Wichtigste Erkenntnisse:
- Präskriptive Analyse-Befehle: 10 kopierbare Excel-AI-Prompts, die umsetzbare Handlungsempfehlungen liefern.
- Folgt der vollständigen Logikkette: Diagnose → Ursachenanalyse → Empfehlung → Wirkungsabschätzung.
- Enthält Vorlagen für Anomalien, Engpässe, Kosten, Konversion, Kundenabwanderung, Lagerbestand, Preisgestaltung, Marketing und Gesamtleistung.
- Zeigt, wie Vorlagen in Excelmatic verkettet werden: Daten hochladen, diagnostizieren, vertiefen, planen und überwachen.
- Nutzt klassische Frameworks (Funnel, Kohorten, RFM, Pareto), um datengestützte Empfehlungen zu gewährleisten.
Ein Marketing-Direktor sitzt spätabends im Büro, starrt auf einen Berg von Verkaufsberichten und eine Achterbahn-Kurve der Leistung und reibt sich erschöpft die Schläfen. Er weiß, dass die Antworten in den Daten verborgen sind, aber er weiß nicht, wie er die Daten zum Sprechen bringen kann.
Daten waren noch nie so zugänglich – und gleichzeitig so verwirrend. Wir haben riesige Informationsmengen, doch oft befinden wir uns in der unbequemen Position, "zu wissen, wo das Problem liegt, aber nicht, wie man es behebt."
Deskriptive Analysen sagen uns, "was passiert ist", diagnostische Analysen sagen uns, "warum es passiert ist", aber das Unternehmen muss wirklich wissen, "was als nächstes zu tun ist": Das ist der Kernwert der präskriptiven Analyse.
Von der Diagnose zur Behandlung: Die Evolution der präskriptiven Analyse
Präskriptive Analyse stellt die höchste Stufe in der Evolution der Datenanalyse dar. Wenn deskriptive Analyse der "Gesundheitscheck-Bericht" und diagnostische Analyse die "Ursachenanalyse" ist, dann ist präskriptive Analyse der "Behandlungsplan", den ein Experte verschreibt.
Traditionelle Datenanalyse hört oft bei der Identifizierung von Problemen und der Erklärung von Ursachen auf. Wir sehen sinkende Konversionsraten und wissen, welcher Schritt versagt, aber wir wissen nicht, welche konkreten Maßnahmen sie effektiv verbessern werden. Präskriptive Analyse schließt diese entscheidende Lücke.
Indem sie Geschäftsregeln, Einschränkungen und Optimierungsalgorithmen kombiniert, sagt sie Ihnen nicht nur, wo das Problem liegt, sondern liefert auch konkrete, umsetzbare Empfehlungen. Da KI heute rasante Fortschritte macht, können unsere Werkzeuge endlich nicht nur bei der Analyse, sondern auch bei der Entscheidungsfindung helfen.
Wirklich wertvolle Datenanalyse erzeugt nicht mehr Diagramme – sie reduziert Entscheidungsunsicherheit. Präskriptive Analyse ist der Schlüsselweg, dies zu erreichen.
Zehn einsatzbereite Vorlagen, um Daten "Lösungen" sprechen zu lassen
Basierend auf klassischen Geschäftsanalyse-Frameworks habe ich zehn Plug-and-Play-Vorlagen für präskriptive KI-Analysebefehle zusammengestellt. Jede Vorlage folgt der logischen Kette "Problemdiagnose → Ursachenanalyse → Handlungsempfehlungen", um evidenzbasierte Empfehlungen sicherzustellen.
1. Vorlage für Ausreißer und Volatilität:
Wenn ein Schlüsselkennzeichen unerwartete Schwankungen zeigt: Analysiere Anomalien in [Zielkennzahl], diagnostiziere Ursachen und liefere konkrete Korrektur- oder Optimierungsempfehlungen.
Zum Beispiel: "Analysiere, warum die 'Stornoquote' in der vergangenen Woche sprunghaft angestiegen ist – liegt es an bestimmten Produkten, Kanälen oder Nutzersegmenten? Bitte liefere konkrete Schritte zur Reduzierung der Stornierungen."
