"Predictive Analytics" bezeichnet den Prozess des Einsatzes statistischer Algorithmen und maschinellen Lernens, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse basierend auf historischen Daten zu treffen. Das Hauptziel ist es, über das bloße Verständnis der Vergangenheit hinauszugehen und konkrete Einsichten in zukünftige Trends, Verhaltensweisen und Aktivitäten zu gewinnen.
In der Geschäftswelt nutzen Unternehmen Predictive Analytics, um Kundentrends zu erkennen, Betriebsabläufe zu optimieren, Risiken zu minimieren und neue Marktchancen zu identifizieren. Beispiele hierfür sind die Vorhersage von Kundenabwanderung, die Bewertung von Kreditrisiken oder die Optimierung von Marketingkampagnen.
Die Methoden der Predictive Analytics umfassen eine Vielzahl von Techniken, darunter Regression, Klassifikation, Clusteranalyse und neuronale Netze. Moderne Technologien wie Big Data und fortschrittliche Softwaretools ermöglichen die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit und steigern somit die Genauigkeit und Relevanz der Vorhersagen.
Trotz seiner fortschrittlichen Methoden und Tools ist Predictive Analytics nicht fehlerfrei. Es basiert auf Modellen, die durch unerwartete externe Faktoren beeinflusst werden können.
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