{"id":26212,"date":"2021-06-08T12:00:50","date_gmt":"2021-06-08T10:00:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/?p=26212"},"modified":"2023-03-06T13:46:07","modified_gmt":"2023-03-06T12:46:07","slug":"advanced-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/blog\/advanced-analytics\/","title":{"rendered":"Was ist Advanced Analytics und warum ist es f\u00fcr Unternehmen so wichtig?"},"content":{"rendered":"<section class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][\/vc_column][vc_column width=&#8220;2\/3&#8243;][vc_column_text]<\/p>\n<h3><span style=\"color: #ef6c00\"><strong>Advanced Analytics bezeichnet eine Sammlung verschiedener Werkzeuge zur Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten, die eine Vorhersage auf zuk\u00fcnftige Ereignisse zul\u00e4sst.<\/strong><\/span><\/h3>\n<p>Damit unterscheidet sich Advanced Analytics ma\u00dfgeblich von <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/business_intelligence\/\"><strong>Business Intelligence (BI)<\/strong><\/a>, die sich ihrerseits haupts\u00e4chlich mit der Analyse historischer Daten und Ereignisse befasst und somit Erkl\u00e4rungen liefert, warum bestimmte Ereignisse in der Vergangenheit aufgetreten sind. Im Big Data-Zeitalter er\u00f6ffnet der konsequente Einsatz von <strong>Big Data-Analytics<\/strong> Unternehmen potenzielle Wettbewerbsvorteile.[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_single_image image=&#8220;26179&#8243; img_size=&#8220;large&#8220; onclick=&#8220;link_image&#8220;][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][\/vc_column][vc_column width=&#8220;2\/3&#8243;][vc_column_text]Allgemein geht Advanced Analytics damit \u00fcber die klassischen Business Intelligence-Ans\u00e4tze hinaus und kann sehr gut genutzt werden, um die folgenden Felder abzudecken:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Segmentierung<\/strong>\u00a0bezeichnet die Gruppierung von Objekten basierend auf \u00c4hnlichkeiten<\/li>\n<li><strong>Klassifikation<\/strong>\u00a0von unklassifizierten Elementen gem\u00e4\u00df gemeinsamen Eigenschaften<\/li>\n<li><strong>Korrelation<\/strong>\u00a0steht f\u00fcr die Identifizierung von wechselseitigen Beziehungen zwischen den Eigenschaften von Elementen<\/li>\n<li><strong>Forecasting<\/strong>\u00a0zur Ableitung von zuk\u00fcnftigen Werten<\/li>\n<li><strong>Assoziation\u00a0<\/strong>bezeichnet die Identifizierung der H\u00e4ufigkeit des gemeinsamen Auftretens und die Ableitung von der Regel<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dabei unterscheidet man verschiedene Ans\u00e4tze, die je nach gegebenem Szenario Anwendung finden. Diese wollen wir im Folgenden kurz skizzieren.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Predictive Analytics<\/h2>\n<p>Predictive Analytics beschreibt <strong>vorausschauende Analyse-Ans\u00e4tze<\/strong>, deren Ziel es ist Prognosen dar\u00fcber zu treffen, was wahrscheinlich in der Zukunft eintreten wird. Dadurch werden dem Management wertvolle Einblicke bereitgestellt, um zuk\u00fcnftige Gesch\u00e4ftsentscheidungen auf einer fundierten Basis treffen zu k\u00f6nnen. Um eine derartige Vorhersage zu treffen, greift Predictive Analytics auf statistische Modelle zur\u00fcck, die basierend auf historischen Daten und unter Einbeziehung weiterer externer Datenquellen beispielsweise Schl\u00fcsse auf die Gesch\u00e4ftsentwicklung in der Zukunft, die Nachfrage nach bestimmen Produkten oder Produktgruppen oder aber voraussichtliche Wartungsaufw\u00e4nde und Verschlei\u00df von Maschinen, Fahrzeugen oder Produktionsmitteln zulassen.<\/p>\n<p>So setzen zum Beispiel <strong>f\u00fchrende Hersteller von Fahrzeugen<\/strong> bereits auf Predictive Analytics, um anhand der Betriebs- und Umgebungsparameter, unter denen ihre Fahrzeuge im Einsatz sind, individuell abgestimmte, optimale Wartungs- und Service-Hinweise zu geben.