2. Vorlage zur Engpassidentifikation und -beseitigung:
Wenn die Prozesseffizienz niedrig ist: Identifiziere die Hauptengpässe in [Prozess/Phase], quantifiziere ihre Auswirkung und empfehle praktikable Wege, den Engpass zu beseitigen oder die Effizienz zu steigern.
Zum Beispiel: "Identifiziere die zeitlichen Engpässe im End-to-End-Flow von der Bestellung bis zur Lieferung, analysiere die Verzögerungsdauern in jeder Phase und schlage konkrete Maßnahmen vor, um die Gesamtlieferzeit zu verkürzen."
3. Vorlage zur Kostenstrukturoptimierung:
Wenn Sie die Kapitalrendite verbessern müssen: Analysiere [Kostenstruktur], identifiziere Budgetüberschreitungen oder ungewöhnlich hohe Ausgaben und schlage gezielte Kostensenkungs- oder Kontrollpläne vor.
Zum Beispiel: "Analysiere die Aufschlüsselung der Marketingkosten dieses Quartals, finde die drei Kanäle mit der niedrigsten ROI und schlage einen Budget-Umverteilungsplan vor."
4. Vorlage zur Konversionstrichter-Verbesserung:
Wenn die Nutzerabwanderung hoch ist: Diagnostiziere die Phase im [Konversionstrichter] mit der höchsten Abbrecherquote, analysiere, warum Nutzer abspringen, und schlage konkrete Strategien zur Verbesserung der Konversion in jedem Schritt vor.
Zum Beispiel: "Diagnostiziere, warum Nutzer auf der Website zwischen 'In den Warenkorb legen → Zahlung abschließen' abspringen – liegt es an der Preisgestaltung, Prozessreibung oder Vertrauensproblemen? Bitte liefere drei sofort testbare Optimierungsstrategien."
5. Vorlage zur Kundenabwanderungs-Rückgewinnung:
Wenn die Kundenabwanderung zunimmt: Identifiziere Merkmale von Hochrisiko-Abwanderungssegmenten, analysiere die Treiber der Abwanderung und entwerfe einen gestaffelten Rückgewinnungs- oder Bindungsinterventionsplan.
Zum Beispiel: "Identifiziere hochwertige Kunden, die in den nächsten 30 Tagen wahrscheinlich abwandern, analysiere ihre gemeinsamen Verhaltensmuster und entwerfe gezielte E-Mail-, Gutschein- oder Kundenservice-Outreach-Strategien, um sie zurückzugewinnen."
6. Vorlage zur Lagerbestandsoptimierung:
Wenn die Lagerumschlagshäufigkeit leidet: Beurteile die aktuelle Lagerbestandsgesundheit, diagnostiziere problematische Bestände und schlage Räumungs-, Promotions- oder Beschaffungsanpassungen vor.
Zum Beispiel: "Analysiere den aktuellen Lagerbestand, liste langsam laufende SKUs mit einer Haltbarkeit von über 180 Tagen auf und schlage basierend auf Kategorie und Kosten konkrete Aktionen wie 'Rabattaktion', 'Bündelverkauf' oder 'Rückgabe/Räumung' vor."
7. Vorlage zur Ressourcenallokationsoptimierung:
Wenn der Ressourceneinsatz unterdurchschnittlich ist: Beurteile die Effektivität der aktuellen Ressourcenallokation basierend auf [Leistungskennzahlen] und empfehle, Ressourcen von ineffizienten Bereichen zu effizienteren umzuverteilen.
Zum Beispiel: "Basierend auf den 'Umsatz pro Kopf' und 'Kundenwachstumsraten' der einzelnen Vertriebsteams der letzten sechs Monate, analysiere die Effizienz der Vertriebsbesetzung des Unternehmens und schlage Teamgrößenanpassungen oder regionale Neuverteilungen vor."
