Vorausschauend agieren mit Streaming Analytics

Multiple Modelle

Die mit Streaming Analytics zu lösenden Probleme sind oft komplex und lassen sich nicht immer durch ein einzelnes analytisches Modell lösen. Daher wählt man in der Praxis ein kombiniertes Vorgehen: Anstelle eines einzigen Modells werden mehrere parallel eingesetzt. Ein solches hybrides Modell löst Abweichungen und Widersprüche zwischen den Einzelergebnissen. Dabei kommen Methoden wie die folgenden zum Einsatz: Stimmenmehrheit bei einer Abstimmung und gewichtete Mittelwerte.

Unter hohem Zeitdruck ist es jedoch nicht immer praktikabel, mehrere Modelle parallel zu berechnen und zu konsolidieren. In solchen Fällen helfen Regeln, nach denen automatisch ein geeignetes Modell ausgewählt und ein einziges Ergebnis berechnet wird.

Kundensegmentierung

Die Kundensegmentierung gehört zu den zentralen Aufgaben des Marketings. Dort geht es darum, (potenzielle) Kunden in Gruppen ähnlicher Eigenschaften zu klassifizieren. Die Klassifizierung ist jedoch oft ungenau, da sie manuell und unregelmäßig vorgenommen wird. Mithilfe von Streaming Analytics lassen sich nun in Echtzeit sowohl Kundensegmente bilden als auch Kunden vorhandenen Segmenten zuordnen. Damit können maßgeschneiderte Produktangebote in Echtzeit generiert werden.