Stel dat je 3 maanden van tevoren weet welke klanten dreigen te vertrekken, wat je omzet wordt of wanneer je voorraad tekortschiet. Predictive analytics maakt dit mogelijk op basis van de data die je al hebt.
01Wat is predictive analytics?
Predictive analytics is het gebruik van historische data, statistieken en machine learning om toekomstige uitkomsten te voorspellen. Het is geen waarzeggerij maar wiskunde: patronen in het verleden voorspellen met kansberekening de toekomst. De voorspellingen zijn nooit 100 procent zeker maar zelfs een 70 procent accurate vraagvoorspelling is enorm waardevoller dan puur op gevoel plannen.
02Praktische toepassingen voor het MKB
Vraagforecast voor inkoop en productie: op basis van seizoenspatronen, historische orders en externe factoren voorspelt het model wanneer je hoeveel nodig hebt. Klantverloop voorspellen: welke klanten geven signalen af dat ze dreigen te vertrekken zodat je proactief kunt handelen. Cashflow-voorspelling: op basis van openstaande facturen, historische betaalpatronen en geplande uitgaven een realtime cashflow-prognose. Prijsoptimalisatie voor webshops op basis van vraag, voorraad en concurrentiedata.
03Wanneer heb je genoeg data?
Een veelgestelde vraag: heb ik genoeg data voor predictive analytics? Als vuistregel heb je voor eenvoudige modellen minimaal 12 tot 24 maanden historische data nodig met regelmatige patronen. Voor complexere modellen meer. Maar begin nu met data verzamelen als je dat nog niet doet: elke dag wachten maakt de dataset kleiner. Kernzaken helpt je de juiste databronnen te identificeren en de infrastructuur te bouwen om data betrouwbaar op te slaan.
CONCLUSIE
Predictive analytics is niet langer exclusief voor grote corporates met data-scientists. Met de juiste databronnen en tools is het ook voor het MKB bereikbaar en waardevol.