8. Vorlage zur Preisstrategieoptimierung:
Wenn die Preiswettbewerbsfähigkeit fehlt: Kombiniere Kosten, Marktnachfrage und Wettbewerberpreise, um die aktuelle Preisgestaltung von [Produkt/Dienstleistung] zu analysieren, und liefere Empfehlungen für Preisänderungen oder differenzierte Preisgestaltung.
Zum Beispiel: "Unter Berücksichtigung der Produktkosten, historischer Preiselastizität und Wettbewerberpreisvergleichen, bewerte, ob der aktuelle Preis von Produkt A angemessen ist, und schlage einen optimalen Preisbereich oder eine Promotionspreisstrategie vor."
9. Vorlage zur Marketingkampagnen-Attribuierung:
Wenn Sie Marketingausgaben optimieren müssen: Attribuiere Kernbeiträge und Verschwendungspunkte der [Marketingkampagne] und schlage konkrete Optimierungen für zukünftige ähnliche Kampagnen vor.
Zum Beispiel: "Attribuiere die Wachstumsquellen der '618'-Promotion – wie viel kam von Neukunden vs. Wiederkäufen? Welche Werbe-Keywords trugen am meisten bei? Basierend darauf, empfehle Budgetallokation und Strategieoptimierungen für 'Double 11'."
10. Vorlage zur umfassenden Leistungsverbesserung:
Wenn Sie die Gesamtleistung einer Geschäftseinheit steigern müssen: Beurteile umfassend die [Kern-KPIs] der [Geschäftseinheit], identifiziere Stärken und Schwächen und schlage einen Verbesserungsplan vor, der schnelle Erfolge und langfristige Veränderungen beinhaltet.
Zum Beispiel: "Beurteile umfassend 'Umsatz', 'Marge' und 'Kundenzufriedenheit' der Shanghai-Niederlassung, vergleiche sie mit anderen Niederlassungen, diagnostiziere ihre Hauptdefizite und schlage einen quartalsweisen Aktionsplan zur Verbesserung vor."
Kernframework: Die analytische Logikkette der präskriptiven Analyse
Diese Vorlagen funktionieren, weil sie eine vollständige analytische Logikkette einbetten: Problemidentifikation → Ursachenanalyse → Lösungsgenerierung → Erwartete Wirkungsabschätzung.
Nehmen wir die Konversionsverbesserungs-Vorlage als Beispiel.
Der vollständige Denkprozess sollte sein: Zuerst bestimmen, welcher Konversionsschritt die schwerwiegendste Abbrecherquote hat (Problemidentifikation), dann die gemeinsamen Merkmale und Verhaltenspfade der abspringenden Nutzer analysieren (Ursachenanalyse), anschließend Optimierungspläne basierend auf erfolgreichen Beispielen und Best Practices entwerfen (Lösungsgenerierung) und schließlich die erwartete Wirkung und benötigten Ressourcen der Planumsetzung abschätzen (Wirkungsabschätzung).
Gute präskriptive Analyse muss auf zuverlässigen analytischen Frameworks aufbauen. Klassische Geschäftsanalyse-Frameworks – Trichteranalyse, Kohortenanalyse, RFM, Pareto-Analyse usw. – liefern die theoretische Basis für Empfehlungen und stellen sicher, dass diese nicht spekulativ, sondern datengestützte Schlussfolgerungen sind.
Bei der Zusammenarbeit mit KI können wir sie explizit auffordern, bestimmte analytische Frameworks zu nutzen: "Nutze Trichteranalyse, um den Schritt mit der höchsten Abbrecherquote vom Browsen zum Kauf zu identifizieren, dann nutze Kohortenanalyse, um die Bindungsunterschiede zwischen Kanälen zu vergleichen, und liefere schließlich basierend auf diesen Analysen Optimierungsempfehlungen."
Solche Anweisungen leiten die KI an, logische, tiefgehende Analysen durchzuführen, anstatt nur oberflächliche Beobachtungen aufzulisten.
Praktische Anwendung: Erteilen Sie Ihre erste Daten-"Verschreibung" mit Excelmatic
Jetzt verlassen wir die Theorie und gehen in die Praxis. Sie werden sehen, wie die zehn zuvor besprochenen Befehlsvorlagen in einem KI-Werkzeug wie Excelmatic verkettet werden können, um einen leistungsstarken Diagnose-und-Behandlungs-Workflow zu bilden, der ein komplexes Problem wie "sinkende Gewinne einer E-Commerce-Plattform" angeht.
