11. Prognosetechniken für spezielle Anwendungsfälle

Dieser Beitrag beleuchtet die Nutzung von Kundenkaufverhalten und -rezensionen zur Erstellung von Big Data-basierten Prognosen. Es wird erläutert, wie Unternehmen diese Daten nutzen können, um produktbezogene Korrelationen zu berechnen und die Wahrscheinlichkeit von Käufen vorherzusagen. Die Herausforderungen bei der Umsetzung dieser Techniken werden detailliert beschrieben, einschließlich der Notwendigkeit von Hypothesen, Datenformaten und fachlichen Ressourcen. Besondere Aufmerksamkeit wird den Unterschieden zwischen Unternehmen gelegt, die diese Techniken erfolgreich nutzen und solchen, die es nicht tun. Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf die Prognostik wird ebenfalls diskutiert, wobei generische Sprachbots und ihre mögliche Rolle bei der Beantwortung von Fragen der Marktexperten im Fokus stehen. Abschließend werden verschiedene Prognosetechniken für spezielle Anwendungsfälle, wie neue Produkte und Start-up-Situationen, vorgestellt und deren Besonderheiten erläutert.