesen unstrukturierten Daten umgehen kann. Das erste Modell nutzt den Verstand von Datenwissenschaftlern. Es gibt ganz gewöhnliche Dinge, die sich ein Datenwissenschaftler ansehen kann. Sie könnten sich zum Beispiel die Anzahl der Bewertungen ansehen, die über eine bestimmte Eigenschaft eines Produkts sprechen, und die Anzahl der Produkte, die diese Eigenschaft für sich beanspruchen.

Wenn es nur sehr wenige Produkte mit dieser Funktion gibt und die Leute positiv über die Funktion sprechen, könnte das ein Hinweis auf einen ungedeckten Bedarf auf dem Markt sein. Dies ist ein klassisches Beispiel dafür, dass die Öffentlichkeit großes Interesse zeigt, aber nur wenige Unternehmen darüber sprechen.

Es gibt noch eine andere Art von Modell - die Seite des maschinellen Lernens. Nehmen wir an, wir verfolgen die weltweiten Produktverkäufe und schlüsseln die Inhaltsstoffe dieser Produkte auf. Plötzlich stellen wir fest, dass die Zahl der Produkte, die Vitamin C enthalten, stark ansteigt. Niemand muss wissen, dass Vitamin C in den Daten vorkommt, aber das System selbst ist in der Lage, eine Veränderung im Verkauf von Produkten mit Vitamin C zu erkennen.

Dieser automatisierte Prozess eröffnet bedeutende Möglichkeiten, da er Muster viel schneller aufdecken kann als eine manuelle Überprüfung. Außerdem befreit es die Analysten von der mühsamen Aufgabe der Datenverarbeitung, setzt aber voraus, dass die Daten zunächst strukturiert sind.

Die Herausforderung der unstrukturierten Daten

Eine der Hauptschwierigkeiten bei Predictive Analytics besteht darin, die Struktur hinter all den verstreuten Datenpunkten zu verstehen, die von verschiedenen Menschen in der Welt erzeugt werden.

Die meisten Daten, die Skai verwendet, werden von Menschen eingegeben - eine Beschreibung eines Artikels auf einer Website, eine Produktbewertung oder ein Social Media-Post, den jemand irgendwo hinterlässt. Die Herausforderung besteht darin, dass die Daten in der Regel nicht in einer Form vorliegen, die prädiktive Analysen ermöglicht. Sie werden nicht in einer bestimmten Form eingegeben, sondern manchmal in verschiedenen Sprachen, unterschiedlichen Strukturen und manchmal völlig unstrukturiert. Manchmal werden sie auch in Form von sehr schönen Grafiken, Bildern und verschiedenen Stilen eingegeben.

Eine weitere große technologische Herausforderung für E-Commerce-Händler und Marken sind Produktduplikationen. Verkäufer/innen listen ein Produkt oft unter verschiedenen Namen, Bildern oder Beschreibungen oder geben den Produktcode falsch ein. Das kann dazu führen, dass das gleiche Produkt mehrfach gelistet wird, was es schwierig macht, die Marktdurchdringung und die Leistung zu verstehen. Die einzigartige Produktcluster-Lösung von Skailöst dieses Problem, indem sie die gleichen Produkte in den verschiedenen E-Commerce-Angeboten identifiziert und so eine einheitliche Sicht auf das Produkt ermöglicht. Das Clustering von Produkten ist ein wichtiger Schritt vor der Anwendung von Predictive Analytics auf E-Commerce-Daten, um genaue Voraussagen zu treffen.

Das Ziel ist es, all diese Datenpunkte automatisch zu sammeln und sie dann durch eine Pipeline laufen zu lassen, die automatisch ihre Bedeutung extrahiert. Auf diese Weise kann Skai den Prozess automatisieren, um zu verstehen, warum etwas passiert ist, was vor sich geht oder um ein allgemeines Verständnis aus den Daten zu gewinnen, ohne dass ein Mensch bei jedem Schritt dabei sein muss.

