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Datenbasierte Entscheidungen:

AI & Analytics

Gute Entscheidungen zu treffen, erfordert neue Analysetechniken und AI/ML.
Wir helfen unseren Kunden, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem wir Daten mit künstlicher Intelligenz (AI) verarbeiten und sie in fortschrittlichen Analysetools zugänglich machen. Dabei setzen wir die führenden KI- und Cloud-Frameworks ein.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning spielen in Unternehmen eine immer wichtigere Rolle. Dabei sind die Einsatzmöglichkeiten vielfältig. Sie bieten eine erhöhte Produktivität und Effizienz sowie neue Geschäftswerte. Das bekannteste Beispiel sind Chatbots im Kundenservice, die als virtuelle Mitarbeiter agieren und die 24/7-Bearbeitung von Kundenanfragen ermöglichen.

In Unternehmen wird künstliche Intelligenz heute vorwiegend dann eingesetzt, wenn es darum geht, repetitive Aufgaben (d.h. wiederkehrende, regelbasierte Tätigkeiten) zu automatisieren. Datenanalysen mit komplexen Entscheidungsprozessen zu beschleunigen, gehört ebenfalls dazu.

KI kann in Unternehmen bei verschiedensten strategischen Zielvorgaben unterstützen und zur Erreichung dieser Ziele maßgeblich beitragen:

  • Steigerung von Umsatz und Unternehmenswachstum
  • Anstieg der Kosteneffizienz
  • Verbesserung der Positionierung am Markt
  • Entwicklung und Umsetzung innovativer Geschäftsmodelle
  • Verbesserung von Entscheidungen (bzgl. Qualität, Wirkungsgrad und Innovationskraft)
  • Zunahme von Kundenzufriedenheit
  • Verbesserung der Arbeitsbedingungen und Arbeitsleistung
  • Steigerung der Produktivität der Arbeitnehmer
  • Senkung von Leerzeiten, Ausschuss und Ausfallzeiten

Laut IDC sind 94 Prozent der befragten Unternehmen davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz einen deutlichen Wettbewerbsvorteil bietet. Ausschlaggebend dafür ist die Ableitung der richtigen Anwendungsfälle.

Bevor Sie KI einführen, müssen Sie sich zunächst klar werden, für welchen konkreten Business Case Sie diese einsetzen möchten und was Sie sich davon erhoffen. Identifizieren Sie dazu einen zentralen Bereich, den künstliche Intelligenz nachhaltig optimieren und somit zum Unternehmenserfolg beitragen kann.

Der Einsatz von KI-Lösungen bietet sich in allen Bereichen wie Marketing, Vertrieb, Logistik, Kundenservice usw. an. Erfahren Sie mehr über die Einsatzmöglichkeiten von KI – mit spannenden Anwendungsbeispielen zeigen wir Ihnen was künstliche Intelligenz im Business-Alltag jetzt schon kann.

Wartung von Geräten und Maschinen

Häufig durchlaufen Produktionsanlagen oder Maschinen reguläre Wartungszyklen. Mithilfe sensorgestützter KI-Systeme können diese Zyklen optimiert werden. Verschleiß oder anbahnende Defekte werden auf der Grundlage automatischer Klassifikationen prognostiziert oder frühzeitig erkannt. Maschinen werden so nur im Bedarfsfall gewartet – nicht proaktiv. Ausfallzeiten werden minimiert.

Produktvergleiche und Marktanalysen

Das digitale Zeitalter macht es möglich, den Anbietermarkt für einzelne Produkte annähernd vollständig zu beobachten. So können beispielsweise für elektronische Artikel über Preissuchmaschinen alle aktuellen Preise identifiziert werden. Passen die großen Player ihre Preise an, kann beobachtet werden, dass kleinere Händler binnen Stunden auf diese Preisanpassungen reagieren. Das Ziel: vom Konsumenten berücksichtigt zu werden oder bei zu geringen Marktpreisen bewusst auf Nachfrage zu verzichten.

Bei einer Vielzahl von Artikeln ist dies möglich, da gleiche Artikel über Produktnummern leicht identifizierbar sind. Bei Artikeln, wie beispielsweise Kleidung, ist dies allerdings nur schwer realisierbar. Von Menschen lässt sich die Ähnlichkeit zwar leicht beurteilen, für einfache Algorithmen ist dies schwierig. Künstliche Intelligenz kann hier helfen. Indem Artikeleigenschaften und Bilder automatisiert miteinander verglichen werden, können ähnliche Artikel identifiziert werden.

