{"id":72271,"date":"2023-02-16T08:43:53","date_gmt":"2023-02-16T08:43:53","guid":{"rendered":"https:\/\/app-mde-blog-prd.azurewebsites.net\/?p=72150"},"modified":"2026-05-26T13:56:12","modified_gmt":"2026-05-26T13:56:12","slug":"was-sind-die-vorteile-der-praediktiven-analyse-im-beschaffungsmanagement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.manutan.de\/blog\/intelligentes-und-effizientes-arbeiten\/was-sind-die-vorteile-der-praediktiven-analyse-im-beschaffungsmanagement\/","title":{"rendered":"Was sind die Vorteile der pr\u00e4diktiven Analyse im Beschaffungsmanagement?"},"content":{"rendered":"<figure class=\"post-hero\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Was-sind-die-Vorteile-der-praediktiven-Analyse-im-Beschaffungsmanagement.jpg\" alt=\"\" \/><br \/>\n      <\/figure>\n<div class=\"post-content\">\n<p>Hinter dem Begriff \u201epr\u00e4diktive Analyse\u201c (englisch: Predictive Analytics) verbergen sich verschiedene Datenanalysemethoden sowie statistische und mathematische Techniken.<\/p>\n<p>Ihr Ziel: Zuk\u00fcnftige Trends in Datens\u00e4tzen zu erkennen. Heute sind diese Technologien immer weiter verbreitet und halten sogar Einzug in die Einkaufsabteilungen.<\/p>\n<h2>Was ist eine pr\u00e4diktive Analyse?<\/h2>\n<p>Es gibt gemeinhin drei Arten der Datenanalyse mit unterschiedlichen technischen Aspekten und Zwecken:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><b>Die deskriptive Analyse<\/b> ist eine Technik, die vergangene Ereignisse beschreibt und analysiert (dies geschieht z.B. mithilfe von <i>Business Intelligence<\/i>-Tools);<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><b>Mithilfe der pr\u00e4diktiven Analyse<\/b> wird die Wahrscheinlichkeit, dass sich dieselben Ergebnisse wiederholen, bewertet;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><b>Die pr\u00e4skriptive Analyse<\/b> identifiziert ein Ph\u00e4nomen und schl\u00e4gt Ma\u00dfnahmen vor, mit denen darauf reagiert werden kann.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bei der pr\u00e4diktiven Analyse geht es also darum, <b>Informationen<\/b> aus einem Satz vergangener und aktueller Daten zu <b>extrapolieren<\/b>, <b>um Annahmen \u00fcber die Zukunft zu treffen<\/b> und es Unternehmen zu erm\u00f6glichen, ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern. Mit anderen Worten: Das Schl\u00fcsselwort lautet Antizipation.<\/p>\n<p>Diese pr\u00e4diktive Methode ist bei Unternehmen sehr beliebt. Dies ist insbesondere in den Bereichen Gesundheit, Energie, Finanzdienstleistungen oder auch Versicherungen der Fall, um ein Vorhersagemodell zu ermitteln, Verhaltensweisen zu antizipieren oder ein m\u00f6gliches Eintrittsrisiko zu erkennen. Diese historischen Daten sind f\u00fcr die Vorhersage zuk\u00fcnftiger Ergebnisse von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n<p>Bei der Erstellung eines Kfz-Versicherungsvertrags beispielsweise kann die pr\u00e4diktive Analyse die potenziellen Risiken eines Fahrers vorhersagen, indem sie mehrere Vorhersage-Faktoren (Alter, Fahrpraxis usw.) ber\u00fccksichtigt. Dies hilft dem Versicherer, eine angemessene Versicherungspr\u00e4mie f\u00fcr jeden seiner Kunden zu ermitteln.<\/p>\n<p>In technologischer Hinsicht st\u00fctzt sich die pr\u00e4diktive Analyse h\u00e4ufig auf <i>Data Mining<\/i>, um gro\u00dfe Datens\u00e4tze (insbesondere <i>Big Data<\/i>) aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten und Trends oder Muster zu entdecken. Sie basiert au\u00dferdem auf _Machine Learning-_Algorithmen (maschinelles Lernen), wie z.B. lineare oder logistische Regression, um unstrukturierte Datens\u00e4tze schneller und pr\u00e4ziser zu verarbeiten. Zu den weiteren Methoden der pr\u00e4diktiven Analyse geh\u00f6rt auch die statistische Modellierung.<\/p>\n<h2>Pr\u00e4diktive Analyse in Einkaufsabteilungen<\/h2>\n<p>Aufgrund ihrer Positionierung im Zentrum des \u00d6kosystems eines Unternehmens haben die Einkaufsabteilungen Zugang zu einer Vielzahl von Daten. Bei richtiger Nutzung er\u00f6ffnet dieses neue \u201eschwarze Gold\u201c gro\u00dfartige M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die <b>Steuerung der Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit und den Aufbau der Einkaufsstrategie<\/b>. Es geht nicht mehr darum, auf Ereignisse lediglich zu reagieren, sondern sie auch zu verstehen und zu antizipieren. Es sei zu Recht daran erinnert, dass diese Informationen kein Selbstzweck sind, sondern ein Mittel, um die schnelle Entscheidungsfindung zu optimieren.