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Unternehmen müssen die Nachfrage nach Produkten oder das Potenzial für eine hohe Nachfrage analysieren, um auch Probleme zu identifizieren, die Kunden verlieren. Analytisches CRM wird auf den gesamten Kundenlebenszyklus angewendet. Vorausschauende Modellierung Es kann auf jedes unbekannte Ereignis aus der Vergangenheit oder Zukunft angewendet werden, um ein Ergebnis zu erzielen. Das zur Vorhersage der Ergebnisse verwendete Modell wird mithilfe der Detektionstheorie ausgewählt. Predictive Modeling-Lösungen werden in Form von Data Mining-Technologie angeboten. Da dies ein iterativer Prozess ist, wird derselbe Algorithmus immer wieder iterativ auf Daten angewendet, damit das Modell lernen kann. Was ist der Unterschied zwischen deskriptiven, prädiktiven und präskriptiven Analysen? | Carlos Ramirez. Predictive Modeling Process Bei der prädiktiven Modellierung werden Algorithmen für die Vorhersage von Daten ausgeführt, da der Prozess iterativ ist und das Modell trainiert, das das am besten geeignete Wissen für die Geschäftserfüllung bietet. Nachfolgend sind einige Stufen der analytischen Modellierung aufgeführt.
Prognosemodell bereitstellen: Hosten Sie das Modell, um Zugriff auf eingehende Daten für Bewertungen bereitzustellen, während Sie die Modellleistung überwachen und bei Bedarf ein erneutes Training durchführen. Integration von Geschäftssystemen: Nutzen Sie den Predictive Score, um Maßnahmen zu ergreifen (Prozessverbesserung, Predictive Maintenance, Geräteüberwachung). Anwendungsfälle für Predictive Analytics Predictive Analytics kann verschiedenen Unternehmen und Abteilungen dabei helfen, wichtige Ziele zu erreichen und Probleme zu lösen. Prädiktive Analysen - KamilTaylan.blog. Es gibt Hunderte von Beispielen für Predictive Analytics. Nachfolgend finden Sie einige allgemeine Fälle aus verschiedenen Bereichen. Kundenerfolg Prognostizieren Sie, welche Kunden innerhalb eines bestimmten Zeitraums wahrscheinlich abwandern werden, damit Sie Maßnahmen ergreifen können, um den Verlust wertvoller Kunden zu verhindern Kategorisieren Sie Kunden anhand von Mustern in vordefinierte Gruppen (oder Segmente), um mehr über sie zu erfahren. Gesundheitswesen Prognostizieren Sie, welche Patienten ihre Termine wahrscheinlich nicht wahrnehmen werden, damit Sie die Produktivität von Ärzten durch minimale Ausfallzeiten steigern können.