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PREDICTIVE ANALYTICS

Deloitte Studien zufolge benutzen weniger als 20% der Unternehmen weltweit analytische Tools um zukünftige Gelegenheiten zu identifizieren. Bei SEREVISO benutzen wir Predictive Analytics und Adaptive Analytics Werkzeuge, um zukünftige Trends und Vorhersagen für unsere Partner zu extrahieren, damit diese ihren Wettbewerbern einen Schritt voraus sind.

Kurzgefasst, Predictive Analytics bedeutet, eine Reihe von Algorithmen und Funktionen zu benutzen, um Daten zu analysieren und zu identifizieren, was den vergangenen Geschäftstätigkeiten zufolge höchstwahrscheinlich passieren wird. Wir nehmen die Rohdaten und helfen Ihnen, über das, was Sie bereits wissen, hinauszublicken.

predictive analysis

Unternehmen können Predictive Analytics in allen Bereichen einsetzen, um Risiken zu reduzieren, Operationen zu reformieren und den Umsatz zu maximieren. Hier sind einige Beispiele:

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Marketingabteilung

  • Lead Scoring: die Aktionen der existierenden Kunden mit den zukünftigen Marketinganstrengungen korrelieren
  • Segmentierung verfeinern: zukünftige kundenspezifische Kampagnen durch das Verstehen spezifischer Targets pflegen
  • Vertrieb von Inhalt: die Art von Inhalt identifizieren, die am meisten mit den Kunden im Einklang ist, und ähnlichen Inhalt den Leads verteilen
  • Upselling und Cross-selling: zukünftige Trends und Verkaufsmöglichkeiten voraussahnen
  • Kampagne-Kanäle: wichtige Einblicke in die am meisten geeigneten Kanäle extrahieren
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Finanzabteilung

  • Kostenreduzierung: identifizieren, wo unterdurchschnittliche Leistungen wahrscheinlich werden und den Unternehmen ermöglichen zu reagieren, bevor dies passiert
  • Den Prozess der Finanzplanung verbessern: bessere Geschäftsentscheidungen treffen
  • Marktschwankungen: externe und interne Daten integrieren, um Szenario-Modellbildung zu ermöglichen
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Vertriebsabteilung

  • Zielorientierter Verkauf: ermitteln, welche Personen mehr an einem Kauf interessiert sind
  • Konversionen: Erhöhen der Konversionsrate durch besseres Targeting
  • Zeit einsparen: den Fokus auf die relevanten potentiellen Kunden richten

Predictive Analytics Methodologie

Analysieren des Unternehmens

  • Geschäftsziele
  • Erfolgskriterien

Verstehen der Geschäftsdaten

  • Daten sammeln
  • Daten erforschen
  • Qualität der Daten untersuchen

Daten vorbereiten

  • Datenauswahl
  • Datenbereinigung
  • Datenformatierung

Einsatz

  • Modelleinsatz
  • Ergebnisse auswerten
  • Kontrolle und Optimierung

Modellevaluation

  • Auswählen des Modells
  • Validierung des Modells

Datenmodellierung

  • Auswählen der Modellierungsmethoden
  • Aufbau eines geeigneten Modells

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