Predictive Analysis

Wie vorausschauende Analysen die Wirtschaft verändern

Mathias Kaldenhoff, Head of Business Development Platform Solutions, SAP,  verfügt über fast zwei Jahrzehnte Erfahrung im Bereich Business Technology und ist als Influencer außerdem Spezialist in den Fachgebieten HANA, D & T, BI/BA, CRM, FIN, HCM und Mobile Enterprise mit dem Fokus auf Sicherheit. Sein Schwerpunkt liegt auf Realtime, Big Data, Realtime Enterprise Platform, Predictive, Analytics, Mobile und Value Selling, worüber er bereits in verschiedenen Publikationen zahlreiche Beiträge veröffentlicht hat. Mathias Kaldenhoff verantwortet heute SAP Platform Sales Business Development.
Weltweit verankern immer mehr Unternehmen das Thema "digitale Innovationen" in ihrer Geschäftsstrategie. Ein großer Hoffnungsträger sind vorausschauende Analysen. Warum?

Social Web, In-Memory- und Cloud-Computing, Mobile Devices: Die Welt und damit das Geschäft werden digital. Aus Unternehmenssicht besonders spannend sind dabei innovative Lösungen für vorausschauende Analysen. Sie machen sichtbar, was sich bisher allenfalls vage prognostizieren ließ: Kauftrends, Wartungsfenster, vorausschauende Steuerung. Das eröffnet handfeste Wettbewerbsvorteile.

Firmen können heute Big Data, Millionen von Datensätzen aus verschiedenen Quellen, binnen eines Wimpernschlags verarbeiten. Erst prädiktive Algorithmen verwandeln sie jedoch in geschäftlichen Mehrwert. Laut einer aktuellen Studie der Marktforscher von Loudhouse Consultancy berichten 85 Prozent der Anwender von "Predictive Analytics" über positive Auswirkungen auf ihr Geschäft.

Daten in Wissen verwandeln

Die Anwendungsgebiete lassen sich kaum zählen. So können Unternehmen anhand ihrer Transaktionsdaten in Echtzeit feststellen, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden. Damit lassen sich Angebote optimieren und Cross-Selling-Potenziale auch direkt am Point-Of-Sale nutzen. Das Marketing gewinnt völlig neue Einblicke: Kundensegmentierung über Profile statt Merkmale erlaubt im Idealfall eine One-to-One-Kommunikation mit einzelnen Verbrauchern. Der Vertrieb schließt aus historischen Daten und saisonalen Faktoren zuverlässig auf die Verkaufszahlen für das kommende Quartal.

Dem Wettbewerb eine Idee voraus

Eines der prominentesten Praxisbeispiele ist Amazon. Der Onlinehändler sichert sich durch prädiktive und automatisierte Analysen enorme Wettbewerbsvorteile. Das System von Amazon erkennt in Echtzeit, wenn die Konkurrenz die Preise senkt und reagiert umgehend. Algorithmen errechnen in Sekundenbruchteilen, welches Produkt der einzelne Kunde gerade will und geben Empfehlungen. Das sorgt nicht nur für bessere Umsätze, sondern auch für ein überzeugendes Kauferlebnis auf Kundenseite.

Digital Leader aufgepasst! - Foto: IDG

Digital Leader aufgepasst!

Kombiniert mit Mobilgeräten oder Sensoren eröffnen vorrausschauenden Analysen weitere, faszinierende Chancen. Ein Einzelhändler weiß anhand des GPS-Signals eines Kunden, wo der sich gerade aufhält - und kann ihm personalisierte Sonderangebote aus der nächsten Filiale auf das vom Kunden bevorzugte Endgerät senden. Anlagenbauer erkennen drohende Maschinenausfälle im Voraus und reagieren, bevor Reparaturen nötig werden. Maschinenparks und Flotten können auf Grund ihrer Verbrauchs- und Liefersignale äußerst effizient gesteuert werden. Und das sind nur einige Beispiele.

Wie anfangen mit Predictive?

Wer Predictive-Funktionen einführt, sollte sie idealerweise in sein bestehendes System einbetten und mit BI- sowie CRM-Daten verknüpfen. Auf diese Weise lassen sich die gewonnenen Ergebnisse nahtlos in den operativen Geschäftseinheiten nutzen.

Zudem muss das Augenmerk auf dem Anwendererlebnis liegen: Die besten Analyseergebnisse nützen wenig, wenn sie keiner versteht. Lösungen wie SAP Predictive Analysis stellen die Ergebnisse daher visuell ansprechend und übersichtlich dar. Es macht Spaß, damit zu arbeiten. Davon profitieren alle und Unternehmen können ihr "Digital Business" schnell weiterentwickeln.

Lernen Sie weitere Chancen intelligenter Big-Data-Prognosen kennen