1. Schritt 1: Daten hochladen und Erstdiagnose
Laden Sie zunächst Ihre vorbereitete Excel-Datei in Excelmatic hoch, die Quartalsberichte zur Budgetausführung nach Abteilung und Kategorie von Januar bis März enthält.
Geben Sie als nächstes Ihren ersten Befehl in das Dialogfeld ein:
Analysiere den Budgetausführungsstatus des Unternehmens insgesamt und nach Monaten im ersten Quartal. Identifiziere die Abteilungen oder Kategorien mit den größten Gesamt- und Monatsbudgetabweichungen und präsentiere die wichtigsten Erkenntnisse durch Diagramme, wie z.B. den Vergleich zwischen den tatsächlichen monatlichen Ausgaben und dem Budget.
Die KI wird innerhalb von Sekunden einen Diagnosebericht generieren, der nicht nur textuell anzeigt, welche Abteilungen/Kategorien die schwerwiegendsten Über- oder Unterschreitungen aufweisen, sondern auch automatisch visuelle Diagramme wie Linienvergleichsdiagramme der monatlichen Ist-Ausgaben vs. Budget und Balkendiagramme der Abteilungsabweichungsprozente erstellt, um Ihnen ein klares Verständnis der Budgetausführungsprobleme zu geben.
2. Schritt 2: Vertiefende Untersuchung
Nach der Erstdiagnose können Sie wie ein beratender Experte tiefer graben, den Hinweisen der KI folgend. Hier kommen Vorlagenkombinationen zum Tragen.
Basierend auf den Erkenntnissen aus Schritt 1, erteilen Sie eine "Kostenoptimierungsempfehlung."
Analysiere vertieft die Budget- und Ist-Ausgabendetails der Technikabteilung für jeden Monat im ersten Quartal. Analysiere basierend auf den 'Headcount'-Daten, ob deren 'Spend_Per_Employee' abnormal ist, und untersuche die Haupttreiber, die zur Abweichung führen.
Die KI wird die Beziehung zwischen monatlichem Budget, Ist-Ausgaben und Personal der Abteilung durch eine Kombination aus Balkendiagrammen anzeigen und möglicherweise ein Trenddiagramm der Pro-Kopf-Ausgaben generieren, um genau zu identifizieren, ob das Problem durch steigende Pro-Kopf-Kosten, ungeplante Einstellungen oder andere Gründe verursacht wird.
3. Schritt 3: Einen umfassenden Behandlungsplan generieren
Basierend auf der präzisen Diagnose oben, weisen Sie die KI an, einen umfassenden Behandlungsplan zu erstellen. Erteilen Sie beispielsweise eine "umfassende Leistungsverbesserungsempfehlung":
Entwickle basierend auf den obigen Analysen einen umfassenden Verbesserungsplan zur Optimierung der Budgetausführung im zweiten Quartal und zur Kostenkontrolle. Der Plan sollte enthalten: 1. Spezifische Kontrollmaßnahmen für identifizierte Budget überschreitende Abteilungen/Kategorien; 2. Erfahrungszusammenfassung und Verbreitungsvorschläge für Abteilungen mit signifikanten Budgeteinsparungen; 3. Setze Kern-Kostenkontrollziele und monatliche Überwachungsknoten für das zweite Quartal.
Excelmatic kann die Analysen zu einer klaren Aktionsgliederung mit konkreten Aufgaben, verantwortlichen Abteilungen (aus Datenlabels abgeleitet) und erwarteten Ergebnissen synthetisieren.
4. Schritt 4: Ein dynamisches Monitoring-Dashboard erstellen
Nachdem Sie die Empfehlung erteilt haben, müssen Sie deren Wirksamkeit verfolgen. In Excelmatic können Sie die gesamte Analyse leicht in ein dynamisches Monitoring-Dashboard verwandeln.
