Die Bedürfnisse der Kunden zu verstehen und mit Gewinn zu bedienen – das ist der Kern jedes erfolgreichen Unternehmens. Dementsprechend hoch ist die Bereitschaft, die Kundenanalyse durch Einsatz modernster Technologien stetig zu verbessern: Die systematische Datensammlung und Analyse mit Business-Intelligence-Software ist mittlerweile in nahezu allen Branchen Standard. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz dagegen stellt viele Unternehmen noch vor grosse Herausforderungen und verspricht – bei erfolgreicher Umsetzung – wichtige Wettbewerbsvorteile.
Kundenanalyse als Treiber zeitnaher Geschäftsentscheidungen
Unternehmen sind stets auf der Suche nach besseren Strategien, um Kunden zu erreichen. Welche Produkte, Ladenformate & Standorte sind für sie relevant? Welche Preise werden akzeptiert, welche Marketingmassnahmen zeigen die beste Wirkung?
Um diese Fragen zu beantworten, braucht es eine umfangreiche Datenbasis & leistungsfähige Analyse-Tools, die das Kundenverhalten erfassen, geschäftsrelevante Erkenntnisse liefern und datengestützte Entscheidungen ermöglichen.
Je schneller & präziser diese Analysen sind, desto besser kann das Unternehmen:
- den mündigen Verbraucher erreichen: Der mündige Verbraucher ist vernetzt, recherchefreudig & gut informiert. Ihn erreicht man am besten mit einer möglichst gezielten Ansprache – und das erfordert umfangreiches Wissen zu Kundenwünschen & verhalten.
- Produktsortiment und Angebot festlegen: Die Preisgestaltung ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren bei der Neueinführung eines Produkts – und je besser diese läuft, desto tragischer wären zu geringe Bestände. Hier sind verlässliche Nachfrageprognose nötig, um eine optimale Sortiments- & Bestandsplanung zu ermöglichen.
- die betriebliche Effizienz maximieren: Reibungslose Abläufe sind entscheidend für den Aufbau loyaler Kundenbeziehungen. Daher braucht es gute Planung, um Lieferengpässe & Personallücken bestmöglich zu vermeiden und eventuelle Probleme schnellstmöglich beheben zu können.
- gezielte Marketing-Aktionen durchführen: Historische Transaktionsdaten bieten eine optimale Grundlage für eine personalisierte Marketingkommunikation, bspw. durch individuell gestaltete Flyer mit Artikeln in einer bestimmten Grösse oder Farbe. Diese Art der Personalisierung kann den Customer Lifetime Value (CLV) optimieren.
- die Kundenabwanderung verringern: Bestandskunden zu halten ist immer kostengünstiger, als Neukunden zu gewinnen. Wichtig für die Kundenbindung sind – siehe oben – reibungslose Abläufe & gezielte Marketing-Aktionen.
Den Datenschatz heben: schnellere & bessere Analysen dank KI
Wie wichtig datengestützte Entscheidungen für das erfolgreiche Agieren am Markt sind, ist den meisten Unternehmen bewusst – und entsprechend fleissig werden allerorts Daten gesammelt. Doch vielen fällt es schwer, die gesammelten Daten in echte, handlungsleitende Erkenntnisse umzuwandeln, die den ROI steigern können. Das bestätigt auch ein aktueller Forrester®-Report:
„Weltweit erklären vier von fünf Entscheidungsträgern im Bereich Data & Analytics, dass ihre Unternehmen stärker datengesteuert werden und tiefergehende Prädiktionsanalysen & KI-Projekte durchführen wollen. Dennoch haben die meisten Unternehmen regelmässig Schwierigkeiten, den vollen Nutzen von Data-Science-Initiativen zu realisieren."
(Quelle: Best Practices: Scaling Data Science Across The Enterprise)
Angesichts der hohen Komplexität der Daten und der zunehmenden Dynamik vieler Märkte (von den pandemie-bedingten Unwägbarkeiten ganz zu schweigen) und kommt die traditionelle Business Intelligence jedoch oft an ihre Grenzen. Hier kann die Künstliche Intelligenz helfen:
- grosse Mengen an unternehmensinternen und externen Daten bewältigen
- die Komplexität und die Nuancen der Daten besser zu erkennen und zu verstehen
- Analysen exponentiell zu beschleunigen, Echtzeit-Erkenntnisse anzubieten & entsprechend zeitnahe Entscheidungen zu ermöglichen
- den Wert der Datenströme zu maximieren
Die Künstliche Intelligenz ist jedoch kein Selbstläufer und kann die menschliche nur ergänzen, nicht ersetzen: Ebenso wie traditionelle BI-Projekte leben auch KI-Anwendungen massgeblich von der Abstimmung aller Stakeholder. Von der Führungsebene über das Data-Science-Team bis hin zum Fachanwender muss klar sein:
- welche Fragen beantwortet werden sollen,
- wo die Antworten zu suchen sind,
- wie die besten Anwendungsfälle zu definieren sind und
- wie man vorausschauend plant, um den gesamten Prozess zu rationalisieren.