<\/p>\n<p>In einer ungewissen und unbest\u00e4ndigen Welt, in der die Anzahl der Variablen st\u00e4ndig zunimmt, macht es Sinn, den Entscheidungssystemen der Einkaufsfunktion eine pr\u00e4diktive Dimension hinzuf\u00fcgen. Auch wenn ein solcher Ansatz noch nicht sehr verbreitet ist, ist dennoch ein gewisses Interesse seitens der Eink\u00e4ufer festzustellen. In der j\u00fcngsten Umfrage von Deloitte sind mehr als ein Drittel der Entscheidungstr\u00e4ger im Einkauf der Meinung, dass <b>pr\u00e4diktive Analysen zu den n\u00fctzlichsten Ressourcen<\/b> in ihrem Bereich geh\u00f6ren.<\/p>\n<p>Die Zur\u00fcckhaltung bei der Akzeptanz der pr\u00e4diktiven Analyse durch die Einkaufsabteilungen erkl\u00e4rt sich vor allem durch die Komplexit\u00e4t ihrer Umsetzung. Zun\u00e4chst sollte ein System zur Analyse der Ausgaben vorhanden sein. Bevor man irgendetwas antizipieren kann, muss man zun\u00e4chst einmal wissen, welche Produkte in einem bestimmten Zeitraum von wem und bei welchem Lieferanten verbraucht werden. Dann geht es darum, alle anderen relevanten Daten aus verschiedenen Informationsquellen zu integrieren (daher die Verwendung von <i>Data Mining<\/i>). Auch heute noch wird die pr\u00e4diktive Analyse als ein breit angelegtes Projekt im Unternehmen betrachtet, das sich in den Dienst verschiedener Abteilungen stellt (Vertrieb, Marketing, Finanzen, Einkauf usw.).<\/p>\n<h2>Die Vorteile der pr\u00e4diktiven Analyse f\u00fcr den Einkauf<\/h2>\n<p>Pr\u00e4diktive Schemata und Modelle k\u00f6nnen von Einkaufsabteilungen auf vielf\u00e4ltige Weise genutzt werden.<\/p>\n<p>Die Eink\u00e4ufer k\u00f6nnen damit:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Ihre Lieferantenbeziehungen besser steuern;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Risiken und neue Beschaffungsm\u00f6glichkeiten antizipieren;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Ihre Ausgaben vorhersagen;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Ihre Key Performance Indicators (KPIs) an die Entscheidungsfindung anpassen usw.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>So <b>gewinnen sie an Agilit\u00e4t und steigern ihre Leistung,<\/b> um <b>ihre strategische Position<\/b> innerhalb des Unternehmens weiter <b>zu festigen<\/b>.<\/p>\n<p>Neben der pr\u00e4diktiven Analyse kann man sich leicht vorstellen, welche Vorteile sich aus den Empfehlungen der pr\u00e4skriptiven Analyse ergeben. Patrick Chabannes, damals Senior Solution Strategist bei Determine, einem SaaS-\/Cloud-Anbieter von Softwarel\u00f6sungen f\u00fcr Vertragsmanagement, Lieferantenmanagement, strategisches Sourcing und Procure-to-Pay, nennt ein konkretes Beispiel:<\/p>\n<p><i>\u201eDie Einkaufsabteilungen werden in der Lage sein, den Benutzern Empfehlungen zu geben und dabei individuelle Gesch\u00e4ftsbereichsregeln zu ber\u00fccksichtigen, indem sie interaktive Situationen schaffen. Stellen Sie sich einen Eink\u00e4ufer von Produktionsmaterial vor, der seine zwei qualifizierten Lieferanten im seriellen Modus verfolgt. Und er erh\u00e4lt eine Empfehlung, dass ein Mitbewerber seiner beiden Lieferanten seinen Umsatz um 17% gesteigert hat, w\u00e4hrend dieser bei seinen beiden Lieferanten bei 1% bzw. 3% liegt. Der Eink\u00e4ufer fragt sich dann zu Recht: Was ist passiert? Was haben sie herausgefunden? Wie profitieren meine eigenen Konkurrenten, wenn sie mit diesen Quellen arbeiten?\u201c<\/i><\/p>\n<p>Wie Sie sicher schon bemerkt haben, k\u00f6nnen Einkaufsabteilungen mithilfe <b>pr\u00e4diktiver<\/b> Analysen <b>ihre Entscheidungen antizipieren, beschleunigen und absichern<\/b>. Dies stellt also einen gewaltigen Hebel zur Wertsch\u00f6pfung f\u00fcr die Einkaufsfunktion, das Unternehmen und die Beteiligten dar.<\/p>\n<p>Um den Weg zu solchen M\u00f6glichkeiten einschlagen zu k\u00f6nnen, ist es jedoch von entscheidender Bedeutung, die Verf\u00fcgbarkeit von Daten sicherzustellen. Dazu m\u00fcssen die Einkaufsabteilungen alles daransetzen, m\u00f6glichst viele Daten zu generieren, die es dann zu analysieren gilt. Das geschieht am besten durch eine Digitalisierung des gesamten Procure-to-Pay-Prozesses.<\/p>\n<p>Laden Sie unser <a href=\"https:\/\/www.manutan.de\/blog\/made-in-germany\/long-tail-ausgaben-digitalisieren-sie-ihre-transaktionen\/\">Whitepaper \u201eDigitalisieren Sie Ihre Transaktionen\u201c<\/a> herunter.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hinter dem Begriff \u201epr\u00e4diktive Analyse\u201c (englisch: Predictive Analytics) verbergen sich verschiedene Datenanalysemethoden sowie statistische und mathematische Techniken. Ihr Ziel: Zuk\u00fcnftige Trends in Datens\u00e4tzen zu erkennen. Heute sind diese Technologien immer weiter verbreitet und halten sogar Einzug in die Einkaufsabteilungen. Was ist eine pr\u00e4diktive Analyse? 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