Predictive Analytics
Predictive Analytics nutzt historische Daten und statistische Modelle für Vorhersagen — Lead-Scoring, Churn-Risiko, Demand-Forecasting im B2B-Mittelstand.
Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics ist die Disziplin, aus historischen Daten Vorhersagen über künftige Ereignisse zu treffen — basierend auf statistischen Modellen oder Machine Learning. Im B2B-Mittelstand sind die typischen Anwendungen:
- Lead-Scoring — welche neuen Leads haben die höchste Abschluss-Wahrscheinlichkeit?
- Churn-Risiko — welche Bestandskunden steigen wahrscheinlich aus?
- Demand-Forecasting — wie entwickeln sich Anfragen, Umsatz oder Lagerbestände in den nächsten 12 Wochen?
Wichtig: Predictive Analytics ist kein Hellsehen. Es ist eine statistische Wahrscheinlichkeits-Aussage auf Basis von Mustern, die in den Daten der Vergangenheit liegen.
Wann lohnt sich Predictive Analytics für den Mittelstand?
Drei Voraussetzungen müssen erfüllt sein:
- Datenmenge — mindestens 12–24 Monate sauber strukturierte Historie
- Wiederkehrende Entscheidungen — die Modelle müssen oft genug greifen, um den Aufwand zu rechtfertigen
- Handlungsoption — Sie müssen aus der Vorhersage etwas tun können (sonst ist es nur teures Nice-to-have)
Was Predictive Analytics nicht ist
Predictive Analytics ist kein Ersatz für inhaltliches Marken-Verständnis. Wer die Branche, das Angebot und die Kundenpsychologie nicht kennt, baut Modelle, die methodisch korrekt und inhaltlich unbrauchbar sind. Deshalb arbeiten wir Predictive Analytics immer im Tandem mit der Marken- und Vertriebsperspektive.