Predictive Analytics

Predictive Analytics mit System.

Kaum eine Managementmethode ist so gefragt wie Predictive Analytics. Zu Recht, denn damit können die Unternehmen das Potential von Business Intelligence stärker für systematisches Vorwärtsdenken nutzen.   

* Von Wolf K. Müller Scholz 

  

Wie wirkt sich die Schwellenländerkrise auf den Absatz unserer Produkte und die Margen konkret aus? Was passiert, wenn wir die Investitionen um den Betrag x drosseln? Welches sind mögliche Szenarien? Früher reichte das Bauchgefühl erfahrener Topmanager für richtige Entscheide. Heute liefern komplexe Statistikmodelle und Software individuelle, detaillierte und automatisierte Vorhersagen: Predictive Analytics lautet die Erfolgsformel.

Doch was ist das eigentlich genau? Predictive Analytics steht als Sammelbegriff für analytische Verfahren, die mittels statistischer Techniken wie etwa Data Mining oder maschinelles Lernen in aktuellen und historischen Zahlen grundlegende Muster für künftige Marktentwicklungen, Chancen und Risiken erkennen.

Während das klassische Forecasting auf der Basis einer aggregierten Sicht (etwa Region oder Kundengruppe) eine Vorhersage wagt, können mit Predictive Analytics alle möglichen Detailwerte (zum Beispiel Einzelkunden oder spezifische Verkaufsvorgänge) prognostiziert werden. Im Credit Scoring, bei Versicherungen oder Kundenwechselprognosen wird dies bereits erfolgreich eingesetzt.

Wie funktioniert derlei Analytik in der Praxis? Ich fragte Dirk Böckmann von der Düsseldorfer avantum consult AG, einen der führenden Experten für Predictive Analytics im deutschsprachigen Raum.  

Böckmann warnt vor blindem Vertrauen in die Technik: «Eine gute Software und eine leistungsstarke Methode sind zwar wichtig, garantieren aber noch längst keinen Vorteil gegenüber den Wettbewerbern – entscheidend ist vielmehr ein integratives Modell, das alle wesentlichen Einflussfaktoren berücksichtigt. Bei der Erstellung eines solchen Modells sind die Kreativität und die Erfahrung der beteiligten Mitarbeiter des Unternehmens entscheidend. Nur wenn das Predictive Team kreativ zusammenarbeitet, können die entscheidenden Einflussfaktoren ausfindig gemacht werden.»

Die Betonung liegt hier auf Kreativität – einer Fähigkeit, die für Controller und andere Mitarbeiter der Finanzabteilungen eine neue Herausforderung darstellt und angesichts wachsender Volatilität immer wichtiger wird. Böckmann erläutert dies am Beispiel einer Fluggesellschaft: Diese wollte die Anzahl künftiger Buchungen für einzelne Routen genauer prognostizieren. Die Vorhersagegenauigkeit lag bis dahin nur bei rund 60 Prozent.

Das war dem Management zu wenig. Das Ziel: über 90 Prozent. «Wir erreichten es tatsächlich, indem wir externe, zunächst ungewöhnlich anmutende Größen auf ihre Voraussagefähigkeit hin untersuchten», so Böckmann. Die Temperaturdifferenzen zwischen den Abflug- und Zielflughäfen etwa erwiesen sich überraschenderweise als sehr brauchbar für die Prognose der Buchungen von Ferienflügen – und ermöglichten die gewünschte höhere Prognosegenauigkeit.

Dieses Beispiel zeige, so der Experte, dass bei Predictive Analytics weniger mathematische Details wichtig sind, sondern die kreative Entwicklung des Modells. «Es kommt darauf an, die wirklich mächtigen Treiber und Treiberkombinationen einer Entwicklung zu finden», sagt Böckmann.

Das gelingt nicht immer auf Anhieb. Während die Vorhersagegenauigkeit der Antwortraten im Direktmarketing bereits hoch ist, gestaltet sie sich beim Medikamentenbedarf im Pharmahandel ungleich schwieriger: Eine Grippewelle lässt sich eben nicht so leicht prognostizieren.

Um hierfür neue Prädiktoren für stärkere Modelle zu finden, helfen laut Böckmann die viel gerühmten Data Scientists kaum: «Die Unternehmen müssen vielmehr die Kreativität ihrer Mitarbeiter grundlegend steigern. Und dafür sollten Abteilungen wie Marketing und Controlling die Köpfe zusammenstecken.»

 

 

Quelle: BUSINESS INTELLIGENCE MAGAZINE, www.bi-magazine.net 
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