Bezahlte Jahrespläne sind für eine begrenzte Zeit bis zu 65% günstiger als am Black Friday. ⏰
- Lösungen
- Vorlagen
- Integrationen
- Preisgestaltung
- Enterprise
- Ressourcen
4 min lesen
Die präskriptive Analyse ist eine der wichtigen und Hauptarten von Business Analytics in der Marketingwelt. Sie hat ihre Vorteile bereits mehrfach unter Beweis gestellt, indem sie in vielen Bereichen, von Marketing bis Finanzen, eingesetzt wurde. Diesen Erfolg hat sie erzielt, indem sie über die prädiktive und deskriptive Analyse hinausgeht und handlungsfähige Erkenntnisse liefert.
Die präskriptive Analyse arbeitet mit vielen Arten von Datenanalysemodellen. Sie verwendet KI-Statistikmodelle, um zu zeigen, wie Geschäftsprozesse funktionieren. Dies erreicht sie mit gegebenen Datensätzen und liefert hochrangige gewünschte Ergebnisse. Für weitere Details können Sie die folgenden Überschriften überprüfen, die genau erklären, was die präskriptive Analyse ist, welche Vorteile sie bietet und welche Methoden sie verwendet.
Was ist eine präskriptive Analyse?
Die präskriptive Analyse ist eine Business-Forschungsmethode, die als dritter Schritt nach deskriptiver und prädiktiver Analyse entwickelt wurde.
Wenn Sie die Fähigkeit zur Interpretation über der prädiktiven Analyse platzieren, erhalten Sie die präskriptive Analyse. Oder, es ist die präskriptive Analyse, die Sie bei der Bewertung der Ergebnisse der ersten Analyse unterstützt. Deshalb wird sie von Datenwissenschaftlern oft als "letzte" Art der Analyse bezeichnet. Aber wie Sie sehen werden, bedeutet die präskriptive Analyse viel mehr als all diese Definitionen.
Vorteile der präskriptiven Analyse
Die präskriptive Analyse trägt in vielen Bereichen und Situationen zu Ihnen bei. Sie ist eine innovative Methode, da sie häufig eine andere Perspektive als andere Arten von Analyse bietet. Zum Beispiel können Sie nur in bestimmten Szenarien die narrative Analyse verwenden, aber die präskriptive Analyse ist nicht so.
Ob Sie es im Marketing, der Kundenzufriedenheit oder der Finanzierung verwenden, Sie werden immer davon profitieren können. Um die Beiträge der präskriptiven Analyse weiter zu erläutern, können Sie sich die folgenden wichtigen Vorteile ansehen:
Vorteile der präskriptiven Analyse
- Bessere Planung: Die präskriptive Analyse fügt der strategischen Planung eine neue Dimension hinzu, indem sie über das hinausblickt, was ist und was sein könnte. Es ist ein unschätzbares Werkzeug, um Menschen auf eine menschliche Weise zu verstehen. Denn es bewertet Geschäftselemente genauso wie Menschen tägliche Ereignisse bewerten und Szenarien erstellen. Diese Szenarien dienen als Leitfaden für die Planung von Organisationen.
- Verbesserung der Entscheidungsfindung: Ein weiterer wichtiger Vorteil ist, dass sie im Gegensatz zu anderen Arten von Analysen keinen engen Blickwinkel hat. Es sollte nicht vergessen werden, dass eine dynamische Struktur wie ein Unternehmen mit vielen Faktoren, nicht nur einem einzigen Faktor, zusammenhängt. Die präskriptive Analyse ist für Unternehmen nützlich, um diese Multifaktoren zu verstehen und entsprechende Ideen zu entwickeln.
- Anpassung der Preisstrategien: Die Regulierung der Preise zum richtigen Zeitpunkt und mit der richtigen Maßnahme ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen. Aus diesem Grund sollten auch bei fehlenden Problemen Vorhersagen getroffen und im Voraus Entscheidungen über mögliche Szenarien getroffen werden. Hier ist die präskriptive Analyse ein wichtiges Instrument, um Ihnen sowohl im Voraus als auch in Echtzeit Preisempfehlungen zu geben.
