Unternehmen sammeln täglich wertvolle Informationen: Kaufverhalten, Kundenanfragen, Websitebesuche oder Produktionsdaten. Doch viele dieser Daten werden bisher vor allem genutzt, um die Vergangenheit zu analysieren. Predictive Analytics geht einen Schritt weiter: Mithilfe moderner Analysemethoden und Künstlicher Intelligenz lassen sich aus historischen Daten Muster erkennen und Prognosen für zukünftige Entwicklungen ableiten. Wie Unternehmen diese Technologie nutzen können, um Kundinnen und Kunden besser zu verstehen, Prozesse zu optimieren und neue Chancen frühzeitig zu erkennen, zeigt dieser Beitrag.
Von der Analyse der Vergangenheit zum Blick in die Zukunft
Lange Zeit wurden Unternehmensdaten hauptsächlich genutzt, um vergangene Entwicklungen auszuwerten – man spricht hier von deskriptiver Analyse, also der Frage: „Was ist passiert, und warum?“ Predictive Analytics erweitert diesen Ansatz: Statt nur zurückzublicken, geht es darum, herauszufinden, was mit hoher Wahrscheinlichkeit als Nächstes passiert. Ein dritter, oft damit verwechselter Ansatz ist die präskriptive Analyse: Sie leitet aus den Prognosen konkrete Handlungsempfehlungen ab. Predictive Analytics selbst liefert also keine fertigen Entscheidungen, sondern die Grundlage dafür.
Dabei handelt es sich nicht um eine exakte Vorhersage der Zukunft, sondern um Wahrscheinlichkeiten, die mithilfe statistischer Verfahren und maschineller Lernverfahren aus historischen und aktuellen Daten abgeleitet werden. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse – im Unternehmensalltag oft „Predictive Insights“ genannt – können anschließend genutzt werden, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Wie Predictive Analytics in der Praxis eingesetzt werden kann
Im Vertrieb hilft Predictive Analytics beispielsweise dabei, besonders vielversprechende Kundengruppen zu identifizieren: Zeigen historische Daten hohe Kaufwahrscheinlichkeiten für ein bestimmtes Produkt, können Angebote gezielter ausgerichtet werden.
Auch im Marketing eröffnet die Technologie neue Möglichkeiten. Statt allgemeine Botschaften an möglichst viele Menschen auszuspielen, lässt sich besser verstehen, welche Inhalte für welche Zielgruppen relevant sind – etwa welche Produkte häufig gemeinsam gekauft werden oder wann Kundinnen und Kunden typischerweise bestimmte Leistungen benötigen.
Darüber hinaus kann Predictive Analytics interne Abläufe effizienter machen: Nachfrageentwicklungen lassen sich besser einschätzen, Lagerbestände optimieren oder Wartungen planen, bevor ein technisches Problem entsteht. Für Letzteres hat sich ein eigener Begriff etabliert: Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung auf Basis von Sensor- und Verlaufsdaten.
Die Grundlage sind vorhandene Unternehmensdaten
Viele kleinere und mittelständische Unternehmen unterschätzen, welche Daten ihnen bereits zur Verfügung stehen. Predictive Analytics setzt nicht zwangsläufig riesige Datenmengen voraus – entscheidend ist, dass vorhandene Informationen strukturiert gesammelt und sinnvoll genutzt werden.
Wertvolle Datenquellen sind etwa CRM-Systeme, Warenwirtschaftssysteme, Online-Shops, Webseitenanalysen, der Kundenservice oder frühere Verkaufszahlen. Je besser die Datenqualität, desto zuverlässiger die Prognosen; unvollständige oder veraltete Informationen führen dagegen leicht zu falschen Einschätzungen. Unternehmen sollten daher zunächst prüfen, welche Daten bereits vorhanden sind und wo Verbesserungsbedarf besteht.
Sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden, gelten zudem die Vorgaben der DSGVO – etwa hinsichtlich Zweckbindung und Datensparsamkeit.
Künstliche Intelligenz macht Predictive Analytics leistungsfähiger
Predictive Analytics ist kein neues Feld – statistische Prognosemodelle werden schon lange eingesetzt. Fortschritte bei KI und maschinellem Lernen haben die Möglichkeiten jedoch deutlich erweitert: Moderne Systeme analysieren auch große, komplexe Datenmengen und erkennen Muster schneller als klassische Verfahren allein. Dadurch wird die Technologie zunehmend auch für kleinere Unternehmen interessant, da viele Softwarelösungen bereits integrierte Analysefunktionen mitbringen.
Trotzdem bleibt Predictive Analytics ein Werkzeug: Die Ergebnisse sind Wahrscheinlichkeiten und keine Gewissheiten. Verändern sich Marktbedingungen grundlegend oder sind die zugrunde liegenden Daten unvollständig oder verzerrt, können auch Prognosen ungenau sein. Die Erfahrung von Unternehmerinnen und Unternehmern bleibt deshalb entscheidend, um Ergebnisse richtig einzuordnen und daraus sinnvolle Entscheidungen abzuleiten.
Der Einstieg beginnt nicht mit der Technologie
Unternehmen sollten Predictive Analytics nicht als reines IT-Projekt verstehen. Der erste Schritt besteht darin, konkrete Geschäftsfragen zu definieren: Welche Entscheidungen sollen verbessert werden – geht es um Kundenbindung, Absatzplanung oder effizientere Prozesse? Erst danach sollte geprüft werden, welche Daten und technischen Lösungen dafür sinnvoll sind. Häufig lassen sich bereits mit bestehenden Systemen erste Erkenntnisse gewinnen.
Ebenso wichtig ist eine Unternehmenskultur, in der Daten als Entscheidungsgrundlage verstanden werden. Schulungen und klare Verantwortlichkeiten helfen dabei, aus gesammelten Daten tatsächlich einen Mehrwert zu schaffen.
Mit Daten näher an den Bedürfnissen der Kundinnen und Kunden
Predictive Analytics bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Zielgruppen besser zu verstehen und Entwicklungen frühzeitig zu erkennen. Wer weiß, welche Bedürfnisse wahrscheinlich entstehen, kann Produkte, Dienstleistungen und Marketingmaßnahmen gezielter darauf ausrichten. Gerade für kleine und mittelständische Unternehmen liegt darin ein Vorteil: Sie müssen nicht mit großen Konzernen über Datenmengen konkurrieren, sondern können ihre eigenen Informationen nutzen, um schneller und individueller auf Veränderungen zu reagieren.