Was sind „Predictive Business Models

Definition: Predictive Business Models

Technologie und das Internet ermöglichen es, immer schneller, immer mehr Daten zu sammeln, auszuwerten und zielorientiert im Rahmen von Geschäftsmodellen einzusetzen. Damit wird Erfolg berechenbar.

Immer geht es um die Entwicklung eines mathematisch-stochastischen Vorhersagemodells, basierend auf Datenanalysen. Alle Bereiche des Geschäftsmodells sollen optimal vorhergesagt und damit effizient gesteuert werden können, der Umsatz, die Nachfrage, die optimalen Preise. Der Zufall wird minimiert. Daher kann man in diesem Zusammenhang auch von einem „Predictive Business Model“ sprechen.

Voraussetzung: Daten werden nicht nur gesammelt, sondern zielführend eingesetzt. Dazu müssen Muster erkannt werden und Kausalitäten (also Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge) bestimmt werden.

Erst dann wird aus Big Data – Predictive Business.

Hierbei muss in mehreren Schritten vorgegangen werden:

  • Daten zu sammeln
  • Daten umfassend zu analysieren,
  • in den Daten businessrelevante Muster  erkennen,
  • Muster in Software-Algorithmen  überführen,
  • mit den Algorithmen Entscheidungen berechnen zu lassen

Nicht mehr der Yield- oder Produktmanager trifft die Preisentscheidung, sondern der Algorithmus setzt den Ertrags-optimalen Preis fest. So bei Fluggesellschaften, die die Priese an Hand hunderter Variablen berechnen, oder bei dem Kaufhaus Macy´s das jede Woche die Preise an Hand von Daten neu berechnen lässt.

Beispiele:

Preisberechnungen bei Fluggesellschaften

Optimale Verteilung der Fahrzeuge bei Car2Go

Nachfrage nach Medikamenten bei Pfizer

Musik komponieren lassen, die erfolgreich sein wird ( so an der Universität Bristol)

Predictive Policing: Vorhersage von Verbrechen an bestimmten Orten (erinnert stark an „Minority Report)

Statt die Ideen der Manager kommen immer mehr Datenmuster bei Entscheidungen zur Anwendung. Mit Daten sammeln hat das nichts zu tun – es geht um Schlussfolgerungen aus Daten, die dann automatisiert ablaufen.

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