Predictive Models

Definition & Bedeutung

Was sind Predictive Models? – Definition und Bedeutung

Predictive Models sind statistisch-mathematische oder algorithmische Verfahren, mit denen sich wahrscheinliche Ereignisse oder Zustände auf Basis vorhandener Daten prognostizieren lassen. Im Fokus steht dabei fast immer die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen, etwa des Kaufverhaltens von Kunden, Umsatzzahlen oder des Bedarfs an Lagerbeständen. In Unternehmen – besonders im E-Commerce – werden Predictive Models genutzt, um Geschäftsentscheidungen zielgerichteter, datenbasiert und effizient zu gestalten. Synergien bestehen dabei mit anderen datengetriebenen Methoden, zum Beispiel Predictive Analytics oder maschinellem Lernen.

Für Online-Händler oder Verantwortliche im digitalen Handel ist es von zentraler Bedeutung, künftige Trends, Abwanderungswahrscheinlichkeiten oder individuelle Kundenbedürfnisse im Voraus bestimmen zu können. Dadurch lassen sich nicht nur Risiken minimieren, sondern es eröffnen sich neue Möglichkeiten für gezieltes Marketing, optimale Lagerhaltung oder bessere Kundenbindung.

Wie funktionieren Predictive Models?

Predictive Models basieren auf dem Prinzip, Muster und Zusammenhänge in bestehenden, oft historischen Daten aufzuspüren und daraus Prognosen zu berechnen. Zunächst werden relevante Datenquellen – zum Beispiel Transaktionsdaten, Klickverhalten oder CRM-Informationen – analysiert und statistisch ausgewertet. Anschließend werden Modelle mithilfe bestimmter Algorithmen trainiert, um Regelmäßigkeiten zu erkennen und daraus Vorhersagen abzuleiten.

Wesentlich ist dabei, dass nicht Ursache-Wirkungsbeziehungen nachgewiesen werden, sondern meist statistische Korrelationen oder Wahrscheinlichkeiten. Das bedeutet: Predictive Models sagen nicht, warum ein Ereignis eintritt, sondern wie wahrscheinlich es ist, dass es unter bestimmten Bedingungen geschieht. Dies unterscheidet Predictive Models von kausalen Analysen.

Im E-Commerce könnten Predictive Models beispielsweise auf Basis von Produktansichten, Warenkorbabbrüchen und bisherigen Bestellungen berechnen, welche Kunden mit besonders hoher Wahrscheinlichkeit bald wieder kaufen oder welche Angebote im Warenkorb voraussichtlich ausgeschlossen werden.

Welche Methoden und Typen von Predictive Models gibt es?

Gängige Methoden

Predictive Models bedienen sich je nach Fragestellung und Datenstruktur ganz unterschiedlicher Methoden. Die wichtigsten Ansätze sind:

• Regressionsanalysen: Häufig eingesetzt zur Prognose von Mengen, etwa zukünftige Umsätze, basierend auf Einflussgrößen wie Saisonalität oder Marketingausgaben.
• Klassifikationsverfahren: Ziel ist hier die Einordnung eines Zielwerts in verschiedene Kategorien, z.B. ob ein Kunde kauft/nicht kauft oder ein Produkt als Bestseller eingestuft werden kann.
• Clusteranalyse: Hierbei werden Kundengruppen mit ähnlichen Merkmalen identifiziert, um Zielgruppen für gezielte Marketingmaßnahmen zu erkennen.
• Entscheidungsbäume: Diese Methode visualisiert Entscheidungsprozesse und unterstützt die Identifikation relevanter Faktoren, die zu einem Kauf beitragen.
• Neuronale Netze und Deep Learning: Kommt vor allem bei sehr großen, komplexen Datenmengen zum Einsatz, z.B. zur Bild- oder Spracherkennung oder bei Prognosen mit vielen Einflussfaktoren.

Arten prädiktiver Algorithmen

Predictive Models lassen sich weiter unterteilen in:

• Parametrische Modelle: Diese Modelle setzen bestimmte Annahmen über die Verteilung der Daten voraus und sind oftmals mathematisch einfacher zu interpretieren. Beispielsweise die lineare Regression.
• Non-parametrische Modelle: Hier gibt es weniger Annahmen über die Form der Datenverteilung. Sie sind flexibler, aber oft komplexer und benötigen mehr Daten. Beispiele sind Entscheidungsbäume und Random Forests.
• Semi-parametrische Modelle: Sie kombinieren Eigenschaften beider Ansätze und werden verwendet, wenn nur gewisse Aspekte der Datenstruktur bekannt sind.

Im täglichen Einsatz im Handel werden häufig Methoden kombiniert, um möglichst verlässliche Prognosen zu erzielen.

Wie werden Predictive Models in der Praxis angewendet?

