Predictive Analysis vs. Forecasting - Obwohl es nahezu unmöglich ist, die Zukunft vorherzusagen, ist es für Marken und Unternehmen in allen Sektoren äußerst wichtig zu verstehen, wie sich der Markt entwickelt und welche Verbrauchertrends sich abzeichnen. Dies liegt daran, dass Verbraucher ein wesentlicher Bestandteil der Erfolgs- und Wachstumsgeschichte jeder Marke sind. Dies liegt daran, dass Marken und Verbraucher ein wesentlicher Bestandteil des Marktökosystems sind. Um dieses Ökosystem zu verstehen, ist es wichtig, eine gründliche Marktanalyse durchzuführen. Diese prädiktive Analyse hilft Ihnen, Ihre Zielgruppe einerseits besser zu verstehen und andererseits die Markenbindung zu verbessern. Zusammen werden diese prädiktiven Analysen und Prognosen Unternehmen dabei helfen, profitabel zu wachsen.

Dieser Artikel über Predictive Analysis vs. Forecasting ist wie folgt aufgebaut:

  • Predictive Analysis vs Vorhersage von Infografiken
  • Was ist Predictive Analysis und wie funktioniert Predictive Analysis?
  • Predictive Analysis vs Forecasting - Wie kann es Unternehmen helfen?
  • Die folgenden 4 Hauptvorteile der Prognose sind zu verzeichnen
  • Schlussfolgerung aus Predictive Analysis vs. Forecasting

Predictive Analysis vs Vorhersage von Infografiken

Was genau ist eine Marktanalyse? Die Marktdatenanalyse ist eine Technik, bei der Marken alle ihnen zur Verfügung stehenden Informationen über den Markt nutzen und dann eine Strategie entwickeln, die ihnen hilft, die vorhandenen Chancen zu nutzen. Durch das richtige Verständnis der aktuellen und zukünftigen Trends des Marktes können Marken die richtige Strategie wählen, um im Markt voranzukommen und hohe Gewinne zu erzielen. Die Marktanalyse ist ein sehr wichtiger Aspekt des Geschäfts, da sie die Erfolgsquote aller Unternehmen zeigt und das künftige Wachstum des Unternehmens auf effektive Weise dokumentiert. Kurz gesagt, eine Marktanalyse hilft einer Marke dabei, relevante und wichtige Informationen zu dokumentieren, die für das Unternehmen von Nutzen sein können, wenn es darum geht, ein neues Produkt / eine neue Dienstleistung auf den Markt zu bringen oder wie effektiv eine Werbekampagne in Zukunft sein wird.

Bei richtiger Durchführung kann die Marktanalyse den Marken helfen, die folgenden Fragen umfassend zu beantworten:

  1. Wer ist unsere Zielgruppe?
  2. Was sind ihre Bedürfnisse und Grunderwartungen?
  3. Wie kann ich meine Produkte / Dienstleistungen so vermarkten, dass sie sich vom Markt abheben?
  4. Wer sind meine Konkurrenten und wie hoch ist ihr USP?
  5. Wie sind meine Werbekampagnen in der Branche? Was ist der Umfang der Verbesserungen?
  6. Wie komme ich zur nächsten Entwicklungsstufe?
  7. Wie können wir unsere Ressourcen besser nutzen?
  8. Müssen die Prioritäten und Ziele meiner Marke geändert werden?

Eine gut durchgeführte und recherchierte Marktanalyse kann Marken dabei helfen, all diese Fragen auf wichtige Weise zu beantworten. Wenn die Antwort auf diese Fragen bekannt ist, fällt es einer Marke leichter, einen Weg zu finden, auf dem sie Veränderungen umsetzen können, die für das allgemeine Wachstum und die Entwicklung einer Marke von Vorteil sind.

Nachdem wir die Bedeutung der Marktanalyse verstanden haben, schauen wir uns die drei Phasen an, die durchgeführt werden müssen, um diese Analyse zu erstellen. Um eine gute Analyse zu erstellen, ist es wichtig, Informationen über das Unternehmen auf komplizierte Weise zu untersuchen. Durch das Verständnis der Vergangenheit können aktuelle und zukünftige Marken eine gute und umfassende Analyse erstellen.