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Prescriptive Analytics<\/h2>\n<p>Unter Prescriptive Analytics versteht man die <strong>Kombination von Methoden der Predictive Analytics mit Elementen aus dem Business Intelligence-Umfeld<\/strong>. Diese Methoden sind besonders geeignet, um vielversprechende L\u00f6sungsans\u00e4tze f\u00fcr bestehende gesch\u00e4ftliche Herausforderungen zu finden. <a href=\"https:\/\/www.bigdata-insider.de\/was-ist-prescriptive-analytics-a-675521\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Prescriptive Analytics<\/a> hilft Entscheidungstr\u00e4gern, unter verschiedenen Handlungsalternativen die beste zur Erreichung ihrer Ziele auszuw\u00e4hlen.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Machine Learning<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/machine-learning\/\">Machine Learning<\/a> stellt einen Teilbereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz, kurz KI, dar und ist seit einigen Jahren in aller Munde. Mittels Machine Learning-Methoden werden Computersysteme in die Lage versetzt, <strong>Muster und Gesetzm\u00e4\u00dfigkeiten in Datenbest\u00e4nden zu erkennen<\/strong> und diese mittels komplexer Algorithmen zur Analyse bestimmter Ereignisse oder zur Vorhersage von zuk\u00fcnftigen Ereignissen zu nutzen. Dabei generieren diese L\u00f6sungen ihr \u201eWissen\u201c aus zuvor gemachten Erfahrungen und historischen Daten.\u00a0Machine Learning vereint ebenfalls verschiedene Tools, wie zum Beispiel Deep Learning, welches neuronale Netzwerke nutzt um komplexe innere Strukturen abzubilden und dabei versucht die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzubilden.<\/p>\n<p>Die <strong>Vielf\u00e4ltigkeit der Daten<\/strong>, die Machine Learning-L\u00f6sungen verarbeiten k\u00f6nnen, ist dabei immens, da nahezu jede denkbare Form digital gespeicherter Daten genutzt werden kann. Dazu z\u00e4hlen zum Beispiel auch Bilder. Die verwendeten Machine Learning-Modelle werden dabei nach sorgf\u00e4ltiger Auswahl immer weiter trainiert, um ihre Genauigkeit der Vorhersagen kontinuierlich zu verbessern.[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_single_image image=&#8220;26140&#8243; img_size=&#8220;large&#8220;][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Data Mining<\/h2>\n<p>Data Mining ist genau genommen keine eigene Analyse-Methode. Es wird genutzt, um in gro\u00dfen Rohdatens\u00e4tzen Beziehungen und Abh\u00e4ngigkeiten sowie Sequenzen und Anomalien zu identifizieren. Dabei greift man \u00fcblicherweise ebenso auf <strong>statistische Anwendungen<\/strong> zur\u00fcck und verfolgt dabei immer das Ziel, Informationen aus Daten zu extrahieren und in eine Struktur zu transformieren, die dann weiterverwendet werden kann.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Cluster-Analyse<\/h2>\n<p>Die Cluster-Analyse ist eine wichtige Methode des Data Minings. Dabei analysiert man gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde hinsichtlich <strong>\u00e4hnlicher Strukturen<\/strong>. Daten werden entsprechend ihrer \u00c4hnlichkeit zueinander analysiert und \u00e4hnliche Objekte im Anschluss in Clustern zusammengefasst. Die Ergebnisse einer Cluster-Analyse lassen sich relativ einfach grafisch darstellen.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Kohorten-Analyse<\/h2>\n<p>Die Kohorten-Analyse ist ein Teilbereich der Verhaltens-Analyse. Dabei wird das <strong>Verhalten einiger Menschen<\/strong> in einer Gruppe beobachtet und analysiert, um R\u00fcckschl\u00fcsse zu ziehen, die f\u00fcr die gesamte Gruppe gelten. Personen sind dabei beispielsweise Anwender oder Kunden. In Bezug auf Daten, wird bei der Kohorten-Analyse nur ein Teil eines gro\u00dfen Datasets \u00fcber einen gegebenen Zeitraum betrachtet. Man teilt die Gesamtheit der Daten also gem\u00e4\u00df gegebener Attribute in <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Datenbasis\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>kleinere Datasets<\/strong><\/a> auf und beginnt seine Analyse dann auf Basis dieser kleineren, bereits nach ihrer Relevanz selektierten Menge.