Descriptive Analytics
Das realsalesVertriebslexikon bietet Dir einen umfangreichen Überblick über die Schlüsselkonzepte und Fachterminologie der Verkaufsbranche.
Das realsalesVertriebslexikon bietet Dir einen umfangreichen Überblick über die Schlüsselkonzepte und Fachterminologie der Verkaufsbranche.
Descriptive Analytics ist eine Methode der Datenanalyse, die darauf abzielt, historische Daten zu untersuchen und zu beschreiben, was in der Vergangenheit geschehen ist. Dabei werden große Datenmengen durch verschiedene Analyseverfahren und Visualisierungstechniken verständlich gemacht. Descriptive Analytics dient als Grundlage für weiterführende Analysen und Entscheidungsfindungen, indem sie Muster, Trends und Zusammenhänge aufzeigt. Unternehmen nutzen diese Form der Analyse, um Einblicke in vergangene Geschäftsergebnisse zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Descriptive Analytics (deutsch: deskriptive Analyse) befasst sich mit der Beschreibung von historischen Daten. Ziel dieser Analyseform ist es, Rohdaten in verständliche Informationen umzuwandeln, die zeigen, was in der Vergangenheit passiert ist. Dies umfasst beispielsweise den Umsatz in einem bestimmten Zeitraum, die Anzahl der verkauften Produkte oder die Nutzungshäufigkeit von Dienstleistungen. Descriptive Analytics beantwortet die Frage: “Was ist passiert?”
Im Vergleich zu anderen Analyseformen, wie etwa Predictive Analytics (Vorhersageanalyse) oder Prescriptive Analytics (empfehlende Analyse), liegt der Fokus hier auf der Vergangenheitsbetrachtung.
Um aus den Daten nützliche Informationen zu gewinnen, verwendet Descriptive Analytics verschiedene Techniken und Werkzeuge. Zu den häufig eingesetzten Methoden gehören:
Diese Werkzeuge ermöglichen es Entscheidungsträgern, Datenmuster zu erkennen und gezielt auf bestimmte Geschäftsbereiche zu reagieren.
Descriptive Analytics spielt eine zentrale Rolle in der Unternehmensanalyse und Entscheidungsfindung. Sie bietet Unternehmen klare Einblicke in vergangene Ereignisse, die eine Grundlage für die Bewertung der aktuellen Geschäftslage und für die Planung zukünftiger Maßnahmen bilden. Zu den wesentlichen Vorteilen gehören:
Durch die Analyse historischer Daten können Unternehmen besser fundierte Entscheidungen treffen. Indem sie verstehen, welche Faktoren in der Vergangenheit zu Erfolgen oder Misserfolgen geführt haben, können Unternehmen geeignete Maßnahmen ergreifen, um die Ergebnisse zu verbessern.
Descriptive Analytics hilft dabei, Trends und Muster zu erkennen, die möglicherweise nicht sofort ersichtlich sind. Beispielsweise können saisonale Schwankungen im Umsatz oder Veränderungen im Kundenverhalten auf Basis historischer Daten identifiziert werden.
Durch die Analyse der vergangenen Performance eines Unternehmens lassen sich Bereiche identifizieren, die optimiert werden können. Beispielsweise können ineffiziente Prozesse erkannt und verbessert oder erfolglose Marketingstrategien angepasst werden.
Die Einsatzmöglichkeiten von Descriptive Analytics sind vielfältig und reichen über verschiedene Branchen hinweg. Typische Anwendungsbereiche sind:
Im Finanzwesen wird Descriptive Analytics verwendet, um historische Finanzdaten zu analysieren und die finanzielle Gesundheit eines Unternehmens zu bewerten. Dies umfasst unter anderem die Analyse von Umsatztrends, Ausgabenmustern und Rentabilitätskennzahlen.
Im Marketing helfen deskriptive Analysen, den Erfolg vergangener Kampagnen zu bewerten. Sie zeigen, wie viele Kunden angesprochen wurden, wie hoch die Conversion-Rate war und welche Kanäle die besten Ergebnisse erzielten.
In der Personalabteilung können historische Daten verwendet werden, um die Fluktuationsrate von Mitarbeitern zu untersuchen oder den Erfolg von Schulungsprogrammen zu bewerten.
Descriptive Analytics ist eine grundlegende Methode der Datenanalyse, die Unternehmen dabei hilft, vergangene Geschäftsergebnisse zu verstehen und daraus wichtige Erkenntnisse für zukünftige Entscheidungen zu gewinnen. Sie bietet die Basis für tiefergehende Analysen und ermöglicht es, Trends und Muster zu erkennen, die zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung beitragen.