- Risiken minimieren: Es ist unvorhersehbar, wann ein Unternehmen auf Risiken stoßen wird. Daher hilft Ihnen die präskriptive Analyse, indem sie Vorhersagen und Lösungen für die Zukunft liefert.
- Effizienzsteigerung: Vielleicht einer der beeindruckendsten Aspekte der präskriptiven Analyse ist die Beschleunigung des Analyseprozesses. Analysen, die früher manuell durchgeführt wurden, beschleunigen nun den Arbeitsablauf mit Hilfe von KI. Wenn der Arbeitsablauf beschleunigt wird, hat das Unternehmen natürlich mehr Zeit für andere Probleme oder Innovationen.
Methoden der präskriptiven Analyse
Tatsächlich sind die Methoden der präskriptiven Analyse ziemlich breit gefächert und die meisten von ihnen sind eng mit Künstlicher Intelligenz verbunden. Seien Sie also nicht überrascht, wenn Sie unter den Methoden auch auf KI-basierte Analysen stoßen. Anstatt alle präskriptiven Analysetools zu erklären, werden hier nur einige der häufig verwendeten erläutert.
Methoden der präskriptiven Analyse
1. Programmiermodelle
Sie können die Programmiermethode verwenden, um mathematische Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme zu erzeugen. Dies können Sie mit einer der Programmierarten wie nicht-lineare oder lineare Programmierung erreichen.
Beispiel: Sie möchten Ihre Produktionslinie in einer Fabrik erweitern. Dies können Sie mit einem Programmiermodell erreichen, das den Kauf neuer Produktionsmaschinen, Arbeitskräfte und Rohstoffanforderungen berücksichtigt.
2. Simulation
Simulationen werden in der präskriptiven Analyse erstellt, um reale Szenarien nachzuahmen. Es ist ein geeignetes Gebiet, um die Entscheidungen zu testen, die ein Unternehmen treffen wird, und die Strategien, die es entwickeln wird. Es kann eine effektive Lösung bieten, insbesondere wenn es bei einem multifaktoriellen Problem eingesetzt wird.
Beispiel: Sie möchten ein Geschäft eröffnen und benötigen eine Idee für die Anordnung der Produkte im Geschäft. Sie wissen, dass es eine Logik für die Anordnung gibt, anstatt sie willkürlich zu platzieren, aber Sie wissen nicht genau, wie Sie es tun sollen. Mit einer Simulation können Sie viele Faktoren untersuchen, wie z.B. den Zustand des Geschäfts bei überfüllten Kunden oder welche Regale die Kunden beim Herumlaufen in Ihrem Geschäft passieren werden.
3. Maschinelles Lernen
Es ist eine Analysemethode, die Sie über die Vorsichtsmaßnahmen und Initiativen informiert, die Sie in möglichen Szenarien mit dem KI-Algorithmus ergreifen können. KI ist nützlich, weil es schneller und umfassender auf Daten zugreift, die Menschen oft nicht manuell zur Verfügung stehen.
Beispiel: Sie möchten Ihre Verkäufe nach Kundendemografie bewerten und persönlichen Service anbieten. Das Entwerfen eines Machine-Learning-Modells hierfür und die Bereitstellung ausreichender Daten aus Ihrer Geschäftsanalyse sind die grundlegenden Schritte, die Sie unternehmen müssen. Dann wird Ihnen KI ausgezeichnetes Feedback liefern.
Häufig gestellte Fragen zu präskriptiver Analyse
Präskriptive Analyse ist ein Bereich, der noch in Entwicklung ist, da er später als beschreibende und vorausschauende Analyse entstanden ist. Daher kann es oft mit anderen Arten von Analyse verwechselt werden oder zu einer Frage werden, was genau es ist und warum man es verwenden sollte. Wenn Sie solche Fragen in Ihrem Kopf haben, können Sie die Antworten auf die häufig gestellten Fragen unten überprüfen.
