Prozessoptimierung

Jeder Unternehmer weiß: Prozessoptimierung ist eine unverzichtbare Säule der Geschäftswelt und darf in keinem zukunftsorientierten Unternehmen fehlen. Unser klarer Fokus auf datengetriebene Optimierung und künstliche Intelligenz eröffnet Ihnen völlig neue Möglichkeiten. Diese sind zwar immer individuell und auf die Branche des Unternehmens ausgerichtet, doch wollen wir Ihnen mit einigen Beispielen aus der realen Welt einen Eindruck darüber vermitteln, was mit unserer Hilfe möglich ist.

Use Case 1:

Data Enrichment

Use Case 1: Data Enrichment

Diverse Anwendungen und Dienste eines Unternehmens nutzen die unternehmensinterne Datenbank und/oder das Data Warehouse, um ihre Funktion ausführen zu können. Die Produktsuche in einem Online Shop nutzt beispielsweise die Produktdatenbank, um relevante Produkte für die gegebenen Suchbegriffe zu liefern und zu sortieren.

Die Daten in dieser Datenbank sind bei den meisten Unternehmen leider von schlechter bis mittelmäßiger Qualität, da sie aus einem Konglomerat aus historischen Prozessen und externen Partnern heraus entstehen und angesichts des schieren Umfangs der Daten nicht manuell gewartet werden können. Durch intelligente Algorithmen und systematische Analysen können diese Daten automatisiert an den richtigen Stellen aufbereitet und infolgedessen die Qualität aller Unternehmensdienste verbessert werden.

Use Case 2:

Logistik

Use Case 2: Logistik

Logistische Prozesse basieren auf viel Detailarbeit und erreichen schnell einen hohen Grad an Komplexität. Für einen Menschen wird es dadurch schwierig, die Zusammenhänge auch bei einer großen Datenmenge im Auge zu behalten und optimale Entscheidungen zu treffen.

Die meisten Unternehmen setzen hierfür Software ein, die diese Prozesse durch Berechnungen und Annahmen automatisiert und vorgibt.

Oft sind die Prozesse jedoch weit komplexer als es diese Berechnungen modellieren können, was zu suboptimalen Ergebnissen führt. Anders als diese Berechnungen sind intelligente Systeme in der Lage, komplexe Prozesse adäquat zu modellieren und somit die optimale Ressourcenverteilung zu finden.

Use Case 3:

Sales Performance maximieren

Use Case 3: Sales Performance maximieren

Durch künstliche Intelligenz ist es möglich, eine Next-Best-Action-Strategie für Sales-Teams zu verfolgen. Im Detail erhalten Sales-Mitarbeiter von einem intelligenten System Insights darüber, bei welchen Kunden das höchste Potenzial einer Conversion besteht und welche Produkte für diese Kunden die größte Relevanz haben werden. Mit diesen Insights kann man durch gezieltes Marketing die Kosten senken und währenddessen den Umsatz steigern.

Vor diesem Hintergrund ist ein intelligentes System vor allem für Mittelständler und Konzerne sinnvoll, da ein Mensch — in diesem Fall ein Sales-Manager oder Professional — in dieser Größenordnung nicht die Gesamtheit aller Kundendaten, Produkte und Entwicklungen betrachten kann. Ohne diese Zahlen und Zusammenhänge zu erkennen, ist die Priorisierung der Vertriebsaufgaben jedoch reines Bauchgefühl und basiert oft nur auf sehr unpräzisen und groben Metriken.