"Die objektivsten unter uns sind diejenigen, die die genauesten Vorhersagen machen" - Nate Silver
Auf dem wettbewerbsintensiven Markt von heute ist die Fähigkeit, die Zukunft vorherzusagen, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Mit Predictive Analytics können Marken nicht nur herausfinden, was passiert ist und warum, sondern auch verstehen und vorhersagen, was in Zukunft passieren wird, um effektive Entscheidungen zu treffen und das Wachstum voranzutreiben.
Predictive Analytics verwandelt Daten in zukünftige Erkenntnisse, indem sie Muster und Beziehungen in den Daten mit bahnbrechenden Data-Science-Anwendungen extrahiert. Mit den Fortschritten bei den Vorhersagetechniken und der zunehmenden Verfügbarkeit von Vorhersagelösungen können Unternehmen jetzt auch ohne ein Heer von Datenwissenschaftlern die Möglichkeiten der prädiktiven Analytik nutzen.
Wie alle erfolgreichen Daten- und Analyseanwendungen beginnen auch die besten Predictive-Analytics-Implementierungen mit spezifischen Geschäftsanforderungen, um sicherzustellen, dass das Ergebnis auf die Anforderungen des Entscheidungsprozesses anwendbar ist. Die Definition der Ausgangsfrage wirkt sich auf den Rest des Prozesses aus: Welche Datenquellen werden einbezogen, welcher Algorithmus wird angewendet und wie wird die Analyse präsentiert? Die Verknüpfung mehrerer Quellen wie Verkaufsdaten, Verbraucherstimmen, Produktlisten, Produktrezensionen, Patentanmeldungen und mehr führt zu genaueren und fundierteren Vorhersagen.
Das Wichtigste, was du bei Vorhersagen beachten musst, ist, dass sie dynamisch sind. Vorhersagen können sich ändern, wenn sich die Realität und die Stimmung der Verbraucherinnen und Verbraucher ändern, wie wir alle allein in diesem Jahr bei der COVID-19 nur zu gut gelernt haben. Technologien, die in der Lage sind, Datenquellen kontinuierlich zu erfassen und feine Veränderungen aufzuspüren, werden die genauesten und rechtzeitigsten Vorhersagen liefern.
Vorhersage des Aufstiegs der Hafermilch
Ein großer Hersteller von Inhaltsstoffen wollte sich bei einem seiner größten Kunden, einem weltweit führenden Lebensmittelhersteller, als vertrauenswürdiger Berater positionieren. Er wollte sicherstellen, dass sein Kunde die sich ändernden Verbraucherbedürfnisse gut im Griff hatte und mit Daten ausgestattet war, um ihm das Vertrauen zu geben, in eine neue Produktlinie von Milchalternativen zu investieren, die als aufstrebender Bereich angesehen wurde, den es zu verfolgen galt.
Durch die Analyse von Verkaufszahlen, Verbraucherdiskussionen und Produktaussagen stellte die Skai fest, dass Hafermilch ein stark unterversorgtes Bedürfnis ist (im Gegensatz zu Soja, das bereits eine etablierte Zutat in der Kategorie war und wenig Raum für neue Innovationen bot). Damals war Hafermilch ein Markt mit einem Volumen von 4,3 Mio. USD und Ende 2019 hatte sie einen Umsatz von 68 Mio. USD.
In einem ähnlichen Beispiel wurde bei der Analyse des zukünftigen Potenzials von Olivenöl als Zutat anhand von Verkaufsdaten ein Rückgang von fast 2 Mio. USD im 3-Jahres-Zeitraum von 2016-2019 vorhergesagt. Bei der Anpassung des Modells, um andere Quellen einzubeziehen, prognostizierte die Skai einen Anstieg von 13,75 Mio. $. Dies basierte auf positiven Indikatoren, die Olivenöl mit 371 anderen Inhaltsstoffen verglichen: Olivenöl belegte 2016 Platz 4 bei den wichtigsten Influencer-Posts, Olivenöl lag im Vergleich zum Umsatz sowohl bei den Verbraucherbewertungen als auch bei den neu eingeführten Produkten über dem Median und schließlich befand sich Olivenöl in den Top 15% des Markeninteresses an Inhaltsstoffen. Das tatsächliche Ergebnis: Der Umsatz mit Olivenöl ist zwischen 2016 und 2019 um 54,5 Millionen Dollar gestiegen!
Diese Anwendungsfälle zeigen die Macht der Vorhersage und die Notwendigkeit, mehrere Datenquellen kontinuierlich miteinander zu verbinden, um die Art von Erkenntnissen zu gewinnen, die erfolgreiche Geschäftsentscheidungen vorantreiben können.
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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Kenshoo hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.