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Data Science<\/h2>\n<p>Data Science ist die Disziplin, strukturierte und unstrukturierte Daten, wie zum Beispiel einem riesigen <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/data-lake\/\">Data Lake<\/a>, hinsichtlich n\u00fctzlicher Informationen und Erkenntnisse zu untersuchen. Aus den gewonnenen Informationen leiten Data Scientists <strong>Handlungsempfehlungen<\/strong> ab, um Ihren Gesch\u00e4ftserfolg nachhaltig zu steigern. Dabei greifen sie auf ein breites Spektrum verschiedener Methoden, Prozesse und Tools zur\u00fcck. Dazu geh\u00f6ren unter anderem die oben beschriebenen Analyse-Methoden.<\/p>\n<p>Data Scientists haben dabei nicht nur die Datenbasis im Fokus, sondern sind in der Lage, diese auf Basis ihres betriebswirtschaftlichen Know-hows mit Blick auf <strong>komplexe betriebswirtschaftliche Zusammenh\u00e4nge<\/strong> zu analysieren. Die Rolle der Data Science geh\u00f6rt damit zu den Bereichen in digitalen Unternehmen, die momentan am st\u00e4rksten an Bedeutung gewinnen. Sie hilft ma\u00dfgeblich dabei, die richtigen Fragen zu stellen, um aus <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/bigdata\/\">Big Data<\/a> wirklich wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Advanced Analytics-L\u00f6sungen<\/h2>\n<p>Innerhalb der letzten Jahre haben zahllose Anbieter Advanced Analytics-L\u00f6sungen entwickelt. Der Markt h\u00e4lt f\u00fcr eine Vielzahl von Herausforderungen die unterschiedlichsten L\u00f6sungswege bereit. Eine pauschale Aussage, welche Tools und Verfahren die individuellen Anforderungen eines Kunden erf\u00fcllen, ist daher ohne eine gr\u00fcndliche Analyse nicht m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Prinzipiell k\u00f6nnen entsprechende Projekte sehr gut <strong>iterativ umgesetzt<\/strong> werden. So sollten nach genauer Analyse der Anforderungen zun\u00e4chst eine <strong>Vorauswahl geeigneter Modelle <\/strong>getroffen werden und in einem n\u00e4chsten Schritt ermittelt werden, ob die zur Verf\u00fcgung stehenden Daten genug &#8222;Predictive Power&#8220; haben. Dabei kann auch gleich die Wirksamkeit der gew\u00e4hlten Modelle \u00fcberpr\u00fcft werden, bevor diese aufw\u00e4ndig trainiert werden. Somit kann der Einsatz einzelner Methoden verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig kosteneffizient erprobt und letztendlich auch umgesetzt werden.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][\/vc_column][vc_column width=&#8220;2\/3&#8243;][vc_column_text]<\/p>\n<h1 class=\"headline_superbig\">Vorteile von Advanced Analytics<\/h1>\n<p>Die beschriebenen Data Analytics-Methoden helfen dabei, eine immer gr\u00f6\u00dfer werdende Anzahl an Daten schneller zu analysieren, Insights zu erlangen und darauf basierend bessere Business-Entscheidungen treffen zu k\u00f6nnen.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Mit Advanced Analytics pr\u00e4zise Entscheidungen treffen<\/h2>\n<p>Advanced Analytics gew\u00e4hrt Anwendern <strong>tiefe Einblicke in ihre Daten<\/strong> und hilft ihnen dabei, profunde Erkenntnisse zu erlangen. Im Gegensatz zur Intuition oder einem erfahrungsbasierten Entscheidungsansatz macht der datengetriebene Ansatz von Advanced Analytics Vorhersagen auf der Grundlage von Fakten und leitet Sie so zu der <strong>Handlungsalternative mit dem h\u00f6chsten zu erwartendem Nutzen<\/strong>.