  • Vergangenheitsberichte verstehen: Mithilfe der Vergangenheitsanalyse können Marken nachvollziehen, welche Kampagnen erfolgreicher waren, um ihre Zielgruppe zu erreichen. Dies wird den Marken auch helfen, die Hürden und Herausforderungen zu verstehen, denen sie bei der Umsetzung ihrer Kampagnen begegnet sind, und so sicherstellen, dass zukünftige Kampagnen erfolgreich und produktiv umgesetzt werden.
  • Analyse der aktuellen Marktsituation: Es ist sehr wichtig, dass Unternehmen den Markt und die Wirtschaft, in der sie tätig sind, verstehen. Dies liegt daran, dass das Verständnis des Marktes es Unternehmen ermöglicht, sich nicht nur mit ihrer Zielgruppe in Verbindung zu setzen, sondern auch Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen, die vom bestehenden Markt nachgefragt werden. Dies wiederum hilft Unternehmen, ihre materiellen und immateriellen Ressourcen zu maximieren.
  • Erfolgreich die Zukunft vorhersagen: Marktanalysen können Unternehmen dabei unterstützen, die zukünftigen Trends vorherzusagen und Pläne zu erstellen, die initiiert werden können, um selbst gegenüber den Wettbewerbern den größtmöglichen Vorteil zu erzielen. Durch die Schaffung konstanter und leistungsfähiger Kundenbeziehungen und die Sicherstellung einer hohen Kapitalrendite können Marken in Zukunft bessere Ergebnisse erzielen.

Predictive Analysis vs Forecasting sind zwei Methoden, mit denen Unternehmen effektive Marktanalysepläne erstellen können. Dies liegt daran, dass Marken durch diese beiden Prognoseverfahren ihre Kunden einerseits besser verstehen und andererseits bessere Produkte und Dienstleistungen sicherstellen können.

Was ist Predictive Analysis und wie funktioniert Predictive Analysis?

Predictive Analysis ist eine Technik, die Statistiken nutzt, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Predictive Analysis kann auch auf Ereignisse angewendet werden, die bereits stattgefunden haben. Beispielsweise können mithilfe von Vorhersageanalysen Vorfälle, die zur Straftat geführt haben, aufgedeckt und auch die dahinter stehenden Kriminellen identifiziert werden.

Das verwendete Modell basiert auf der Erkennungstheorie, die vom Verhältnis abhängt, wie oft ein Ergebnis nach Angabe einer bestimmten Datenmenge möglich ist, beispielsweise die Wahrscheinlichkeit, dass eine Mail ein Spam ist, im Vergleich zu einer Mail, die wichtig ist.

Klassifikatoren können in Modellen verwendet werden, um herauszufinden, ob Daten zu einer Menge oder zum Wort gehören. Sagen Sie zum Beispiel bei E-Mails, ob die E-Mail Spam oder normal ist. Aufgrund seiner ähnlichen Lernbereiche ähnelt Predictive Analysis fast dem maschinellen Lernen. Aus diesem Grund wird die prädiktive Modellierung im kommerziellen Umfeld als prädiktive Analyse bezeichnet.

Predictive Analytics können daher zur Optimierung von Marketingkampagnen beitragen, aber es ist schwierig, ihre Vorteile über das hinaus zu erkennen. Dies macht es nahezu unmöglich, prädiktive Analysetechniken mit einem guten und umfassenden Verständnis der Industrie zu implementieren. Aus diesem Grund können Sie am besten von der prädiktiven Analyse profitieren, indem Sie sich mit den Grundlagen der Branche vertraut machen.

