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Stelle dir vor, du kannst dich heute auf ein Ereignis vorbereiten, das in der Zukunft stattfinden wird? Nein, es handelt sich nicht um eine Disney-Serie oder einen Netflix-Film, sondern die Vorhersage und Veränderung der Zukunft ist von einem Konzept zu einer greifbaren Realität in der realen Welt geworden.
Prädiktive Analytik (eng. Predictive Analytics) ist zu einem wichtigen Bestandteil des täglichen Lebens geworden und prägt die Zukunft vieler Unternehmen auf der ganzen Welt. Dies bietet diesen Unternehmen die Möglichkeit, ihre finanzielle Leistung zu verbessern, nachhaltiges Wachstum zu gewährleisten und den Erfolg zu steigern, um nur einige Beispiele zu nennen.
Insbesondere für SaaS (Software as a Service)-Unternehmen sind intelligente Vorhersagen und sofortige strategische Entscheidungen erforderlich, um in einem wettbewerbsorientierten Ökosystem während des derzeitigen Marktabschwungs die Nase vorn zu haben.
Prädiktive Analytik im Bereich der Finanzen
Wenn im Finanzbereich von Prädiktive Analytik die Rede ist, geht dies über die üblicherweise durchgeführten Finanzprognosen und statistischen Erklärungsmodelle oder Regressionen hinaus.
Die Prädiktive Analytik im Finanzwesen nutzt Computermethoden wie Techniken der künstlichen Intelligenz (KI), Modelle des maschinellen Lernens (ML) und Big Data Mining, um historische Finanzdaten zu analysieren, Muster zu erkennen, Trends zu identifizieren und zukünftige Szenarien vorherzusagen. Dies ermöglicht es Unternehmen, datengestützte, unvoreingenommene Entscheidungen zu treffen und letztlich ihre finanzielle Leistung zu verbessern.
Der Finanzsektor ist führend bei der Anwendung von Prädiktive Analytik und treibt das exponentielle Wachstum des globalen Predictive Analytics-Marktes voran, der bis Ende 2026 voraussichtlich 28,1 Milliarden US-Dollar erreichen wird (marketsandmarkets).
Angesichts der zunehmenden Verbreitung von prädiktiven Analysen in allen Branchen sollten SaaS-Firmen diese Tools implementieren, um in der heutigen Wettbewerbslandschaft profitabel zu bleiben.
In diesem Blog stellen wir drei Anwendungsfälle vor, in denen du als SaaS-Gründer Predictive Analytics einsetzen kannst, um die finanzielle Leistung deines Unternehmens zu verbessern und Wachstumschancen zu nutzen.
Prädiktive Finanzanalyse: 3 Anwendungsfälle in SaaS
1-Wiederkehrende Umsätze und Cashflow-Prognosen
Schwankende Einnahmen und Cashflow-Prognosen sind beim SaaS-Geschäftsmodell aufgrund der verschiedenen Abonnementpläne wie Freemium, monatlich oder jährlich üblich. Die manuelle Durchführung dieser Prognosen kann eine zeitraubende Aufgabe sein und birgt das Risiko, suboptimale Entscheidungen zu treffen, die das Wachstum eines SaaS-Unternehmens verlangsamen können.
Die prädiktive Analytik hingegen nutzt eine Kombination aus internen und externen Echtzeitdaten sowie Trends, um automatisch Cashflow-Prognosemodelle zu erstellen. Durch diese Automatisierung wird der Prozess gestrafft und SaaS-Unternehmen in die Lage versetzt, ihre Liquiditätsplanung effektiv zu verwalten.
Durch den Einsatz von Predictive Analytics können SaaS-Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen, die z. B. ihren Cashflow optimieren: Entscheidung zur Kapitalbeschaffung zur Überbrückung einer voraussichtlichen Cashflow-Lücke, die durch den Einsatz eines Predictive-Analytics-Tools ermittelt wurde.
Darüber hinaus analysiert Predictive Analytics Daten zum Kundenverhalten aus Vertrieb, Marketing und externen Quellen, um den Finanzteams Vorhersagen zu künftigen Einnahmen zu ermöglichen.
2- Vorhersage von Kundenabwanderung und Lebenszeitwert (LTV)
SaaS-Unternehmen arbeiten mit Abonnementmodellen, was sie anfällig für Umsatzeinbußen aufgrund von Abwanderung macht. Prognosen zur Kundenabwanderung sind unerlässlich, um Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko“ zu identifizieren und finanzielle Risiken zu minimieren.
Außerdem fällt es diesen Unternehmen schwer, ihre wertvollsten Kunden zu bestimmen. Für sie ist es nun von entscheidender Bedeutung, die Kundenabwanderung vorherzusagen, langfristige Kunden und deren Wert zu erkennen und sie zu binden.
SaaS-Unternehmen können prädiktive Analysetools nutzen, um Trends und Muster zu untersuchen. Diese Tools berücksichtigen verschiedene Merkmale wie demografische Daten, Kundensupport, Produkt-/Dienstleistungsnutzung und Kaufverhalten.
Ihr Ziel ist es, Prognosemodelle für die Abwanderung und den LTV zu entwickeln, die als Grundlage für Produkt-, Vertriebs- und Marketingstrategien dienen, um letztendlich die Umsatzgenerierung und die finanzielle Leistung zu verbessern.
3- Betrugserkennung und -vermeidung mit prädiktiver Analytik
SaaS-Unternehmen sind mit verschiedenen Betrugsrisiken konfrontiert, darunter Prozessmissbrauch, Rückbuchungsbetrug, Datenschutzverletzungen und unbefugter Zugriff.
Diese Risiken lassen sich durch die Implementierung eines prädiktiven Echtzeit-Analysemodells zur Betrugserkennung vermeiden. Dieser Ansatz minimiert den manuellen Aufwand, verringert das Risiko von Fehlern und vermeidet finanzielle Verluste im Zusammenhang mit Betrug, der für SaaS-Unternehmen eine finanzielle Belastung darstellen kann.
Um die Effektivität der prädiktiven Analytik bei der Betrugserkennung zu verbessern, ist es für ein SaaS-Unternehmen von Vorteil, mit Fachexperten zusammenzuarbeiten. Sie können wertvolle Einblicke und bereichsspezifisches Wissen liefern, um die Genauigkeit und Effizienz des prädiktiven Analyseprozesses zu verbessern.
Wie kann Tapline helfen?
Tapline bietet mehr als nur finanzielle Leistungsprognosen und Management-Tools für SaaS-Gründer.
Außerdem bieten wir SaaS-Unternehmen in der Früh- und Wachstumsphase Wachstumskapital an, indem wir es diesen Kunden ermöglichen, ihre künftigen Abonnements gegen Bargeld einzutauschen. Es ist eine schnelle, effiziente und nicht verwässernde Möglichkeit, ein Unternehmen innerhalb von 48 Stunden zu kapitalisieren.
Darüber hinaus bietet Tapline ein kostenloses, individuelles Finanz-Dashboard an, auf dem sich SaaS-Gründer anmelden können, um den prognostizierten Cashflow, MRR, Churn, LTV und andere Finanzkennzahlen zu visualisieren.
Auf der Grundlage dieser vorausschauenden Finanzkennzahlen können SaaS-Unternehmen Finanzmittel beantragen, um ihre Cashflow-Lücken zu schließen oder in weiteres Wachstum zu investieren.
