Diese Überlegungen sollten Sie treffen, bevor Sie mit Predictive Analytics starten

Predictive Analytics sind in aller Munde: Die intelligenten Analysealgorithmen helfen, die eigenen Big Data maximal produktiv einzusetzen. Dafür stützen sie sich auf Vergangenes. So wird bereits gezeigtes Kundenverhalten beispielsweise  exakt untersucht. Auf diese Weise lassen sich Wahrscheinlichkeiten für künftiges Verhalten ableiten – und der Kunde kann mit einem passgenauen Angebot besser abgeholt werden, der Umsatz steigt. Doch bis es soweit ist, dass Predictive Analytics seine Vorteile ausspielen kann, benötigt es umfangreiche Vorarbeiten. Wir zeigen Ihnen, welche Überlegungen Sie im Vorfeld unbedingt anstrengen sollten, damit das Projekt ein voller Erfolg wird:

1. Was wird benötigt?

Es steht außer Zweifel: Die heutigen intelligenten Algorithmen können nahezu jedes Problem lösen. Doch sieht sich das eigene Unternehmen diesen Problemen überhaupt gegenüber? Es ist daher ratsam, sich vorab präzise den eigenen Fall zu überlegen: Welches Problem hat das Unternehmen, welche Ziele und Zielgruppen sollen damit erreicht werden? Selbstverständlich gehört dazu auch, eine Einteilung der Funktionalitäten vorzunehmen; nicht alles ist unbedingt notwendig.

Weiterhin sind Überlegungen zur Implementierung anzustrengen: Sind eigene Anpassungen für individuelle Programme oder Anforderungen notwendig? Wie sind die Bedürfnisse der Mitarbeiter, die die Analytics-Funktionen verwenden werden? 

2. Funktionen recherchieren

Es ist unabdinglich zu wissen, welche Funktionen Analyseprogramme generell bieten können – und wofür sie benötigt werden. Die meisten Analysen kommen beispielsweise mit verschiedenen Datenquellen und -typen wie .csv, Texten und xml-Dateien zurecht. Excel ist ebenfalls unabdinglich. Verschiedene Filterfunktionen und tabellarische Berichte erleichtern den Umgang mit Predictive Analytics ebenfalls spürbar. Überprüfen Sie, ob Sie eine webbasierte Bedienoberfläche benötigen – gerade für mobile Arbeitskräfte ist das sehr wichtig. Generell gilt: Mit einer übersichtlichen und leicht verständlichen Bedienoberfläche steht und fällt der Einsatz von Predictive Analytics!

3. Predictive Analytics im Management verankern

Wie bereits erwähnt, ist eine Implementierung ohne die Unterstützung der Mitarbeiter unmöglich. Sie müssen in jedem Fall von Predictive Analytics überzeugt werden. Vielfach vergessen wird jedoch, dass auch die Management-Ebene in die Prozesse eingebunden werden sollte. Zum einen verschafft das dem Projekt die nötige Wertschätzung und Priorität, zum anderen sind Analysen per definitionem eng mit den Geschäftsprozessen verknüpft. Die Führungseben hat aus diesem Grund ein großes Interesse am Gelingen – auch wenn dies den einzelnen Personen vorab vielleicht nicht bewusst ist. Zudem ist der Wert von offener Unterstützung der Geschäftsleitung nicht zu unterschätzen: Wissen Mitarbeiter, dass auch der Chef hinter dem Projekt steht, steigt die Motivation und damit die Erfolgswahrscheinlichkeit.

4. Klein starten, groß rauskommen

Gerade wenn mit Predictive Analytics ein neues Analyseinstrument in das eigene Repertoire aufgenommen wird, kommt es häufig zu ungeplanten Problemen und Verzögerungen. Aus diesem Grund sollte der Case zunächst im Kleinen an einem ganz konkreten Unternehmensproblem angegangen werden. Erst wenn dieses erfolgreich gelöst wurde, sollten daraus Rückschlüsse für weitere Unternehmensbereiche gezogen werden. Auf diese Weise sorgt die schrittweise Ausweitung für maximalen Erfolg.