Kundensegmentierung

Ein weiterer typischer Anwendungsfall, für künstliche Intelligenz ist die Unterteilung von Kunden in verschiedene Kundensegmente. KI ist deutlich mächtiger als die klassische ABC-Analyse, bei der Kunden einfach nach einer zentralen Kennzahl in Segmente unterteilt werden.

In die Analyse können mithilfe von künstlicher Intelligenz eine beachtliche Anzahl von Kennzahlen oder Kundeneigenschaften einfließen und zusätzliche Hinweise zur geeigneten oder zielgerichteten Ansprache mitgeliefert werden. Im Idealfall wird das Ergebnis der Kundensegmentierung automatisch in das Kampagnen-Management-Tool eingespeist und bei neuerlichem Kontakt mit dem Kunden aktualisiert. Somit muss die Kampagne vom Marketingverantwortlichen allenfalls noch designt und einem Kundensegment zugeordnet werden. Die Kundenansprache erfolgt dann automatisiert.

Vorhersage der Zahlungsfähigkeit

Künstlicher Intelligenz kann helfen die Zahlungsfähigkeit von Kunden vorherzusagen. Dabei können Daten über Kunden, die in der Vergangenheit ihren Zahlungsaufforderungen nicht nachkamen, als Basis genutzt werden. Auf dieser Grundlage prognostizieren Algorithmen KI-gestützt die Zahlungsbereitschaft neuer Kunden. Diese Information kann dann bspw. im Online-Shop genutzt werden, um die Zahlungsmodalitäten des neuen Kunden automatisiert einzuschränken.

Texterstellung

Informationen stehen heute oft in Stichpunkten oder einzelnen Datenpunkten zur Verfügung. So sind Börsenkurse einfache Listen von Preisen zu bestimmten Zeitpunkten, Nachrichtenagenturen liefern Neuigkeiten als Sammlungen von Schlagworten oder Artikel werden vom Hersteller zunächst als Beschreibung für einzelne Eigenschaften wie Farbe oder Material geliefert.

Künstliche Intelligenz erlaubt es, aus einzelnen Begriffen vollständige, für den Benutzer gut verständliche Fließtexte zu generieren. Webseiten zur Entwicklung von Börsenwerten, aber auch Zusammenfassungen von Fußballspielen oder ausführliche Produktbeschreibungen werden heute bereits mit entsprechenden Methoden generiert. Sie werden von Menschen nur noch gegengelesen, ehe sie dem Konsumenten bereitgestellt werden.

Kundeninteraktion

Die Kundenbetreuung oder die Unterstützung des Kunden beim Kauf ist die geläufigste KI-Anwendung. Heutzutage ist es möglich zu analysieren, wie ein Interessent oder Kunde sich in der Interaktion mit einem Unternehmen über alle Kontaktpunkte hinweg verhält.

Diese Informationen werden genutzt, um Kunden spezifisch zu betreuen oder anzusprechen sowie die Schwachstellen in der Kundeninteraktion aufzudecken und zu verbessern. Die Kundenzufriedenheit nimmt so deutlich zu.

Darüber hinaus entsteht eine Transparenz über Kunden und Interessenten, die strategisch weitreichende Mehrwerte in der gesamten Customer Journey stiftet.

Data Foundation

Organisierte, vollständige und eindeutige Stammdaten sind die Basis für die Digitalisierung. Datenqualität stellt dabei einen hohen immateriellen Wert dar. Wir unterstützen unsere Kunden dabei, eine optimale Basis für alle Datenthemen zu schaffen. Um dies zu gewährleisten, setzen wir Initiativen wie Master Data Management (MDM), Data Fabrics und Data Lakes ein. Die Verbesserung der Datenqualität zielt darauf ab, Geschäftsprozesse fehlerfrei und effizient auszuführen. 

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Experience

Das Kundenerlebnis ist die treibende Kraft für Umsatz und Kundentreue. Hier schaffen Daten einen direkt messbaren Mehrwert. Wir untersuchen, wie Daten optimal aufbereitet, gepflegt und dem Kunden präsentiert werden. Dazu gehören Initiativen wie Product Information Management (PIM), Customer Data Plattform (CDP), Digital Asset Management (DAM) und Publishing. 

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Integration

Insbesondere der zunehmende Einsatz von Cloud-Tools erhöht den Bedarf an einer zuverlässigen Datenintegrationsstrategie. Die Datenintegration umfasst die Praktiken, architektonischen Techniken und Tools für den konsistenten Zugriff auf und die Bereitstellung von Daten im Unternehmen, um die Anforderungen an die Datennutzung für alle Anwendungen und Geschäftsprozesse zu erfüllen. Wir konzentrieren uns auf Datenintegrationstools und die Cloud-Datenintegration.

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