Der Begriff „predictive analytics“ umfasst alle statistischen Methoden, die data mining, data modelling und machine learning kombinieren. Möglich wird sie durch den Einsatz von Software, die sogar als freeware verfügbar ist (z.B. KNIME) und dem Einsatz großer Rechenkapazitäten, der heute von Amazon, Google & Co. Angeboten wird.

Beide Voraussetzungen, Software und Rechnerkapazitäten, sind also auch für kleine und mittlere Unternehmen erschwinglich. Damit öffnet sich die Tür der predictive analytics für eine große Zahl von Unternehmen und Geschäftsmodellen.

Und genau hier liegt die Chance. Die meisten Geschäftsmodelle bauen in ihrer inneren Architektur auf der Fortschreibung der Vergangenheit, also Regression oder Extrapolation, auf. Die menschliche Erfahrung gehört in die gleiche Kategorie, sozusagen als Extrapolation auf Basis von Bauchgefühl. Predictive analytics ist diesen traditionellen Ansätzen überlegen.

Die Vorteile sind immens. Unternehmensabläufe lassen sich deutlich optimieren, z.B. durch die Senkung von CPOs, die Steigerung von Servicequoten oder die Verringerung von Vorlaufzeiten. Noch interessanter wird es, wenn das eigentliche Geschäftsmodell auf preditice analytics basiert. So im Medienbereich durch eine Optimierung der Themenzusammensetzung oder im E-Commerce durch eine Optimierung der Sortimentszusammenstellung.

Aus meiner Sicht Grund genug für jeden Unternehmer, seine Geschäftsmodelle auf den Einsatz von predictive analytics zu untersuchen. Es ist wie die Geschichte vom Hasen und dem Igel. Allerdings gibt es einen Unterschied: Mit predictive analytics hätte der Hase gewonnen….