Die Möglichkeit, als Unternehmen nicht erst beim Eingang von Kundenaufträgen aktiv zu werden, sondern Bestellungen systematisch vorhersagen zu können, ist im E-Commerce kaum noch wegzudenken: So vertrauen Branchengrößen wie Amazon oder Otto bereits seit Jahren auf lernende Software, die es ihnen ermöglicht, Einkauf und Logistik mithilfe von Predictive Analytics an das Kundenverhalten anzupassen.
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit der benötigten Rechenkapazitäten durch standardisierte B2B-Lösungen von IT-Marktführern wie Google ist die Technik mittlerweile auch für mittelständische Unternehmen erschwinglich geworden. Dabei basiert das Konzept auf der in Einkauf und Vertrieb allgegenwärtigen Praxis, aus vergangenen Transaktionen Schlüsse für die Zukunft zu ziehen. Während Mitarbeitern beim Blick auf die komplexen Datenstrukturen aus Geschäftshistorien solche Vorhersagen jedoch nur sehr begrenzt möglich sind, können Predictive-Analytics-Tools, die teilweise sogar gratis verfügbar sind (z. B. KNIME), mithilfe komplexer Algorithmen die ganze Fülle von Informationen nutzbar machen, die aus einem komplexen IT-gestützten Geschäftsbetrieb gewonnen werden.
So können Unternehmen, die im E-Commerce aktiv sind, ihre Vertriebswege durch bestmögliche Vorhersagen von Verkaufszahlen optimieren. Aber auch Dienstleister können ihre Reaktionszeiten verringern und sogar die interne Organisation von Unternehmen lässt sich mit der Technik verbessern. Systematisch angewandt kann Predictive Analytics sogar als Basis für die Konzeption des gesamten Geschäftsprozesses dienen.
Jeder Unternehmer tut gut daran, sich mit dem Potential IT-gestützter Vorhersagetools vertraut zu machen. Denn gerade in hoch dynamischen Branchen können sich täglich neue Anwendungsmöglichkeiten ergeben, die von der Konkurrenz nicht ungenutzt bleiben werden.