Daten durch KI strukturieren

Es ist ein schwieriger Prozess, die Rohdaten so zu bereinigen und aufzubereiten, dass sie für die Analyse bereit sind. Wenn jemand das Wort "Apfel" erwähnt, ist es dann das Unternehmen? Ist es eine Frucht? Beschreibt er es auf eine positive Weise?

Um die Struktur von Rohdaten zu verstehen - z. B. einen Satz aus einer Produktbewertung eines Branchenexperten - wendet Skai proprietäre Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des maschinellen Lernens an. Der patentierte NLP-Algorithmus zerlegt einen Satz in eine vereinfachte Darstellung, die leicht analysiert werden kann. So kann Skai die wichtigsten Teile eines Satzes wie Verben, das Wer oder Was, das Wann oder Wo und das Wie auf einheitliche Weise speichern.

Der Algorithmus strukturiert die Sätze weiter, indem er Werte wie Stimmungen - ob eine Meinung positiv oder negativ ist - und Taxonomien wie Vorteile (z.B. Erschwinglichkeit) oder Inhaltsstoffe (z.B. Milch) untersucht. Skai kann dann Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, um die wichtigen Erkenntnisse zu verstehen und zu extrahieren.

Wie wir präzisere Vorhersagen machen

Die Stärke des von Skaientwickelten Algorithmus liegt nicht darin, dass er Sätze Wort für Wort abgleichen kann, sondern dass er die Struktur von Sätzen und die Bedeutung jedes Teils im Kontext des gesamten Satzes versteht. Seine einzigartige Technologie kann außerdem verschiedene Datentypen klassifizieren und miteinander verbinden, z. B. Verkaufsdaten, wichtige Meinungen, Führungskräfte und klinische Studien. Wenn diese strukturierten Daten durch die Integration von Skaimit Nielsen mit aktuellen historischen Verkaufsdaten kombiniert werden, kann der Algorithmus quantitative Vorhersagen erstellen, die strategische Entscheidungen unterstützen.

Skai kann ähnliche Techniken nutzen, um Trends zu erkennen und qualitative Vorhersagen (wie z. B. das Wachstum von Diskussionen in den sozialen Medien) für jede Art von Produktmerkmalen zu entwickeln. Durch die Möglichkeit, klassifizierte Daten aus mehreren Quellen einzugeben und diese miteinander zu verknüpfen, kann Skai umfassendere und genauere Vorhersagen treffen, als wenn es sich nur auf eine einzige Quelle oder mehrere unverbundene Quellen verlassen würde.

Wer nutzt Predictive Analytics?

Predictive Analytics unterstützt Unternehmen in allen Bereichen, von der Schönheitsbranche über die Lebensmittel- und Getränkeindustrie bis hin zur Konsumgüterindustrie. Die Art und Weise, wie jede Branche Predictive Analytics einsetzt, hängt von ihrem Markt, ihren Zielen, ihrem regulatorischen Umfeld und ihrer Wettbewerbslandschaft ab.

Werfen wir einen Blick darauf, wie bestimmte Segmente Predictive-Analytics-Techniken nutzen, um neue Möglichkeiten zu erschließen und die Zukunft vorherzusagen.

Predictive Analytics in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie - Führende Lebensmittel- und Getränkemarken nutzen Predictive Analytics, um aufkommende Markttrends zu erkennen, die Stimmung der Verbraucher zu messen und zukünftige Interessen vorherzusagen. So erhältst du einen ganzheitlichen Überblick über die gegenwärtige und zukünftige Landschaft deines Marktes und kannst dich auf die strategische Entwicklung konzentrieren.

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Predictive Analytics im Einzelhandel - Einzelhandelsmarken können Predictive Analytics nutzen, um den Zustand ihres Produktportfolios zu optimieren, die Entwicklung neuer Produkte zu beschleunigen, bahnbrechende Innovationen voranzutreiben und wertvolle Kunden zu binden.

Was sind die Vorteile von Predictive Analytics?

