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3. April 2013. 

Von Thomas H. Davenport

Die meisten Geschäftsleute sind mit der deskriptiven Analyse ziemlich vertraut - Aktivitäten, die wir früher als "Reporting" bezeichnet haben und die die Darstellung von Daten und einfache Analysen über die Vergangenheit beinhalten. Sie sind auch zunehmend mit "prädiktiven Analysen" vertraut, bei denen Daten aus der Vergangenheit modelliert werden, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.

Viele Manager wissen jedoch nicht viel über die dritte Kategorie von Analysen, die ich "präskriptiv" nenne. Das sind Analysen, die Ihnen sagen, was Sie tun sollen. Sie sagen Ihnen, welche Website-Version Sie einführen sollten, welche Investitionen Sie tätigen sollten, welchen Preis Sie verlangen sollten oder welche Route Sie am besten wählen sollten.

Bei der präskriptiven Analyse kommen verschiedene Analysetechniken zum Einsatz. Kontrollierte, randomisierte Experimente sind ein sehr effektiver Ansatz, da sie die einzige Möglichkeit sind, eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen der von Ihnen vorgenommenen Intervention und dem Ergebnis zu gewährleisten. Wenn Ihr Unternehmen eine Website hat, sollten Sie mit diesem Ansatz zur Auswahl der besten Version vertraut sein, der in diesem Bereich oft als "A/B-Test" bezeichnet wird. Experimentelles Design wird auch in einer Vielzahl anderer Branchen eingesetzt, z. B. im Bankwesen, im Einzelhandel, im Hotel- und Gaststättengewerbe usw. Wenn Sie über mehrere Standorte wie Filialen oder Geschäfte verfügen, an denen Sie leicht verschiedene Versionen einer Maßnahme ausprobieren können, ist dieser Ansatz der präskriptiven Analytik wahrscheinlich eine gute Lösung für Ihr Unternehmen.

Die Optimierung ist eine weitere wichtige präskriptive Technik. Sie zeigt Ihnen das optimale Niveau einer Variablen im Verhältnis zu anderen Variablen, wenn Sie ein bestimmtes Ziel erreichen wollen - z. B. so viel Geld wie möglich zu verdienen. Die Preisoptimierung ist vielleicht die häufigste Anwendung dieses Konzepts in der Wirtschaft, und ich habe immer behauptet, dass dies eine großartige Möglichkeit ist, mit Analytik Geld zu verdienen. Fluggesellschaften begannen vor einigen Jahrzehnten mit dem Yield Management, und seither hat sich diese Methode in einer Vielzahl von Verbraucher- und B-to-B-Branchen verbreitet. Jetzt verfügt jeder in der Luftfahrtbranche über dieses Tool, was einige neue Herausforderungen für Wettbewerbsvorteile mit sich bringt - aber das ist eine Geschichte für einen anderen Beitrag.

Die Routenoptimierung in Transportunternehmen ist ein weiteres Beispiel für präskriptive Analytik. Wenn ein Unternehmen wie United Parcel Service Inc. oder Schneider National Inc. die beste Route für einen Fahrer berechnet, kann er eine Menge Geld an Kraftstoff und Zeit sparen. UPS zum Beispiel hat seine Routenstrukturen auf der Grundlage besserer Kartendaten und Telematikdaten von Geräten in seinen Lastwagen neu gestaltet, und als berichtet in einem kürzlich erschienenen Wall Street Journal Artikel"UPS hat 2011 den Kraftstoffverbrauch um 8,4 Millionen Gallonen gesenkt und 85 Millionen Meilen auf seinen Routen eingespart."

Die präskriptive Analyse eignet sich hervorragend, wenn Sie die Analyse auf wiederholte kleine Entscheidungen in Ihrem Unternehmen anwenden wollen. Dabei handelt es sich jedoch nicht nur um eine Analyseübung, sondern vielmehr um eine Change-Management-Initiative. Da Sie den Mitarbeitern an der Front - den Verkäufern bei der Preisoptimierung oder den Fahrern bei der Routenoptimierung - vorschreiben, wie sie ihre Arbeit zu tun haben, kann es sein, dass sie sich gegen die Anwendung Ihrer Rezepte sträuben oder sie auf ungewollte Weise nutzen. Vertriebsmitarbeiter könnten sich gegen optimierte Preise wehren, weil sie die Provisionen senken. Lkw-Fahrer könnten sich gegen die Empfehlung eines Algorithmus zur Optimierung des Kraftstoffpreises wehren, weil dieser sie zu einer Raststätte führt, die sie nicht mögen.

Ich bin mir ziemlich sicher, dass wir in den nächsten Jahren mehr präskriptive Analysen sehen werden. Für die Manager bedeutet das, dass sie von Anfang an über die Change-Management-Aspekte dieser präskriptiven Initiativen nachdenken und die Mitarbeiter an der Front als Stakeholder in den Prozess einbeziehen müssen. Sie alle sind in gewisser Weise "Amateur-Analysten", und wenn sie verstehen, was hinter dem Rezept steckt, werden sie es viel eher befolgen.

Thomas H. Davenport ist Gastprofessor an der Harvard Business School, Distinguished Professor am Babson College, Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Advisor bei Deloitte Analytics.