KI vs. Predictive Analyitcs

Predictive Analytics und KI sind zwei Begriffe, die immer häufiger verwendet werden. Diese innovativen Technologien und digitalen Tools revolutionieren Unternehmen branchen- und bereichsübergreifend. Von automatisierten Prozessen über die individuelle Zielkundenansprache im Marketing bis zum datengetriebenen Einsatz im Vertrieb, um Neukunden zielgerichtet mit passenden Angeboten anzusprechen. Beide Begriffe werden oft austauschbar verwendet und sind praktisch synonym.

Die neusten Features, die im Bereich der Informationsverwaltung auf dem Vormarsch sind, sind definiert als Predictive Analytics oder KI (Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen). Gerade beginnt in vielen Unternehmen die Ära der KI mit dem Einsatz der vielfältigen Möglichkeiten der Predictive Analytics, die in diesem Artikel für einige Fälle aufgeführt werden. Weiterhin lesen Sie, was Sie über KI und Predictive Analytics wissen müssen und wie sie sich unterscheiden.

Definition: Predictive Analytics
Predictive Analytics verwendet historische Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Normalerweise werden historische Daten zur Erstellung eines mathematischen Modells verwendet, um wichtige Trends zu erfassen. Dieses Vorhersagemodell kann dann für aktuelle Daten verwendet werden, um zu projizieren, was als Nächstes geschehen wird. Gleichzeitig können aber auch Maßnahmen vorgeschlagen werden, um einen optimalen Outcome zu erzielen.

Basierend auf dem erzielten Outcome können Unternehmen tiefere Einblicke in Trends und Muster bezüglich ihrer Mitarbeiter, Kunden und Wettbewerber im Markt bekommen. Wo Risiken gemindert werden können, kann gleichzeitig auch an Erfolg und Sicherheit für die Vorhersagen gewonnen werden. Dabei werden aktuelle Daten aus verschiedenen Kanälen, einschließlich E-Mails, Dateien, CRM-Anwendungen, relationen Datenbanken, sozialen Medien, uvm., erfasst und analysiert.

Durch den zunehmenden Wettbewerb suchen Unternehmen Vorteile, um Produkte und Dienstleistungen auf den überfüllten Märkten anzubieten. Der Einsatz von derartigen datengesteuerten Prognosemodellen können Unternehmen dabei helfen, positivere Geschäftsergebnisse zu erzielen und langjährige Probleme zu lösen.

Wie sich die KI unterscheidet
KI besteht schon ziemlich lange, doch das maschinelle Lernen wird tatsächlich entwickelt.

Das maschinelle Lernen – eine KI-Technik – zählt als eine Fortsetzung der Konzepte zum Thema Predictive Analytics, jedoch mit einem wesentlichen Unterschied: Das KI-System kann Annahmen treffen, testen und selbst lernen. KI ist eine Kombination mehrerer Technologien und maschinelles Lernen gilt als eine  der bekanntesten Techniken, um einen tiefen Dateneinblick zu gewinnen.

Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen mit Daten „gefüttert“ und anschließend aufgefordert, diese Daten mit vorgeschriebenen Regeln zu verarbeiten. Predictive Analytics ist die Analyse historischer und vorhandener externer Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erschließen.

Das maschinelle Lernen funktioniert durch Kombination großer Datenmengen mit iterativer Verarbeitung und intelligenten Algorithmen, sodass die Software automatisch aus Mustern und Zusammenhängen in den Daten lernt.

Verschiedene Anwendungsszenarien
Ein praktisches Beispiel für Predictive Analytics vs. KI sind Online-Händler. Sie nutzen die Such- und Kaufgewohnheiten ihrer Kunden, um den nächst wahrscheinlichen Kauf eines Kunden vorherzusagen (Next Best Offer). Auf Grundlage der Vorhersage können anschließend Anzeigen und Werbe-Mails mit passenden Produkten und Dienstleistungen für den potenziellen Kunden geschaltet werden.

Predictive Analytics kann auch helfen, Abwanderungen im Kundenstamm zu vermeiden, indem die Kundensegmente identifiziert werden, die das größte Risiko für einen Austritt darstellen (Churn Prediction). Anhand dieser Informationen können rechtzeitig entsprechende Maßnahmen vorgenommen werden, um den Kunden zufrieden zu stellen.

Darüber hinaus ermöglicht Predictive Analytics es, das Marketing zu optimieren, um die Kunden zu gewinnen bzw. zu halten, die den größten Lebenszyklus für ein Unternehmen bieten (Customer Value Prediction).

Weiterhin kann Predictive Analytics Vorschläge liefern, welche Produkte bzw. Dienstleistungen kombiniert werden können, um einerseits den Wert für die Kunden und andererseits die Umsatzmöglichkeiten anzuheben (Up- und Cross-Selling-Angebote).

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