Unabhängig von der Branche liegen die Vorteile der prädiktiven Analytik auf der Hand. Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse können Unternehmen dabei helfen, ihre Ressourcen besser zu verteilen, Risiken zu verringern und ihr Ergebnis zu verbessern. Im Folgenden stellen wir drei Möglichkeiten vor, wie Unternehmen vom Einsatz prädiktiver Analysen profitieren können.

1. Daten in Wachstumschancen umwandeln - Predictive Analytics kann Unternehmen dabei helfen, Billionen von externen Datenpunkten in tiefe Einblicke zu verwandeln. Relevante Marktdaten ermöglichen es Unternehmen zu wachsen, indem sie Prognosen für Bestands- und Verbrauchertrends erstellen, Produktionsraten festlegen, Kosteneinsparungen verbessern und Gewinnspannen maximieren.

2. Verfolge das Verhalten und die Einstellungen deiner Kunden - Predictive Analytics können Unternehmen dabei helfen, sich ein klareres Bild davon zu machen, wer ihre Kunden sind und was sie wollen. Mit diesen Informationen können Marken einzigartige Produktangebote anbieten, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen und so den Umsatz steigern.

3. Verschaffe dir einen Vorteil gegenüber deinen Mitbewerbern - Predictive Analytics bietet einen klaren Blick auf die Wettbewerbslandschaft. Die Daten können potenzielle Marktlücken aufzeigen und Marken dazu bringen, Chancen zu nutzen und ein Produkt oder eine Dienstleistung anzubieten, die kein anderes Unternehmen anbieten kann.

Warum die Skai ?

Skai hilft Unternehmen, externe Daten effektiv für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Wir bieten die am besten zugänglichen, nutzbaren und relevanten Daten aus verschiedenen externen Quellen, um Marken zu helfen, das große Ganze zu sehen.

Das Einzigartige an Skai ist, dass wir Analysen auf automatisierte Weise bereitstellen können. Wir unterstützen den gesamten Prozess - vom Sammeln der Daten bis zur Gewinnung von Erkenntnissen. Unsere Analysen basieren auf Daten aus zahlreichen Quellen, die auf dem Wissen unserer Fachexperten über die von uns bedienten Branchen beruhen. Wir nehmen diese unstrukturierten Daten, bereinigen und strukturieren sie automatisch, führen Analysen durch und erstellen Prognosen und Vorhersagen, die du nutzen kannst.

Mit Skai verbringt dein Unternehmen weniger Zeit mit dem Auffinden, Verarbeiten und Interpretieren von Daten und mehr Zeit damit, Echtzeit-Einsichten in deine geschäftlichen Interaktionen und Pläne einzubeziehen.

Um sicherzustellen, dass du Zugang zu den hilfreichsten Einblicken in die Branche hast, konzentrieren wir uns auf Folgendes:

1. Starke Datengrundlage - Die meisten Datenplattformen sind auf eine einzige Datenquelle oder einen einzigen Datentyp beschränkt. Wir integrieren eine Vielzahl von externen Datenquellen in unsere Plattform, um dir die wichtigsten Informationen zur Verfügung zu stellen.

2. Detaillierte Einblicke und Vorhersagen - Unsere patentierten NLP-Engines und firmeneigenen Taxonomien extrahieren Kontext aus unterschiedlichen Daten, um Verbraucher- und Markttrends zu erfassen, die sonst übersehen werden würden.

3. Konfigurierbarkeit - Unsere Plattform ist so konfigurierbar, dass sie deinen Bedürfnissen entspricht. Je nach Markt kannst du deine Datenquellen auswählen, Taxonomien ändern und Dashboards erstellen, die deinen Geschäftszielen entsprechen.

4. Analyse-Apps und Integrationen - Unsere Daten und Analysen fügen sich nahtlos in deine Business-Intelligence-Plattform ein, oder du nutzt unsere leistungsstarken Analyse-Apps.

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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Kenshoo hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.