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Personalisierung von Sales &amp; Marketing<\/h2>\n<p>Advanced Analytics-Tools erm\u00f6glichen es, Muster selbst aus weniger aggregierten Datens\u00e4tzen zu erkennen. Anstatt zum Beispiel einfach auf die Nachfrage eines gesamten Kundensegments zu schlie\u00dfen und allen Kunden aus diesem Segment dieselben Lieblingsprodukte anzubieten, erm\u00f6glichen Advanced Analytics-Methoden die <strong>pers\u00f6nlichen Pr\u00e4ferenzen<\/strong> bis hin zum einzelnen Kunden zu erfassen. Mithilfe agiler Architekturans\u00e4tze k\u00f6nnen verschiedene Datenquellen integriert werden, um ein vollst\u00e4ndigeres Bild des Kunden zu erhalten und ihm somit eine <strong>v\u00f6llig neue <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/leistungen\/ux-ui\/\">Customer Experience <\/a><\/strong>zu bieten. Die richtigen Analyse-Modelle k\u00f6nnen sowohl die Effektivit\u00e4t von Marketinginitiativen als auch die Zufriedenheit Ihrer Kunden deutlich erh\u00f6hen.[\/vc_column_text][vc_empty_space]<div class=\"templatera_shortcode\"><div class=\"vc_row wpb_row vc_row-fluid teaserbox wide vc_custom_1609846285947\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-12\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\">\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element  teaserheadline\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<h2 class=\"headline_superbig\"><span style=\"color: #ef6c00;\">Personalisierung<\/span><\/h2>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element  teasertext\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><span style=\"color: #ffffff;\">Personalisierung ist im E-Commerce eines der wichtigsten Themen unserer Zeit. Aufgrund der hohen Bedeutung haben wir das Thema \u201ePersonalisierung\u201c von allen Seiten beleuchtet und die Ergebnisse in einer E-Book-Reihe zusammengefasst.<\/span><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t<div class=\"wpb_text_column wpb_content_element  teaserlink\" >\n\t\t<div class=\"wpb_wrapper\">\n\t\t\t<p><span style=\"color: #ffffff;\"><a style=\"color: #ffffff;\" href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/personalisierung\/\">Mehr Details<\/a><\/span><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t<div  class=\"wpb_single_image wpb_content_element vc_align_left\">\n\t\t\n\t\t<figure class=\"wpb_wrapper vc_figure\">\n\t\t\t<div class=\"vc_single_image-wrapper   vc_box_border_grey\"><img decoding=\"async\" width=\"1455\" height=\"677\" src=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/teaserbox_choise.jpg\" class=\"vc_single_image-img attachment-full\" alt=\"\" title=\"teaserbox_choise\" srcset=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/teaserbox_choise.jpg 1455w, https:\/\/www.striped-giraffe.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/teaserbox_choise-300x140.jpg 300w, https:\/\/www.striped-giraffe.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/teaserbox_choise-1024x476.jpg 1024w, https:\/\/www.striped-giraffe.com\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/teaserbox_choise-768x357.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1455px) 100vw, 1455px\" \/><\/div>\n\t\t<\/figure>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>[vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Mehr Zeit f\u00fcr strategisch wichtige Initiativen<\/h2>\n<p>Die Auswahl der passenden Advanced Analytics-Methoden erm\u00f6glicht es, die <strong>Aufw\u00e4nde f\u00fcr die Datenanalyse zu reduzieren<\/strong> und somit wertvolle Ressourcen auf wichtigere Aufgaben zu fokussieren. Gro\u00dfe Datenmengen lassen sich schnell und effizient analysieren, wodurch in k\u00fcrzester Zeit Insights erlangt werden k\u00f6nnen, die Unternehmen eine kurzfristige Entscheidungsfindung erm\u00f6glichen. Analysten sind somit f\u00fcr weitere spannende Projekte verf\u00fcgbar. Dem Management bleibt damit die Zeit sich auf strategische Initiativen zur nachhaltigen Entwicklung und Optimierung ihrer Gesch\u00e4ftsprozesse zu konzentrieren.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Durch Advanced Analytics einen besseren ROI erzielen<\/h2>\n<p>Mit fortschrittlichen Analyse-Tools k\u00f6nnen Unternehmen effektiv entscheiden, wo und wann sie Ressourcen einsetzen. Dies senkt Kosten und steigert die Effizienz. Weiterhin identifiziert Advanced Analytics Kundenbed\u00fcrfnisse, so dass <strong>Produkte und Dienstleistungen zielgruppengerecht weiterentwickelt<\/strong> und Innovationen vor dem Wettbewerb am Markt platziert werden k\u00f6nnen.