7 Gründe, warum prädiktive Analyse wichtig ist

7 reasons why predictive analytics is important wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Belege es mit Internetinfrastruktur, Governance, Betriebsabhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Da interaktive und benutzerfreundliche Software immer häufiger wird, wenden sich immer mehr Organisationen der prädiktiven Analyse zu, um ihre Rentabilität und ihren Wettbewerbsvorteil zu steigern.
• Prädiktive Modelle verwenden bekannte Ergebnisse, um ein Modell zu entwickeln oder zu trainieren, das verwendet werden kann, um Werte für andere oder neue Daten vorherzusagen.

Prädiktive Analyseist die Nutzung von Daten, statistischen Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu ermitteln. Ziel ist es, über das Wissen hinauszugehen, was passiert ist, um die bestmögliche Einschätzung dessen zu liefern, was in der Zukunft passieren wird.

Prädiktive Analyse kann Unternehmen helfen, fundiertere und informiertere Entscheidungen zu treffen. Sie kann helfen, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren, die es verschiedenen Geschäftsfunktionen ermöglichen, eine probabilistische Bestimmung zukünftiger Ereignisse vorzunehmen.

1. Betrugserkennung

Die Kombination mehrerer Analysemethoden kann die Erkennung von Mustern verbessern, kriminelles Verhalten identifizieren und Betrug verhindern. Während dieCybersicherheitzunehmend an Bedeutung gewinnt, untersucht eine leistungsstarke Verhaltensanalyse alle Aktionen in einem Netzwerk in Echtzeit, um Anomalien zu erkennen, die auf Betrug, Zero-Day-Sicherheitslücken und fortgeschrittene persistente Bedrohungen hinweisen können.

2. Optimierung von Marketingkampagnen

Prädiktive Analyse wird verwendet, um Kundenreaktionen oder -käufe zu bestimmen und Cross-Selling-Möglichkeiten zu fördern. Prädiktive Modelle helfen Unternehmen, ihre profitabelsten Kunden zu gewinnen, zu binden und auszubauen.

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3. Betriebsverbesserung

Viele Unternehmen nutzen prädiktive Modelle, um Lagerbestände vorherzusagen und Ressourcen zu verwalten. Fluggesellschaften nutzen prädiktive Analysen, um Ticketpreise festzulegen. Hotels versuchen, die Anzahl der Gäste für eine bestimmte Nacht vorherzusagen, um die Auslastung zu maximieren und die Einnahmen zu steigern. Prädiktive Analyse ermöglicht es Organisationen, effizienter zu arbeiten.

4. Risikominderung

Kredit-Scores werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls eines Käufers für seine Einkäufe zu bewerten, und sind ein bekanntes Beispiel für prädiktive Analysen. Ein Kredit-Score ist eine Zahl, die von einem prädiktiven Modell generiert wird, das alle relevanten Daten zur Kreditwürdigkeit einer Person einbezieht. Weitere risikobezogene Anwendungen umfassen Versicherungsansprüche und Inkasso.

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5. Geschäftsentscheidungen

Prädiktive Analyse ist für Einzelhändler, die das Verhalten und die Vorlieben der Kunden verstehen möchten, unerlässlich. Mit den aus Ihren Daten gewonnenen Erkenntnissen können Sie fundiertere Entscheidungen über Produktklassifizierung, Preisgestaltung, Werbeaktionen usw. treffen.

6.Bankensektor

Banken nutzen prädiktive Analysen, um fundiertere Entscheidungen über Kredit- und Anlageprodukte sowie den Devisenhandel zu treffen. Datensätze aus dem Bankensektor bilden Muster, die Kunden mit einem Risiko für Zahlungsausfälle identifizieren.

7. Versicherungsabschluss

Der Prozess des Abschlusses einer Versicherungspolice nutzt häufig prädiktive Analysen. Durch die Analyse von Daten früherer Schadensfälle identifizieren Versicherer Muster, die auf ein höheres Risiko zukünftiger Schadensfälle hinweisen können. Mit Wahrscheinlichkeiten und Vorhersagen ausgestattet, können sie die Prämien für einzelne Policen oder Policengruppen anpassen oder den Versicherungsschutz sogar ganz verweigern.