  • Prädiktoren können Marken dabei helfen, ihre Kunden auf umfassende Weise zu bewerten: Der zentrale Baustein jeder prädiktiven Analysemethode ist ein Prädiktor. Beispielsweise ist die Aktualität ein Prädiktor, der auf der Zeitspanne basiert, in der der Verbraucher ein Produkt / eine Dienstleistung der Marke gekauft hat. Je jünger der Verbraucher ist, desto höher ist der Wert seiner Aktualität. Als zuverlässiger Prädikator für Kampagnenreaktionen haben Verbraucher mit höherer Aktualität eine höhere Wahrscheinlichkeit, zurückgerufen zu werden. Dies bedeutet, dass der Kunde, der kürzlich Ihr Produkt / Ihre Dienstleistung gekauft hat, bessere Chancen hat, Ihnen konstruktives Feedback zu geben. Kurz gesagt, für jedes einzelne Vorhersageziel gibt es mehrere Prädiktoren, mit denen die Kundendatenbank eingestuft werden kann. Zum Beispiel können Marken mithilfe von Prädiktoren das Online-Verhalten ihrer Kunden untersuchen. Diejenigen, die weniger Zeit online verbringen, sind nicht daran interessiert, ihr Online-Abonnement zu verlängern. Durch die gezielte Ansprache von Kunden, die häufiger online sind, können Marken ihre Ressourcen effektiv maximieren.
  • Das Kombinieren von Prädiktoren kann zu intelligenteren Rankings führen: Marken können ein Modell erstellen, indem sie mehrere Prädiktoren bündeln. Das Erstellen eines Modells ist die Hauptidee hinter der prädiktiven Analyse. Eine Möglichkeit, zwei Prädiktoren zu kombinieren, besteht darin, sie einfach hinzuzufügen. Wenn also sowohl das Interesse als auch die online verbrachte Zeit die Wahrscheinlichkeit beeinflussen, auf einen Mailer zu antworten, kann ein guter Prädiktor erstellt werden, indem die online verbrachte Zeit und das Interesse hinzugefügt werden. Ein solches Schema, das durch Zusammenziehen von zwei Prädiktoren erzeugt wird, wird danach als Modell bezeichnet und ist im obigen Fall ein lineares Modell. Aus diesem Grund wird die prädiktive Analyse manchmal als prädiktive Modellierung bezeichnet. Gleichzeitig ist es wichtig zu bedenken, dass Vorhersagemodelle nicht einfach, sondern sehr umfangreich und komplex sind, um die Komplexität des Marktes zu verstehen, und vor allem eine Vielzahl von Prädiktoren umfassen.

Ein weiterer Aspekt, den Sie berücksichtigen sollten, ist, dass es schwierig wird, die richtige Option auszuwählen, da es auf dem Markt so viele Vorhersageoptionen gibt. Aufgrund der Vielzahl von Formeln und der Komplexität der Branche ist es für Marken nahezu unmöglich, alle zu testen, um das beste Modell zu ermitteln.

Modelle für Vorhersageanalysen können auch am Computer erstellt werden, wobei die kollektive Erfahrung der Organisation zum Verständnis komplexer Verbraucherverhalten und demografischer Daten verwendet werden kann. Dies ist im Kern eine Mischung aus Crunching sowie Versuch und Irrtum. Die prädiktive Analyse kann einerseits sehr komplex und andererseits sehr einfach sein, es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass einfache Modelle möglicherweise nicht so gut vorhersagen können wie komplexe.

Fazit: Es ist immer besser, wenn eine Marke in ein gemeinsames Modell investiert, um Kunden und deren Verhalten besser vorhersagen zu können. Während Predictive Analytics auf den Fähigkeiten automatischer Maschinen basiert, sind die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um diese zu steuern, menschlich. Daher muss jede Marke sowohl in Predictive Analysis als auch in Forecasting auf erfolgreiche Weise investieren.

Predictive Analysis vs Forecasting - Wie kann es Unternehmen helfen?

Forecasting ist eine Methode, mit der Unternehmen Trends herausfinden, die den Markt in den Unternehmensjahren dominieren werden. Es hat viele Vorteile, nicht nur für Neugründer, sondern auch für etablierte und alte Unternehmen. Prognosen werden als Planungsinstrument definiert, das dem Management helfen kann, mit einer ungewissen Zukunft umzugehen, hauptsächlich durch die Verwendung von Vergangenheitsdaten und die Analyse von Markttrends. Der Prognoseprozess beginnt mit bestimmten Annahmen, die auf der Managementerfahrung, dem Wissen und dem geschickten Urteilsvermögen des Managementteams beruhen. Diese Schätzungen werden dann auf Techniken wie Box-Jenkins-Modelle, Delphi-Methode, exponentielle Glättung, gleitende Durchschnitte, Regressionsanalyse und Trendprojektion projiziert. Da ein Fehler in den Annahmen auch zu einem ähnlichen oder vergrößerten Fehler bei den Prognoseergebnissen führt, wird die Sensitivitätsanalysetechnik angewendet, bei der bestimmten Faktoren, die auch als Variablen bezeichnet werden, ein Wertebereich zugewiesen wird.

