Eine andere Form des maschinellen Lernens als künstliche Intelligenz oder die Automatisierung von Roboterprozessen ist die prädiktive Analyse.
Es ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der aktuelle und historische Statistiken und Modelle verwendet werden, um die zukünftige Leistung zu bestimmen. Die Technologie sucht tatsächlich nach Mustern in den Daten und entscheidet, ob sie wahrscheinlich wieder auftauchen werden. Das Konzept ermöglicht es Unternehmen oder Investoren, ihre Ressourcen anzupassen, um potenzielle zukünftige Ereignisse zu nutzen. Dies wird in einem Prozess erreicht, der mehrere Schritte umfasst.
- Definieren Sie das Projekt.
- Sammeln Sie die Daten.
- Analysieren Sie die Daten
- Analysieren Sie Daten anhand von Modellen.
- Stellen Sie die Ergebnisse in die täglichen Entscheidungen ein.
- Überwachen Sie das Modell.
Wer profitiert von Predictive Analytics?
Predictive Analytics ist lediglich ein Entscheidungsinstrument und wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt. Beispielsweise kann eine Versicherungsgesellschaft das Tool verwenden, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, mit der sie einen zukünftigen Anspruch auszahlen muss. Die Ermittlung der Wahrscheinlichkeiten basiert auf einem aktuellen Risikopool ähnlicher Versicherungsnehmer und früheren Ereignissen, die zu Auszahlungen geführt haben.
Marketer verwenden das Tool, um festzustellen, wie Verbraucher auf die Gesamtwirtschaft reagieren. Sie verwenden das Ergebnis, wenn sie neue Kampagnen planen. Sie verwenden dieses Tool auch, um Änderungen in der Demografie zu ermitteln und festzustellen, ob ihr aktueller Produktmix Kunden zum Kauf veranlasst.
Darüber hinaus können Einzelhändler damit Wettbewerbsvorteile erzielen. Predictive Analytics kann beispielsweise Unternehmen, die viele Produkte anbieten, dabei unterstützen, bestimmte Produkte an bestimmte Kunden zu verkaufen. Es hilft Einzelhändlern, Kunden zu binden. Eine Studie ergab, dass ein Anstieg der Kundenbindungsraten um 5% 25% bis 95% des Gewinnanstiegs entspricht. Darüber hinaus kann es Filialen dabei helfen, Zielkunden zu erreichen.
Wertpapierhändler verwenden Predictive Analytics, um eine Reihe von Kennzahlen zu untersuchen, die auf vergangenen Ereignissen basieren, damit sie entscheiden können, ob sie ein Wertpapier kaufen oder nicht. Darüber hinaus unterstützt das Tool Händler bei der Prognose zukünftiger Preisbewegungen auf der Grundlage historischer Daten.
Es ist auch ein ideales Instrument für die Kreditbewertung, das im Bereich der Finanzdienstleistungen eingesetzt wird. In diesem Fall verwendet Predictive Analytics die Bonitätshistorie, den Kreditantrag und die Kundendaten eines Kunden, um die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass Kunden künftige Kreditzahlungen rechtzeitig leisten. Darüber hinaus verwenden Finanzinstitute es für ihre Inkassotätigkeiten. Sie wissen, dass ein Großteil ihrer Ressourcen für Kunden verschwendet wird, die ihre Rechnungen höchstwahrscheinlich nicht bezahlen werden. Predictive Analytics kann Finanzinstituten helfen, geeignete Strategien für jeden Kunden zu entwickeln, um die Zahlungen zu erhöhen und gleichzeitig die Inkassokosten zu senken. Es hilft Finanzinstituten auch bei der Identifizierung von Kandidaten für Betrug mit hohem Risiko.
Das Tool der Predictive Analytics kann auch in den Bereichen Telekommunikation, Reisen, Gesundheitswesen, Kinderschutz, Pharmazie, Planung und anderen Bereichen eingesetzt werden.
Im Bereich des Kinderschutzes setzen beispielsweise Kinderhilfswerke die Technologie ein, um Fälle mit hohem Risiko zu identifizieren.
Im Gesundheitswesen wird mithilfe von Predictive Analytics ermittelt, bei wem das Risiko besteht, bestimmte Krankheiten wie Diabetes, Asthma, Herzerkrankungen und mehr zu entwickeln. Es wird auch verwendet, um die Entscheidungsfindung bei der Behandlung eines Patienten zu unterstützen.
Die Telekommunikationsbranche nutzt das Tool, um das Kundenverhalten besser zu verstehen, das Kundenerlebnis zu verbessern und Kundenprobleme proaktiv zu behandeln.
Predictive Analytics hilft der Reisebranche dabei, Kunden Empfehlungen zu geben, einschließlich der zu kaufenden Flugtickets und der zu buchenden Hotels. Sensoren in Flugzeugen können bevorstehende Probleme antizipieren, die dann behoben werden können, bevor sie katastrophal werden.
Pharmaunternehmen setzen Predictive Analytics ein, um neue Medikamente zu entdecken und negative Ergebnisse zu minimieren.
Es liegt auf der Hand, dass maschinelles Lernen für jede Art von Unternehmen unabhängig vom Fachgebiet eine Vielzahl von Hilfestellungen bieten kann.
