Forecasts erstellen mit IBM Cognos Analytics
Mit IBM Cognos Analytics kannst du Forecasts für tabellarische Datensätze basierend auf Regressionsanalyse durchführen, um wahrscheinliche Szenarien für diie Entwicklung der Daten zu ermitteln.
Warum sollten Unternehmen Forecasts mit IBM Cognos Analytics erstellen?
Forecasts basierend auf Regressionsanalysen sind überall dort wichtig, wo Daten im Zeitverlauf abgebildet werden: Besonders im Bereich Online Marketing lohnt es sich daher, verschiedene Metriken mittels Regressionsanalyse statistisch wahrscheinlich vorherzusagen. Das können verschiedene Metriken sein, wie beispielsweise die Entwicklung von Klicks, Impressionen, Conversion-Rates, Cost per Click (CPC), Kosten pro Conversion, ROAS oder Kosten pro Deal aus Werbebudget.
Mit einem belastbaren Forecasts – basierend auf Bestandsdaten – können somit die wahrscheinlichsten Entwicklungen Monate im Voraus hochgerechnet werden, wie etwa Abwärts- oder Aufwärtstrends. Das hilft wiederum dem Marketing-Team des betreffenden Unternehmens in der Anpassung von Strategien und Ressourcenplanung, um Negativszenarien gar nicht erst eintreten zu lassen. Kurzum: Das Unternehmen hat einen Informationsvorsprung, kann präventiv vorgreifen und hat mit Forecasts aus Regressionsanalysen eine stabile Früherkennung. Mit IBM Cognos Analytics kannst du solche Forecast für deine Daten aus dem Online Marketing und für verschiedene Metriken erstellen.
Tabellarische Datensätze hochladen oder externe Daten anschließen
Bevor ein Forecasts mit IBM Cognos Analytics erstellt werden kann, muss ein tabellarischer Datensatz mit einer Zeitachse in einer Spalte hochgeladen werden. Wichtig ist dabei, dass die Zeitachse (zum Beispiel Datumsangaben aller Tage eines Jahres, Stunden, Monate, Kalenderwochen, Jahre) vollständig sein sollte. Wenn also Datumsangaben aller Tage in einem bestimmten Zeitraum als Zeitachse in einer Spalte verwendet werden, müssen entsprechend alle Tage vollständig und lückenlos in den Zeilen der Spalte gelistet sein. Sofern du nicht mit tabellarischen Datensätzen für deinen Forecast in IBM Cognos Analytics arbeiten willst, kannst du auch ERP-Systeme, CRM-Systeme, BigQuery-Datenbanken oder Cloud Storages anschließen, um aus den Bestandsdaten einen Forecast zu erstellen.
Du kannst auch Beziehungen zwischen deinen tabellarischen Datensätzen in IBM Cognos Analytics herstellen.
Validierung und Formatierung der Tabellendaten in IBM Cognos Analytics: Schaue, dass es keine Validierungsfehler gibt.
Visualisierung in IBM Cognos Analytics auswählen
Die Erstellung von Forecasts mittels Regressionsanalysen geht mit unterschiedlichen Analyseumgebungen, wie via Microsoft Power BI for Desktop oder mit einem eigens trainierten Machine-Learning-Modell mit der Vertex AI auf der Google Cloud. Dies geht aber auch mit IBM Cognos Analytics: Hier kannst du tabellarische Datensätze im CSV-Format hochladen oder BigQuery-Datenbanken und Cloud Storages anschließen, um die Daten zu analysieren. Sobald du deinen Datensatz konfiguriert und die passende Diagramm-Visualierung gefunden hast, kannst du die Forecasting-Funktion von IBM Cognos Analytics nutzen.
Forecast erstellen mit IBM Cognos Analytics: In der Visualierungsgalerie von IBM Cognos Analytics kannst du das passende Diagramm für deinen Forecast auswählen. Liniendiagramme und Blasendiagramme eignen sich gut für Forecasts mit Regressionsanalysen.
Wie funktionieren Forecasts mit IBM Cognos Analytics?
Wichtig ist dabei vor allem die Verwendung von Saisonalitätswerten in IBM Cognos Analytics: Eine Saisonalität gibt im Forecast das ursächliche Entwickungsmuster für die Datenvorhersage an, und bemisst sich in den Datenpunkten des zugrundeliegenden tabellarischen Datensatzes. Jede Tabellenzeile unterhalb der Kopfzeile gibt dabei auf einer Zeitachse die Einträge für die Zeitdimension wieder (entweder in Tagen, Stunden, Minuten, Sekunden, Monaten, Kalenderwochen oder Jahren), sowie in weiteren Spalten die entsprechenden Metriken, die zu diesen Zeitangaben eintraten (zum Beispiel: Klicks, Impressionen, Conversion, Deals, Kosten pro Conversion etc.). Wenn wir also zwei Spalten in der Tabelle haben, mit einer Zeitachse in der linken Spalte (360 Tage in 360 Zeilen) und Klicks aus organischer Google-Suche in der rechten Spalte (Klicks an den besagten Tagen in 360 Zeilen) und wir eine Saisonalität von 360 Tagen eingeben, wird im Forecast die Entwicklung des gesamten Zeitraums als Entwicklungsmuster für die Regressionsanalyse verwendet.
Forecast erstellen mit IBM Cognos Analytics: So sieht ein Forecast mit eingerechneten Saisonaltätswerten aus
IBM Cognos Analytics für das Erstellen von Forecasts verwenden
IBM Cognos Analytics kannst du für deine Forecasts verwenden, wenn du bereits die kostenlose 30-Tage-Testversion nutzt. Die vollständige Version von IBM Cognos Analytics ist bereits ab 10$ im Monat erhältlich.
Slava Wagner
Marketing & Leadgenerierung
SEA, Paid Media, Conversion-Rate-Optimierung, Markt- und Trendanalysen im Raum Berlin-Brandenburg.
Überblick: Forecasts mit IBM Cognos Analytics
Unternehmen sollten Forecasts mit IBM Cognos Analytics erstellen, insbesondere im Online-Marketing, um mithilfe von Regressionsanalysen zukünftige Entwicklungen von Klicks, Impressionen, Conversion-Rates und anderen Metriken vorherzusagen. Die Verwendung von Bestandsdaten ermöglicht eine präzise Hochrechnung von Abwärts- oder Aufwärtstrends Monate im Voraus. Dieser Informationsvorsprung ermöglicht dem Marketing-Team eine proaktive Anpassung von Strategien und Ressourcenplanung, um Negativszenarien zu vermeiden. IBM Cognos Analytics erleichtert die Erstellung solcher Prognosen, indem es tabellarische Datensätze mit einer vollständigen Zeitachse erfordert, die hochgeladen werden können. Alternativ können auch ERP- und CRM-Systeme, BigQuery-Datenbanken oder Cloud-Speicher angeschlossen werden, um Forecasts aus Bestandsdaten zu generieren. Dies ermöglicht eine stabile Früherkennung und präventive Maßnahmen, die die Wettbewerbsfähigkeit stärken.