5 Wege, wie Predictive Analytics Startups beim Wachstum helfen kann

Start-ups nutzen Datenanalysen, um ihre Prozesse zu optimieren, bestimmte Zielgruppen anzusprechen, Chancen zu erkennen und schnelles Wachstum zu erzielen. Hier sind fünf Möglichkeiten prädiktive Analytik kann Start-ups und KMUs helfen. 

Die Welt da draußen ist hart umkämpft, und das gilt umso mehr für angehende Unternehmen. Neben einer Vielzahl bereits etablierter Organisationen und Marken gibt es genauso viele - wenn nicht mehr - neue Unternehmen, die jeden Tag aus dem Boden schießen. Das bedeutet, dass jedes Start-up, ob groß oder klein, sich unbedingt einen Vorsprung verschaffen muss, wenn es eine Chance auf Erfolg haben will.

Dies steht in direktem Zusammenhang mit einem der wichtigsten Aspekte jedes erfolgreichen Unternehmens, nämlich der Schaffung eines nachhaltigen oder dauerhaften Wachstumssystems. Für ein neues Unternehmen ist es besonders wichtig, nicht nur hier und da ein paar Erfolge zu verbuchen, sondern kontinuierliche Unterstützung durch einen wachsenden Kundenstamm zu erhalten. Ohne diese Unterstützung kann ein Start-up seine Flügel nicht ausbreiten und fliegen.

Leider ist es auch eine unglaubliche Herausforderung, ein Supportsystem für ein neues Unternehmen aufzubauen, das kontinuierliche Einnahmen erwirtschaftet. Erschwerend kommt hinzu, dass die Kunden in der heutigen Zeit sofortige Befriedigung wollen. Marken müssen sich darauf einstellen, wann, wo und wie ihr Publikum einen Service wünscht. Viele Menschen sind schnell bereit, ein neues Unternehmen auszuprobieren, vor allem, wenn es zusätzliche Vorteile zu einem niedrigeren Preis bietet, sind aber ebenso schnell bereit, es nach einer schlechten oder mittelmäßigen Erfahrung wieder zu verlassen.

Predictive analytics und mmaschinelles Lernen ist die Antwort, denn sie ermöglicht es einem Unternehmen, seine Kunden vollständig zu verstehen.

Was ist prädiktive Analyse?

Analytik ist ein recht weit gefasster Begriff, der sich auf eine Reihe von statistischen Informationen bezieht, die auf verschiedene Weise angewendet werden können. Datenanalytik beschäftigt sich mit digitalen Inhalten - die im Laufe der Zeit mit Hilfe von Lösungen zur Verfolgung von Metriken gesammelt werden - und die hauptsächlich gesammelt, analysiert und extrahiert werden. Das Hauptziel der gesamten Plattform ist es, verwertbare Informationen zu gewinnen, die für bestehende oder künftige Operationen genutzt werden können.

Genauer gesagt handelt es sich bei der prädiktiven Analyse um eine ähnliche Technik, bei der gesammelte Daten verwendet werden, um genaue Modelle für zukünftige Ereignisse zu erstellen. Man könnte Dinge tun wie:

• Vorhersage von Aktien- oder Investmentpreisen
• Schätzung von Nachfrageänderungen bei Produkten und Waren
• Identifizieren Sie die Quelle größerer Verluste wie Diebstahl oder Betrug
• Vorhersage neuer Kundenmöglichkeiten, einschließlich neuer demografischer Merkmale für Marketingkampagnen

Eine entscheidende Komponente der prädiktiven Analytik ist, dass es sich nicht um ein glaubensbasiertes System handelt. Stattdessen sind Prognosemodelle absolut genau, da sie auf einer umfangreichen Datenbank mit aktuellen, gültigen Informationen basieren. Mit anderen Worten: Es gibt zwar keine Garantien, aber sie sind so genau wie möglich.

Wie kann Predictive Analytics Startups helfen?

Stellen Sie sich vor, Sie wüssten genau, was Kunden wollen oder wie sie auf eine bestimmte Entscheidung oder Produkteinführung reagieren werden. Stellen Sie sich eine Lösung vor, die unglaublich detailliert Auskunft darüber geben kann, wie eine Teilmenge eines Publikums angesprochen werden kann.

Das ist es, was prädiktive Analytik leisten kann. Ein gutes System nutzt maschinelles Lernen to understand data it’s ingesting. It generally contains historical information, mainly performance-based, which helps make sense of present data and informs future predictions.

Im Grunde genommen sind Daten eine Währung, denn ohne sie können die Vorhersagemodelle nicht existieren. Die Kunst besteht darin, genügend Informationen zu sammeln, um solide Modelle zu erstellen, insbesondere für neue Unternehmen mit einem kleinen Kundenstamm.

Die Lösung ist immer noch ein prädiktives Analyseprogramm, nur eines, das servicebasiert ist und von einem großen Anbieter wie IBM oder Amazon angeboten wird. Die Analyseanbieter verfügen über gut getestete Plattformen, die mit Hilfe größerer bestehender Unternehmen oder Partner optimiert wurden. Es gibt mehrere Analyseinstrumente die von kleinen Unternehmen genutzt werden können. 

Das Hauptargument für die prädiktive Analytik ist, dass sie Unternehmen, ob groß oder klein, zu einem kontinuierlichen Wachstum verhilft. Da das Wachstum eines Unternehmens keine Kleinigkeit ist, muss sich jeder Betrieb, der ein zukunftssicheres System aufbauen will, darauf konzentrieren. Ewige Expansion hilft, die notwendigen Grundlagen zu entwickelndie letztlich zum künftigen Erfolg führen.