Automatisierte KI mit DataRobot: effizient, demokratisch & anpassungsfähig
In der Übergangsphase vom experimentellen Einsatz der KI zur produktiven, vertrauenswürdigen und ROI-gesteuerten KI-Anwendung stossen viele Unternehmen auf einen Engpass:
Die Datenmengen sind riesig, die Liste interessanter Anwendungsfälle ist lang – doch es gibt einfach nicht genug Data Scientists mit ausreichend Branchenwissen, um verwertbare Erkenntnisse für *IHREN* Geschäftsalltag zu liefern. Den Fachanwendern wiederum fehlt es in der Regel an mathematischen und datenwissenschaftlichen Kenntnissen, um sich stärker in die KI-Projekte einzubringen.
Eine Lösung, um die Lücken in Ihrem Team zu schliessen und die bedarfsgerechte Skalierung Ihrer KI-Aktivitäten zu unterstützen, liegt in der Automatisierung der KI mit DataRobot – einem führenden Anbieter für Augmented Intelligence-Lösungen.
Die KI-Plattform von DataRobot automatisiert die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen. Damit erreicht Ihr Unternehmen:
- einen enormen Effizienzgewinn – ein menschlicher Data Scientist braucht viel Zeit, um ein passendes Modell für einen einzelnen Anwendungsfall oder eine einzelne Stockkeeping Unit zu erstellen, in Betrieb zu nehmen und zu pflegen. Mit DataRobot brauchen Sie nur einen Bruchteil der Zeit und haben somit reichlich Kapazität für neue Use Cases.
- eine echte Demokratisierung – auch Geschäftsanalysten können dank DataRobot mit KI-gestützten Modellen arbeiten, ohne sich all zu sehr auf das Data-Science-Team stützen zu müssen. Damit werden die Datenwissenschaftler entlastet & können sich stärker auf strategische Aufgaben konzentrieren.
- eine verbesserte Anpassungsfähigkeit – mit gemischten Teams, die Data Scientists & Branchenexperten zusammenbringen, und dem Effizienzgewinn der automatisierten KI ist Ihr Unternehmen auf dem besten Weg, um den Umfang Ihrer KI-Projekte zu erweitern und einen höheren ROI zu erzielen.
Die DataRobot-Software wird durch umfangreiche Service-Angebote im Bereich Implementierung, Schulung und Support ergänzt, die es jedem Unternehmen – unabhängig von Grösse, Branche oder Ressourcen – ermöglicht, mit KI wichtige Fragen schneller zu beantworten und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Fallstudie: 84.51º
Wie effektiv der Einsatz automatisierter KI den Geschäftserfolg vorantreiben kann, zeigt sich am Beispiel von des Unternehmens 84.51º – einem Anbieter von Data Science, Insights und Medien für die Einzelhandelsbranche.
Dieses Unternehmen befand sich in der einzigartigen Lage, über ein sehr grosses Data-Science-Team zu verfügen: 200 Mitarbeiter waren mit ML-Projekten betraut – von der Einrichtung der Validierungsverfahren über die Abstimmung der Hyperparameter und die Entwicklung der Features bis hin zum Produktionseinsatz der Modelle. Diese anspruchsvollen Aufgaben wurden manuell erledigt waren, was sehr zeitaufwändig war und der Skalierung des Unternehmens enge Grenzen setzte.
Mit DataRobot waren die Data Scientist in der Lage, sich von den repetitiven Aufgaben zu lösen und sich stattdessen auf die Strategie und den Workflow zu konzentrieren. DataRobot ermöglichte ihnen die Lösung von Problemen, die vorher in diesem Umfang nicht zu bewältigen gewesen wären. Als besonders hilfreich bewerteten sie die Erläuterungen zur Vorhersage, die die Modelle und deren Ergebnisse erklärbar/nachvollziehbar und damit vertrauenswürdig machten.
So unterstützt DataRobot die Kundenanalyse
DataRobot bietet eine End-to-End-Plattform, mit der Sie die klassischen Stolpersteine vieler Kundenanalyse-Projekte vermeiden. Die automatisierte KI hilft Ihnen, selbst enorme Datenmengen zu bewältigen, schnell & zuverlässig auszuwerten und in geschäftsrelevante Erkenntnisse zu verwandeln.