Die prädiktive und die präskriptive Analyse sind unterschiedliche Stufen der Datenuntersuchung. Bei der prädiktiven Datenanalyse wird eine statistische Vorhersage über die Zukunft getroffen, wobei nur sehr wenig Interpretation zu einem Phänomen hinzugefügt wird. Bei der präskriptiven Datenanalyse hingegen geht es um eine Interpretation jenseits der Statistik.
Sie ist eine Vorschlagsmethode, um die gewünschten Ziele zu erreichen. Mit anderen Worten: Die prädiktive Analyse sagt Ihnen, was passieren wird, aber sie veranlasst Sie nicht zum Handeln; das tut die präskriptive Analyse.
Wie jede Analyse hat auch die präskriptive Analyse ihre Schwachstellen. Ein negativer Aspekt kann zum Beispiel die Unzulänglichkeit und Inkonsistenz der Daten sein, ein weiterer die Kosten für ihre Pflege.
Um die Frage kurz zu beantworten: KI nutzt beide Arten der Analyse. Um eine lange Antwort auf diese Frage zu geben, wird die prädiktive Analyse zum Beispiel wie folgt verwendet: KI analysiert historische Daten, extrahiert Muster und macht anhand dieser Muster eine Vorhersage für die Zukunft. Bei der prädiktiven Analyse erstellt die KI Szenarien auf der Grundlage von Mustern mit einem anderen Algorithmus. Sie verwendet also zunächst die prädiktive Analyse und dann die präskriptive Analyse, um sie zu interpretieren.
Diese Frage ist sehr allgemein gehalten, und um sie allgemein zu beantworten, kann man sie in vielen Bereichen einsetzen, vom Gesundheitswesen bis hin zu Unternehmen, künstlicher Intelligenz und Wirtschaft. Die präskriptive Analyse wird eingesetzt, weil sie den Menschen hilft, im Entscheidungsprozess gute Entscheidungen zu treffen. Mit anderen Worten, es ist eine strategische Methode, um Ziele zu erreichen oder ein Problem zu lösen.
Die präskriptive Analyse ist eine Methode zur Darstellung von Lösungen. Sie ermöglicht die Bewertung zukünftiger Vorhersagen und geeigneter Reaktionen auf mögliche Probleme. Dabei wird meist KI eingesetzt, da KI in der Lage ist, mehr als die Vorhersagen und Muster zu analysieren, zu denen Menschen in der Lage sind.
Abschließende Worte
Heutzutage sind in nahezu allen Unternehmen die Analyse von Daten und Entscheidungsmechanismen eng miteinander verbunden. Der Grund für diese Unvermeidlichkeit liegt in den Vorteilen, die die Analysen bieten. Es wurde festgestellt, dass die Haupttypen von Analysen, die verwendet werden, beschreibend und vorausschauend sind. Darüber hinaus ist die neu entstehende präskriptive Analyse aufgrund ihrer breiteren Skala und lösungsorientierten Methoden zum Favoriten der Unternehmen geworden.
Es wurde erklärt, dass in diesem Zeitalter des Wettbewerbs die Unternehmen präskriptive Analyse benötigen, um mit sich ständig ändernden Situationen Schritt zu halten. Daher wird Ihnen die Verwendung dieses Analysetyps als Leitfaden den Weg zum Erfolg für Sie und Ihr Unternehmen ebnen.
Atakan ist ein Inhaltsverfasser bei forms.app. Er recherchiert gerne in verschiedenen Bereichen wie Geschichte, Soziologie und Psychologie. Er beherrscht Englisch und Koreanisch. Seine Expertise liegt in der Datenanalyse, Datenarten und -methoden.
