Die Corona-Krise sorgt aktuell für eine der größten Wirtschaftskrise der Geschichte und kerbt sich daher tief in viele Unternehmen ein. Predictive Analytics-Tools geben Managern die Möglichkeit, Ereignisse vorherzusagen und Unsicherheiten zu reduzieren. Was die Predictive Analytics-Lösungen in Zeiten von Corona leisten können, erfahren Sie im folgenden Artikel.
Die aktuelle Pandemie stellt nicht nur die Geschäftsziele infrage, sondern bedroht auch die Existenz vieler Unternehmen. Zahlreiche Unternehmen stehen vor unsicheren technologischen und operativen Herausforderungen. Durch den Einsatz der Künstlichen Intelligenz im Zusammenhang mit Predictive Analytics können fundierte Prognosen für zukünftige Marktentwicklungen zur Unterstützung von Entscheidungen erstellt werden. Doch welchen Mehrwert bieten die Prognosen?
Technologien für die Epidemiologie
Basierend auf Datensätzen werden Zusammenhänge untersucht und Muster erkannt. Infolgedessen können künftige Marktentwicklungen prognostiziert werden. Da sich die Anwendungsfelder durch das gestiegene Datenaufkommen (Big Data) enorm ausgeweitet haben, werden die Technologien auch von epidemiologischen Modellierern für die Prognosen zur Ausweitung der Pandemie verwendet.
Der Datenpool ist entscheidend für den Erfolg
Da jedoch kein Predictive Analytics-Tool den Struktureinbruch der Corona-Krise vorhersehen konnte, müssen erneute Parameterschätzungen durchgeführt werden, um neuste Entwicklungen über die Ausbreitung der Pandemie zu inkludieren. Der Grund dafür ist, dass die Prognosen nur aussagekräftig sind, wenn die zukünftige Weiterentwicklung der Datengrundlage gegeben ist. Tritt jedoch ein Struktureinbruch ein, so treten Ereignisse und damit Datenausprägungen auf, die keine Weiterentwicklung des vorherigen Datenmusters darstellen. Die Daten aus dem ursprünglichen Datensatz stimmen nicht mehr. Eine erneute Parameterschätzung hilft nur dann, wenn nicht-konsistente und neuste Entwicklungen im Datensatz miteinbegriffen sind.
Kernkompetenz: Prognose des Kundenverhaltens
Unser CEO Dr. Parsis Dastani schildert in seinem aktuellen Video wesentliche Predictive Analytics-Themenfelder in der Corona-Krise. Unter anderem beschreibt er, dass die Prognosen vorhersagen können, welcher B2B-Kunde antelefoniert werden muss, da der Vertrieb aktuell keine Außendienstbesuche tätigen kann. Dazu kann prognostiziert werden, welcher Umsatz mit diesem Kunden zu erwarten ist und welche Produkte platziert werden sollten. Das bedeutet, dass der Vertrieb sog. Einkaufslisten erhält, die er effizient abarbeiten kann. Zudem können die Analysen ermitteln, wie sich der Umsatz in Abhängigkeit von der Krisendauer entwickeln wird und wie er sich in verschiedenen Segmenten und Branchen niederschlägt. So können sie feststellen, welche klassischen B2B-Kunden im Moment überhaupt kaufen oder sogar einen erhöhten Nachfragebedarf haben. Beispielsweise können den Kunden aus der Papier- und Zellstoffindustrie aktuell hervorragend Gabelstapler verkauft werden. Trotz der Corona-Krise gibt es einige Branchen, die weiterhin noch gut funktionieren. KI ist in der Lage diese Kunden (mit einem hohen Bedarf) zu erkennen – womöglich sind diese seit einigen Jahren inaktiv und müssen dem Vertrieb direkt gestellt werden.
Eine lohnenswerte Investition
Predictive Analytics-Tools ermöglichen es Unternehmen vermehrt proaktiv und zukunftsorientiert zu agieren, was in einer volatilen Weltwirtschaft überlebenswichtig ist. Unternehmen sind befähigt flexibel zu handeln und können sich schnell auf neue Situationen einstellen.
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