Predictive Analytics: Grundlagen, Projektbeispiele und L ... / 3 Standardprozess eines Predictive-Analytics-Projekts

Ungeachtet des konkreten Anwendungsfalls lässt sich mittlerweile ein "best practice" im Vorgehensmodell für die Umsetzung von Predictive-Analytics-Anwendungsfällen identifizieren. Im Folgenden werden die 9 Schritte in der Entwicklung eines Predictive-Analytics-Anwendungsfalls ("Use Case") beschrieben, die in Projekten von Horváth & Partners regelmäßig zur Anwendung kommen.

Abb. 4: Vorgehen im Predictive Analytics Projekt

3.1 Use Case Assessment

Im ersten Schritt werden grundlegende Potenziale hinsichtlich des Einsatzes von Predictive Analytics mit dem Unternehmen diskutiert, die Hauptprozesse betrachtet und mögliche Use Cases evaluiert. Bei der Identifizierung und Evaluation der möglichen Use Cases kommt insbesondere die Stärke der Kombination von Branchenexperten, die das Marktumfeld genau kennen, und Fachexperten, die die Potenziale und Grenzen von Predictive Analytics einschätzen können, zum Tragen. Nach einer quantitativen und qualitativen Analyse der infrage kommenden Use Cases werden einer oder mehrere davon priorisiert und zur Umsetzung ausgewählt. In der Auswahl spielen vor allem Kriterien wie Komplexität der Lösung, Verfügbarkeit von Daten, mögliche Synergieeffekte sowie erwarteter Aufwand und Gewinn, eine entscheidende Rolle.

3.2 Use Case Spezifizierung

Im zweiten Schritt muss die Ist-Situation umfassend analysiert werden, um zu verstehen, ob die zugrundeliegende Fragestellung für den ausgewählten Use Case richtig gesetzt ist. Die Erfahrung der letzten Jahre zeigt deutlich, dass die meisten Firmen schon in diesem ersten Schritt die größten Fehler machen.

Praxis-Beispiel

Forecast-Methoden im Sales-Bereich

Zur besseren Antizipation von Nachfrageschwankungen bei großen, regelmäßigen Nachfragemengen kann ein Predictive Sales Forecast das richtige Instrument sein. Basiert das Geschäftsmodell jedoch auf wenigen Leuchtturm...