Prädiktive Analytik in Aktion

One question remains: How can a small business utilize predictive analytics and machine learning? 

1. Verbesserungen des Kundendienstes

Selbst die erfolgreichsten Unternehmen müssen noch viel von ihren Kunden lernen, vor allem, was deren Wünsche in Bezug auf die Unterstützung angeht. Wünschen sie zum Beispiel eine Lieferung am selben Tag oder eine schnelle Lieferung? Ist es notwendig, einen Live-Kommunikationskanal einzurichten, der ständig verfügbar ist? Entsprechen die Produkte und Dienstleistungen des Unternehmens den Kundenbedürfnissen, und wenn nicht, was muss sich ändern, damit dies der Fall ist?

Durch die Erfassung und Gewinnung von Erkenntnissen aus Kundenleistungsdaten können Unternehmen die Bedürfnisse des Durchschnittsverbrauchers genau kennenlernen.

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2. Bessere Vorbereitung auf die Nachfrage

Die meisten Unternehmen erleben eine Nachfrageflaute, der im Laufe des Jahres ein deutlicher Anstieg gegenübersteht, der in erster Linie auf die aktuelle Saison zurückzuführen ist. Auch andere Faktoren spielen eine Rolle, darunter Preise, aktuelle Ereignisse, die Einführung neuer Produkte und vieles mehr.

Vorausschauende Analysen können bei der Planung von Nachfragetrends helfen, so dass sich ein Unternehmen besser auf die wechselnden Gezeiten vorbereiten kann. Wenn die Nachfrage sinkt, werden die Bestandsauffüllungsprozesse verlangsamt, um Abfall zu reduzieren und die Kosten zu senken. Steigt die Nachfrage dagegen sprunghaft an, kann alles auf diese Veränderung abgestimmt werden. Das Beste daran ist, dass Lösungen für maschinelles Lernen dazu beitragen können, einen Großteil der Vorgänge zu automatisieren.

3. Optimiertes Produktmanagement

Zwar starten Startups in der Regel mit nur einem oder zwei Produkten, doch mit der Zeit ist es sinnvoll, den Bestand zu erweitern. Das Problem bei Produkteinführungen ist, dass es nie irgendwelche Garantien gibt. 

Mit Hilfe der prädiktiven Analytik lässt sich jedoch feststellen, ob sich geplante Produkteinführungen verkaufen werden und ob die Kunden für neue Ideen empfänglich sind oder nicht. Das ist vor allem für Start-ups mit begrenztem Kapital wichtig, um das Risiko von Fehlschlägen und Verlusten zu verringern. Ein einziger verpatzter Start bedeutet oft den Unterschied zwischen einem stabilen oder scheiternden Unternehmen.

4. Gezieltes Marketing 

In der Regel konzentriert sich ein Startup auf eine Nische oder ein kleineres Zielgruppensegment und verzweigt sich dann schließlich, wenn es erfolgreich ist. Dies begrenzt das Risiko, bietet aber auch einen viel sichereren Weg des Wachstums.

Mit einem prädiktiven Analysesystem können Unternehmen jedoch potenzielle Zielgruppen detaillierter verstehen. Das bedeutet nicht nur eine Feinabstimmung der Erfahrungen und des Marketings auf eine bestimmte Gruppe, sondern auch eine Ausweitung auf neue demografische Gruppen. Die Analyselösung kann neue Kunden ausfindig machen, die an einem Produkt interessiert sein könnten, und hat vielleicht sogar Vorschläge, wie man sie ansprechen oder ansprechen kann.

5. Produktqualitätsverbesserungen

Wenn es um die Entwicklung eines Produkts oder die Auswahl von Lieferanten geht, macht die Qualität der verwendeten Materialien manchmal den entscheidenden Unterschied. Der Wechsel von einem Lieferanten zu einem anderen kann zum Beispiel zu einem Qualitätsverlust bei den hergestellten Waren führen. 

Die Veränderungen in der Qualität sind vielleicht nicht immer offensichtlich, zumindest nicht ohne Kundenfeedback. Hier kann die prädiktive Analytik helfen. Datentools können erkennen, ob bestimmte Änderungen gut oder schlecht sein werden, wie die Kunden reagieren könnten und vieles mehr. Sie können auch dazu verwendet werden, Kundenfeedback bei größeren Veränderungen schneller zu erfassen und zusammenzufassen. Das Ergebnis ist ein reaktiveres Unternehmen, das die Kundenzufriedenheit erhöht.

Kombiniert mit A/B-Tests für maximalen Erfolg

Predictive Analytics können Unternehmen zwar dabei helfen, besser zu verstehen, was die Kunden tun und wie sie es tun, aber das Warum bleibt meist ein Geheimnis. Das ist der Punkt, an dem die kausale Inferenz oder A/B-Tests ins Spiel kommen. Durch die Kombination der beiden Verfahren - prädiktive Analysen und A/B-Tests - kann ein Unternehmen zu einer wahren Meisterleistung werden.

Es geht darum, die Bedürfnisse bestehender und potenzieller Kunden zu antizipieren, um ein positives Wachstum zu erzielen. Letztendlich ist es ein nachhaltiger Unterstützungskanal, der jedem Unternehmen hilft, sich über Wasser zu halten. Predictive Analytics ist ein notwendiges Standbein, um dies zu erreichen.

Kolabtree's globaler Pool von freiberufliche Datenanalysten und Berater für maschinelles Lernen hat bereits mehreren Start-ups und kleinen Unternehmen geholfen, mit Hilfe von prädiktiven Analysen und Prognosen ihr Geschäft zu verbessern. Es ist kostenlos, Ihr Projekt einzustellen und loszulegen.