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Gemeinsame Nutzung von Daten<\/h2>\n<p>Durch den Einsatz von Advanced Analytics-Tools werden <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/data-integration\/\">Data Integration<\/a>-Initiativen unterst\u00fctzt und eine <strong>sichere gemeinsame Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen<\/strong> erm\u00f6glicht. Wenn Daten f\u00fcr die Mitarbeiter zug\u00e4nglich sind, sind diese in der Lage, Chancen fr\u00fchzeitig zu erkennen und darauf zu reagieren &#8211; um nachhaltig zum Erfolg des Unternehmens beizutragen.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][\/vc_column][vc_column width=&#8220;2\/3&#8243;][vc_column_text]<\/p>\n<h1 class=\"headline_superbig\">Use Cases\u00a0f\u00fcr Advanced Analytics<\/h1>\n<p>Wenn bereits klassische Business Intelligence-Methoden implementiert sind, ist die Einf\u00fchrung erster Advanced Analytics-Tools der n\u00e4chste logische Schritt. Eine <strong>solide <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/data-integration\/\">Data Integration<\/a> ist allerdings die Mindestvoraussetzung<\/strong> zum Beginn einer entsprechenden Initiative. Die Implementierung eines modernen <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/agile-data-warehouse\/\">Data Warehouse<\/a>, in der Cloud oder on premise ist im Allgemeinen ein guter Ankn\u00fcpfungspunkt. Nahezu alle Branchen und Gesch\u00e4ftsbereiche k\u00f6nnen von einem konsequenten Einsatz entsprechender Methoden und Prozesse profitieren.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Machine Learning unterst\u00fctztes Produktmanagement<\/h2>\n<p>Machine Learning-Technologien k\u00f6nnen im Produktmanagement eingesetzt werden, um damit pr\u00e4zise Vorhersagen zur zuk\u00fcnftigen Entwicklung und Performance einzelner Produkte entlang ihres Lebenszyklus zu erlangen.<\/p>\n<p>Das hat ein f\u00fchrender Verpackungsmittelanbieter f\u00fcr sich entdeckt und auf Basis von <a href=\"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/expertise\/datenmanagement\/machine-learning\/\">Machine Learning<\/a> einen Product Lifecycle Advisor entwickeln lassen. Die L\u00f6sung erm\u00f6glicht den Produktmanagern tiefe Einblicke in ihr Portfolio und <strong>identifiziert in Echtzeit Handlungsbedarfe bei einzelnen Produkten<\/strong>. Dadurch sind sie in der Lage ihr gesamtes Produktportfolio von \u00fcber 8.000 Artikeln mit einem Team von 6 Produktmanagern zu verwalten.[\/vc_column_text][vc_empty_space]<div class=\"templatera_shortcode\"><div class=\"vc_row wpb_row vc_row-fluid\"><div class=\"wpb_column vc_column_container vc_col-sm-12\"><div class=\"vc_column-inner\"><div class=\"wpb_wrapper\"><div id='' class='teaserbox wide nooverlay'><div class='teaserbox_inner'><div class='teaserheadline'><h2 style='color:#ffffff;'><\/h2><h3 style='color:#ffffff;'><\/h3><\/div><div class='teaserlink'><a href='https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/case-study-ratioform\/' style='color:#ffffff;'><\/a><\/div><div class='wpb_single_image desktop_only'><img src='https:\/\/www.striped-giraffe.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/ratioform-case-study-e-book-banner-de-social-media.png' \/><\/div><div class='wpb_single_image mobile_only'><img src='https:\/\/www.striped-giraffe.