- visuelle Datenaufbereitung mit intuitiver Benutzeroberfläche. Auch für halbstrukturierte und unvollkommene Daten geeignet, mit automatischer Join Detection & Fuzzy Matching. Leistungsstark dank Apache Spark™ auf einer elastischen Multi-Cloud-Architektur. Anmerkungen & Tagging unterstützen das kollaborative Arbeiten im Team; differenzierte Zugriffsrechte sorgen für Sicherheit. Umfangreiche Dokumentation & Nachverfolgung der Datenherkunft schaffen eine vertrauenswürdige, erklärbare KI.
- Automatisiertes Maschinenlernen: Verbindet traditionelle Data-Science-Ansätze und ML, nicht nur für Data Scientists sondern auch Geschäftsanwender nutzbar, mit vollintegrierten Best-Practices & umfangreichen Erklärungen für nachvollziehbare, vertrauenswürdige Ergebnisse. Mit jeglichen Daten und Unternehmenssystemen einsetzbar.
- Automated Time Series: Beispiellose Präzision, schon beim ersten Einsatz. Hochskalierbare Prognosen für Millionen von Werten, unter Berücksichtigung realer Geschäftsbedingungen und Einschränkungen. Einfache Implementierung, Überwachung & Verwaltung der Modelle.
- Machine Learning Operations (MLOps): Alle im Einsatz befindlichen Modelle, egal wo sie erstellt oder implementiert wurden, können in einem zentralen System überwacht werden.
- AI Applications: Jedes Vorhersagemodell kann, ganz ohne Programmierkenntnisse, binnen Minuten zu einer App gemacht und innerhalb des unternehmensinternen Ökosystem geteilt werden.
Welche zusätzlichen Erkenntnisse ermöglicht die automatisierte KI bei der Kundenanalyse?
Mit smarten Algorithmen können Sie tiefer in die Kundendaten eintauchen und neue Erkenntnisse bringen, die Ihnen mit herkömmlichen BI-Tools verborgen bleiben würden. So können Sie datengestützte Marketing-Entscheidungen treffen, um Ihre Kunden besser zu erreichen und Ihren Geschäftserfolg zu steigern.
- Marketing-Mix optimieren: Traditionell wurden oft externe Medienberatungsunternehmen beauftragt, um geeignete Werbemassnahmen und Kampagnen für die verschiedenen Kanäle und Medien zu ermitteln. Aufgrund des hohen Zeit- und Kostenaufwands wurden solche Studien nur selten und für ausgewählte Produkte durchgeführt. Die KI-gestützte Kundenanalyse beantwortet solche Fragen wesentlich schneller & kostengünstiger, und ist auf das gesamte Sortiment skalierbar.
- das passende nächste Angebot: Die KI-gestützte Kundenanalyse bietet wertvolle Einblicke in Kundenverhalten & Kaufgewohnheiten, sowohl für einzelne Kunden als auch nach bestimmten Kriterien definierte Kundengruppen. Mit diesem Wissen kann die Kundenbindung optimiert werden, indem man Standard-Offerten durch gezielte Angebote ersetzt, die optimal auf die Person bzw. die Gewohnheiten und Erwartungen ähnlicher Personen abgestimmt sind.
- Customer Lifetime Value: Smarte Algorithmen unterstützen auch die Einstufung der Kunden nach dem erwartbaren Wert künftiger Käufe. Mit diesem Wissen kann das Unternehmen vermeiden, kurzfristige Gewinne ohne langfristigen Wert zu erzielen. So kann bspw. ein preiswerteres, aber für den Kunden besser geeignetes Produkt angeboten werden, das den Weg für künftige Käufe ebnet, anstatt ihn zu einem teuren Sofortkauf mit hohem Frustpotential zu überreden.
- Propensity Modeling: KI-gestützte Analysen ermöglichen eine bessere Einschätzung neu generierter Leads anhand von Titel, Branche, Unternehmensgrösse, früherem Kaufverhalten und anderen relevanten Daten. Mit dem Wissen, welche Leads am wahrscheinlichsten zum Kaufabschluss führen werden, kann man die Verkaufsaktivitäten für jede Stufe des Verkaufstrichters auf die jeweils wertvollste Zielgruppe fokussieren.
Welcher Anwendungsfall für KI-gestützte Kundenanalysen brennt Ihnen unter den Nägeln / steht auf Ihrer To-Do-Liste ganz oben? Das Heyde-Expertenteam berät Sie gern bei allen Fragen rund um DataRobot & den Einsatz von Augmented Intelligence!
Quellen:
- https://www.datarobot.com/blog/customer-analytics-and-ai-better-together/
- EBook „AI in Customer Analytics: Tapping Your Data for Success“