Predictive Models in verschiedenen Branchen

Predictive Models sind branchenübergreifend etabliert, jedoch unterscheidet sich die konkrete Anwendung deutlich:

• Handel / E-Commerce: Prognose von Kaufwahrscheinlichkeiten, automatische Produktempfehlungen, Vorhersage von Retourenquoten oder Optimierung der Preisgestaltung (dynamic pricing).
• Versicherung: Individuelle Risikoabschätzung beispielsweise im Kfz-Bereich auf Basis von Fahrverhalten und Schadenshistorie.
• Gesundheitswesen: Früherkennung von Risiken bei Patienten oder Prognose von Behandlungsverläufen auf Basis elektronischer Krankenakten.
• Finanzwesen: Analyse von Bonitätsdaten zur Vorhersage von Kreditausfallrisiken oder Bewertung von Anlageprodukten.
• Marketing und CRM: Ermittlung von Response-Wahrscheinlichkeiten auf Kampagnen, Identifikation von Cross- und Upselling-Potenzialen, Churn Prediction (Absprung-Wahrscheinlichkeit).

Wie setzen Unternehmen Predictive Models ein?

Im E-Commerce, insbesondere bei Online-Händlern, werden Predictive Models vor allem genutzt, um kundenindividuelle Empfehlungen auszugeben, Warenströme zu steuern oder Marketingbudgets gezielter einzusetzen. Häufige Einsatzfelder sind:

• Churn Prediction: Welche Kunden werden wahrscheinlich bald abspringen? Frühwarnsysteme steuern gezielte Rückgewinnungs- oder Retention-Maßnahmen gerade bei margenstarken Stammkunden.
• Demand Forecasting: Prognose, welche Artikel zu bestimmten Zeitpunkten besonders nachgefragt werden. Das optimiert Lagerhaltung und verhindert Engpässe.
• Dynamic Pricing: Automatisierte Anpassung von Preisen in Echtzeit, basierend aus Prognosen zu Nachfrage, Wettbewerbspreisen oder Lagerbestand.
• Personalisierte Marketingmaßnahmen: Auswahl passender Produkte, Rabattaktionen oder Inhalte abhängig von den individuellen Vorhersagen des Kundenverhaltens.
• Frauderkennung: Automatische Analyse von Transaktionen, um potenziellen Betrug frühzeitig zu erkennen.

Die kontinuierliche Auswertung und Aktualisierung solcher Modelle sorgt dafür, dass sie mit wechselnden Marktbedingungen Schritt halten.

Welche Vorteile und Perspektiven bieten Predictive Models?

Die Nutzung von Predictive Models eröffnet Unternehmen zahlreiche Vorteile:

• Datenbasierte Entscheidungen: Entscheidungen werden fundierter, objektiver und nachvollziehbarer getroffen.
• Wettbewerbsvorteil: Wer Trends und Kundenbedürfnisse früher erkennt, kann schneller reagieren und Maßnahmen optimieren.
• Kosteneinsparung: Weniger Streuverluste bei Marketingkampagnen, reduzierte Lagerhaltungskosten und effizientere Prozesse.
• Kundenbindung: Durch personalisierte Angebote lässt sich die Loyalität von Bestandskunden erhöhen. Gleichzeitig werden Abwanderungen schneller erkannt und verhindert.
• Automatisierung: Viele Prozesse, wie zum Beispiel Preisfindung oder Produktempfehlungen, laufen automatisiert und nahezu in Echtzeit ab.

Mittelfristig sind Predictive Models damit ein zentraler Hebel zur Steigerung von Umsatz und Rentabilität im digitalen Handel.

Wie lässt sich die Integration von Predictive Models in bestehende E-Commerce-Systeme meistern?

Die Einführung von Predictive Models im E-Commerce stellt Unternehmen oftmals vor organisatorische, technologische und prozessuale Herausforderungen. Um die Potenziale optimal zu nutzen, gilt es, verschiedene Aspekte zu beachten:

Herausforderungen und Lösungsansätze

Zu den typischen Schwierigkeiten zählen:

• Datenqualität und -verfügbarkeit: Predictive Models benötigen eine ausreichende Menge und Qualität an Daten. Shop- und Systemdaten sollten zentral aggregiert und aktuell sein.
• Integration in bestehende Systeme: Häufig ist es notwendig, verschiedene Softwarelösungen wie Warenwirtschaft, Order Management oder Customer Data Management (CDM) intelligent zu vernetzen.
• Fachliche und technische Expertise: Die Entwicklung, Pflege und Weiterentwicklung von Predictive Models setzt Know-how in Statistik, Datenanalyse und Machine Learning voraus.
• Akzeptanz im Unternehmen: Die Einführung neuer datenbasierter Prozesse erfordert Kommunikation, Weiterbildung und den kulturellen Wandel im Team.

Empfehlenswert ist ein schrittweises Vorgehen: Zunächst sollten Leuchtturmprojekte mit klar messbarem Mehrwert umgesetzt und ausgewertet werden. Anschließend kann die Skalierung auf weitere Anwendungsfelder erfolgen.

Moderne Commerce-Plattformen, wie beispielsweise Hublify, bieten die Möglichkeit, Predictive Models eng mit bestehenden Modulen wie Warenwirtschaft, Order Management, PIM und Billing zu verzahnen. Dadurch entsteht ein nahtloser Datenfluss und Predictive Models können auf alle Daten entlang des Commerce Prozesses zugreifen und ihr Potenzial entfalten – von smarter Lagerplanung bis hin zu automatisierten, dynamischen Marketingmaßnahmen.

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