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/ratioform-case-study-e-book-banner-de-social-media-600x628.png' \/><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>[vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Customer Churn Detection<\/h2>\n<p>Im Bereich der Kundenzufriedenheits- und der Abwanderungs-Analyse leisten Advanced Analytics-L\u00f6sungen einen wichtigen Beitrag, um tiefe Einblicke in den eigenen Kundenstamm zu erhalten und gegebenenfalls fr\u00fchzeitig reagieren zu k\u00f6nnen. Spezielle Modelle analysieren detailliert <strong>verschiedenste Aspekte des Kundenverhaltens einerseits und des Absatzes andererseits<\/strong>, um rechtzeitig auf bevorstehende Ver\u00e4nderungen hinweisen zu k\u00f6nnen. Customer Churn Prediction geht \u00fcber die reine Analyse noch hinaus und erm\u00f6glicht damit sogar die Vorhersage der Auswirkungen zuk\u00fcnftiger Entscheidungen auf die Kundenzufriedenheit. Diese L\u00f6sungen k\u00f6nnen mit verschiedenen Kommunikations- und Marketing-Tools kombiniert eingesetzt werden, um Kunden beispielsweise automatisch mit einer entsprechenden E-Mail-Kommunikation entgegenzukommen.<\/p>\n<p>Es gibt einen Anbieter f\u00fcr Betriebs- und Gesch\u00e4ftsausstattung in S\u00fcddeutschland, bei dem eine solche L\u00f6sung nachhaltig zur positiven Gesch\u00e4ftsentwicklung beitr\u00e4gt, indem sie ihm eine schnelle und pr\u00e4zise Reaktion auf negative Trends erm\u00f6glicht.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Warenkorb Templates<\/h2>\n<p>Durch die Nutzung einzelner Advanced Analytics-Methoden zur Analysierung des Kaufverhaltens von einzelnen Personen k\u00f6nnen H\u00e4ndler pr\u00e4zise Vorschl\u00e4ge f\u00fcr ihre Kunden vorbereiten. Im Falle eines H\u00e4ndlers f\u00fcr B\u00fcroausstattung werden den Kunden <strong>Vorschl\u00e4ge f\u00fcr anpassbare, individuelle Warenk\u00f6rbe<\/strong> generiert. Dadurch lassen sich sowohl die Customer Experience nachhaltig verbessern, als auch positive Effekte auf die Gesch\u00e4ftsentwicklung ableiten.[\/vc_column_text][vc_column_text]<\/p>\n<h2 class=\"headline_superbig\">Wettbewerbsvorteile f\u00fcr die Finanzbranche durch Advanced Analytics<\/h2>\n<p>Finanzinstitute und Fintechs stehen in einem st\u00e4ndigen internationalen Wettbewerb. Um sich hier zu behaupten, m\u00fcssen sie ihre Kunden bestm\u00f6glich bedienen und gleichzeitig hohen regulatorischen Anforderungen gerecht werden. Advanced Analytics liefert wertvolle Einblicke, um die Finanzindustrie <strong>nachhaltig wettbewerbsf\u00e4hig<\/strong> auszurichten. Beispielsweise kann mit Hilfe einer Analyse von Nutzungsdaten der optimale Standort f\u00fcr die Errichtung von Self-Service-Terminals oder Geldautomaten bestimmt werden.[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_single_image image=&#8220;26095&#8243; img_size=&#8220;large&#8220;][vc_empty_space][vc_column_text]Risiken im Kreditgesch\u00e4ft k\u00f6nnen besser bewertet werden. Zudem lassen sich genauere Risikoprofile potenzieller Kreditnehmer generieren. Dadurch werden <strong>Risiken und Betrugsf\u00e4lle fr\u00fchzeitig erkannt <\/strong>und effizient reduziert. Gerade die konsequente \u00dcberwachung der Nutzungsdaten anhand aller sechs Dimensionen der Datenqualit\u00e4t hilft Compliance-Risiken nachhaltig zu minimieren. Data Analytics erm\u00f6glicht weiterhin eine kurzfristige und pr\u00e4zise Beantwortung regulatorischer Anfragen.[\/vc_column_text][vc_empty_space][vc_column_text]<\/p>\n<h3>F\u00fcr weitere Informationen zum Thema Advanced Analytics kontaktieren Sie uns bitte unter <a href=\"mailto:experts@striped-giraffe.com\">experts@striped-giraffe.com<\/a>.<\/h3>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=&#8220;1\/3&#8243;][\/vc_column][vc_column width=&#8220;2\/3&#8243;][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Advanced Analytics bezeichnet eine Sammlung verschiedener Werkzeuge zur Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten, die eine Vorhersage auf zuk\u00fcnftige Ereignisse [...]","protected":false},"author":12,"featured_media":26530,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[355],"tags":[358],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v20.5) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Was ist Advanced Analytics? 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