KI-Trends: Predictive Analytics unterstützen Ihre Abo-Strategie und Geschäftswachstum

Auch wenn jeder aktuell über das Wunderkind „Generative KI“ redet, wollen wir den Hype zurück zu einem erprobten Klassiker lenken: Predictive Analytics bieten datenbasierte Handlungsempfehlungen, um Ihre Subscription-Erfolge zu messen und zu steigern.

Predictive Analytics: eine kurze, einfache und sehr simple Definition

Am einfachsten kann man Predictive Analytics (zu deutsch „vorhersagende Analyse“) in ihrer Funktion und Anwendung definieren, indem man über das Wetter redet.

Denn die Wettervorhersage basiert auf Predictive Analytics. Dabei werden riesige Mengen historischer Daten verwendet, um das Wetter vorherzusagen. Je präziser die historischen Daten zum gewünschten Ergebnis passen (z.B. Ort, Jahreszeit, Wetterkonditionen) und je näher der Zeitraum der Vorhersage ist, desto genauer sind die Resultate.

Deshalb ist der Regenradar oft unglaublich akkurat, wenn es darum geht, Schauer in der unmittelbaren Nachbarschaft in den nächsten 30-60 Minuten vorherzusagen. Das ist teilweise so genau, dass man seinen regenfreien Sprint zum Bus auf die Minute genau planen kann.

Wenn jedoch der Wettermoderator am Montag Sonne für das Wochenende vorhersagt, ist dies nur eine sehr grobe Einschätzung, die spätestens am Freitag jegliche Glaubwürdigkeit verloren haben könnte.

Wie funktioniert Predictive Analytics im Business?

Predictive Analytics nutzen also große Mengen an historischen Daten, um Wahrscheinlichkeiten zu errechnen. Wenn der Computer also eine Vorhersage macht, hat er lediglich das Ergebnis gewählt, das mit der höchsten Wahrscheinlichkeit eintritt.

Das bedeutet jedoch auch, dass diese Vorhersagen nicht immer eintreten werden. Sie basieren lediglich auf Daten vergangener Ereignisse. Man kann es mit dem erfahrungsbezogenen Instinkten eines Experten vergleichen, nur dass die Vorhersage nicht auf Erfahrungen, sondern auf riesigen Datenmengen basiert.

Gerade deshalb ist die Qualität der Daten grundlegend, um gute Vorhersagen zu tätigen. Und das ist auch der Grund, warum ein Predictive Analytics-System immer besser wird, je mehr Daten es sammeln und verarbeiten kann (ob nun aus Ihrem eigenen oder anderen, ähnlichen Unternehmen).

PS: Es ist daher auch möglich, Daten zu kaufen. Dabei muss jedoch beachtet werden, dass sie zu Ihrem Unternehmen, Ihren Kundenstämmen, Ihrem Markt, Standort, usw. passen. Ansonsten riskieren Sie, Äpfel mit Birnen zu vergleichen, indem Sie Ihre Vorhersagen für Äpfel auf Birnendaten basieren.

Wie können Sie Predictive Analytics für Ihr Subscription-Unternehmen nutzen?

Kundenverhalten (inklusive Churn-Vorhersagen)

Erhalten Sie Vorhersagen über das Verhalten von Kundengruppen oder Leads, wenn es um Kampagnen, E-Mails oder andere Aktivitäten geht.

So können Sie beispielsweise nur Leads oder Kunden ansprechen, die mit höchster Wahrscheinlichkeit positiv auf die Kampagne reagieren.

Sie können auch Kunden oder Leads mit Predictive Analytics segmentieren, die beispielsweise nur mit einer Rabatt-Kampagne einen Einkauf tätigen. Indem Sie Kunden nicht ansprechen, die auch ohne Rabatt Ihre Produkte kaufen würden, machen Sie nicht nur Umsatz, sondern Sie sparen auch noch.

Für viele Abonnement-Unternehmen sind Predictive Analytics insbesondere wichtig, um Retention (Kundenbindung) und Churn-Verhalten vorherzusagen. Dadurch können beispielsweise frühzeitig Kunden identifiziert werden, deren Verhalten identisch mit dem Verhalten von abgesprungenen Kunden (vor dem Absprung) ist. Mit diesem Wissen können Sie proaktiv Gegenmaßnahmen durchführen, bevor die Kunden überhaupt bewusst daran denken, das Abo zu kündigen.

Unternehmensvorhersagen

Bei der Jahresplanung für Ihr Unternehmen können Datenanalysen und -vorhersagen eingesetzt werden, um saisonale, markt- und demografische Trends abzuwägen und in Ihrer Planung sowie Ihren Zielen zu berücksichtigen. Ein immenser Vorteil ist dabei die kontinuierliche Anpassung der Vorhersagen basierend auf aktuellen Daten. Damit lassen sich Ziele in regelmäßigen Abständen auf die aktuelle Unternehmens- und Marktsituation der letzten Monate, Wochen und Tage hin abgleichen.

Denn ähnlich wie beim Wetter gibt es manchmal Dinge, die man nicht 12 Monate im Voraus vorhersagen kann – beispielsweise ein im Suez-Kanal feststeckendes Transportschiff, dass mal eben Logistikprobleme für die gesamte Tech-Branche verursacht, die noch heute andauern.  

Schutz vor Cyber-Kriminalität & Betrug

Cyber-Kriminalität steigt und steigt, denn mit jedem Fortschritt in KI-Technologie stehen Kriminellen neue Methoden zur Verfügung, um Sicherheitssysteme zu knacken, Menschen zum Herausgeben von sensiblen Daten zu manipulieren und Infrastrukturen zu unterbrechen, um Unternehmen zu erpressen.

Doch auch Cyber Security-Lösungen verwenden die neuste KI-Technologie und lernen von jedem Vorfall, verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und so das IT-Team zu benachrichtigen oder automatisch präventive Maßnahmen zu anzustoßen.

Tatsächlich bestehen die meisten modernen Cyber Security-Systeme aus KI-basierten Systemen und geschulten Experten, die globale Datenbanken nutzen, die jeden neuen Virus, Phishing-Versuche usw. in Echtzeit dokumentieren.  

Für Unternehmen kann Predictive Analytics beispielsweise risikoreiche und auffällige Zahlungen identifizieren und markieren, indem die Zahlungen mit Metriken vergangener risikoreicher Zahlungen verglichen werden. Jede identifizierte Zahlung kann anschließend bearbeitet werden, indem Sie an einen verantwortlichen Experten weitergeleitet, automatisch geblockt oder anderweitig gemanagt wird.

Risiko-Analyse

Der Weg zum Erfolg ist nicht immer sicher und viele große Unternehmen haben durch risikoreiche Entscheidungen einen Wettbewerbsvorteil erlangt. Doch manchmal ist der Unterschied zwischen einem kalkuliertem Risiko und einem Glücksspiel nadelöhrdünn.

Predictive Analytics kann in diesen Fällen eine Art Sicherheitsnetz bieten, indem es verschiedene Entscheidungspfade bewertet und deren Ergebnisse evaluiert.

Natürlich muss hier beachtet werden, dass gerade bei risikoreichen Entscheidungen die Vorhersage nicht so akkurat ist, da im Risiko oft auch das Neue liegt und dadurch die relevanten Daten fehlen.

Doch sie kann dennoch etwaige Entscheidungshilfen bieten, indem sie beispielsweise die Wahrscheinlichkeit von Gewinn und Verlust berechnen kann.

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