Was ist Predictive Analytics in der Mode?
Die Nutzung von Daten und statistischen oder Machine-Learning-Modellen, um abzuschätzen, was voraussichtlich als Nächstes geschieht.
Kurz erklärt
Predictive Analytics (prädiktive Analytik) nutzt Daten sowie statistische oder Machine-Learning-Modelle, um abzuschätzen, was voraussichtlich als Nächstes geschieht. In der Mode beantwortet sie Fragen wie: Welche Kunden reduzieren womöglich ihre Bestellungen, welche Styles werden voraussichtlich retourniert, welche Produkte verkaufen sich ab?
Wie funktioniert es in der Praxis?
Prädiktive Modelle lernen aus historischen Daten und liefern Scores oder Wahrscheinlichkeiten für künftige Ergebnisse. Ein Wholesale-Vertriebsteam kann Kundenscores nutzen, um Anrufe vor einer Verkaufskampagne zu priorisieren, und sich auf Händler konzentrieren, deren Bestellmuster darauf hindeuten, dass sie in dieser Saison weniger kaufen könnten. Ein Retail-Team kann die Retourenwahrscheinlichkeit pro Style und Grösse vorhersagen, um die Passformberatung anzupassen.
Typische prädiktive Fragen in der Mode sind:
- Bei welchen Kunden besteht das Risiko, dass sie Bestellungen reduzieren oder stornieren?
- Welche Styles verkaufen sich voraussichtlich zum vollen Preis ab?
- Welche Bestellungen oder Grössen werden voraussichtlich retourniert?
- Welche Kunden reagieren voraussichtlich auf eine Kampagne?
- Bei welchen Lieferungen droht eine Verzögerung?
Warum ist das wichtig?
Entscheidungen in der Mode werden unter Unsicherheit und Zeitdruck getroffen. Predictive Analytics hilft Teams, ihre Aufmerksamkeit dorthin zu lenken, wo sie am meisten zählt, sei es ein Schlüsselkunde, ein riskanter Style oder eine verspätete Lieferung. Wer früher handelt, kann Umsatz sichern, Abschriften verringern und die Beziehungen zu Handelspartnern verbessern.
Wie nutzt KI sie?
Predictive Analytics beruht auf Machine Learning und Zeitreihenprognosen. Oft folgt darauf Prescriptive Analytics, die einen Schritt weiter geht und empfiehlt, was angesichts einer Prognose zu tun ist, etwa welche Bestände umgelagert oder welcher Kunde besucht werden sollte.
Typische Fallstricke
- Scores als Gewissheiten behandeln. Prognosen sind Wahrscheinlichkeiten und müssen im Kontext gelesen werden.
- Selbsterfüllende Prognosen. Wer als wenig aussichtsreich markierte Kunden vernachlässigt, kann die Prognose wahr werden lassen.
- Verzerrte Historie. Modelle, die mit früheren Entscheidungen trainiert wurden, können frühere Fehler wiederholen.
- Keine Umsetzung. Erkenntnisse helfen nur, wenn sie in Routinen von Vertrieb, Planung oder Service eingebaut werden.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Predictive und Prescriptive Analytics?
Predictive Analytics schätzt ab, was voraussichtlich geschehen wird. Prescriptive Analytics empfiehlt, welche Massnahme als Reaktion auf diese Prognose ergriffen werden sollte.
Wie können Vertriebsteams in der Mode Predictive Analytics nutzen?
Sie können Kundenscores nutzen, um Anrufe zu priorisieren, Kunden mit dem Risiko sinkender Bestellungen zu erkennen und vor Verkaufskampagnen Cross-Selling-Chancen zu identifizieren.