4 Hauptvorteile der Prognose sind folgende

  1. Forecasting hilft bei der Gründung neuer Startups und der Förderung neuer Marken: Forecasting ist ein wichtiges Element beim Aufbau neuer Marken in der Branche. Dies gilt insbesondere dann, wenn die Branche mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert ist und es viele Hürden gibt, eine erfolgreiche Marke aufzubauen. Durch Prognosen können Unternehmer herausfinden, wie sie diese Herausforderungen am besten bewältigen und so ein erfolgreiches Unternehmen aufbauen können. Durch Prognosen können Marken verstehen, wie sie auf dem Markt wahrgenommen werden und ob ihre Produkte in der Lage sind, die Erwartungen und Anforderungen der Zielgruppe zu erfüllen. Kurz gesagt, eine gute und solide Prognose kann Start-up-Unternehmen dabei helfen, ihre Erfolgschancen zu erhöhen, indem sie ihren Einstieg viel besser planen und strategischer gestalten. Gleichzeitig kann eine gute Prognose dazu beitragen, dass neue Marken die Angebots- und Nachfragesituation meistern und so ihre Markenstärke und -bindung steigern.
  1. Prognosen können Marken dabei helfen, ihre finanziellen Ressourcen viel besser als bisher zu nutzen: Finanzielle Belange, insbesondere für neue und kleine Unternehmen, sind ein sehr wichtiger Aspekt. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass in solchen Situationen die verfügbaren Ressourcen ordnungsgemäß und effektiv genutzt werden. Da keine Marke ohne ausreichendes Kapital überleben kann, spielen Finanzprognosen in einem solchen Szenario eine sehr wichtige Rolle. Durch die Unterstützung von Unternehmen bei der richtigen Aufteilung ihrer Ressourcen können Finanzprognosen den Schlüssel für eine ordnungsgemäße und effektive Finanzplanung in einem Unternehmen darstellen.
  2. Prognosen können der Verwaltung helfen, gute und erfolgreiche Managemententscheidungen zu treffen: Jedes Unternehmen basiert auf guten Verwaltungsentscheidungen. Ohne ein starkes administratives Rückgrat werden Unternehmen früher oder später vollständig zum Scheitern verurteilt. Das Verwaltungsteam eines Unternehmens ist im Wesentlichen ein Entscheidungsprozess und dafür verantwortlich, Entscheidungen zu treffen und sicherzustellen, dass die getroffenen Entscheidungen getroffen werden. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass die Räder der Verwaltungsabteilung kontinuierlich arbeiten, und hier spielt die Prognose eine sehr wichtige Rolle, da sie Unternehmen hilft, Entscheidungen zum richtigen Zeitpunkt zu treffen.
  3. Prognosen helfen Unternehmen, systematisch zu planen: Planung ist ein sehr wichtiger Bestandteil eines jeden Unternehmens, sei es langfristig oder kurzfristig. Prognosen können Unternehmen dabei unterstützen, ihre Wachstumsstrategie zu planen und dabei die Bedürfnisse der Verbraucher zu berücksichtigen, während sie gleichzeitig die Markttrends genau kennen. Mit anderen Worten, eine gute und ordnungsgemäße Planung, ob für das Gesamtwachstum des Unternehmens oder für einen Teil des Unternehmens, hängt vollständig von guten Prognosetechniken ab.

Ein Fazit von Predictive Analysis vs. Forecasting

Letztendlich sind Predictive Analysis und Forecasting zwei Techniken, mit denen Marken Markttechniken richtig prognostizieren und verstehen und gleichzeitig die Erwartungen der Kunden erfüllen können. Kurz gesagt, es besteht heutzutage nicht mehr die Notwendigkeit einer besseren prädiktiven Analyse im Vergleich zu Prognosemethoden, sondern eine bessere Anwendung der vorhandenen Techniken.

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