Mit Data Science die Zukunft in den Fokus rücken

Der Einsatz von Data Science ist für Unternehmen der Schlüssel, um empirisch proaktiv und vor allem vorausschauend tätig zu werden. Ein Schwerpunkt der Datenwissenschaft liegt auf dem systematischen Vorgehen zur Verarbeitung, Aufbereitung und Datenanalyse. So können konkrete Prognosen und Rückschlüsse auf die zukünftige Entwicklung von Prozessen, die eigene Performance, auf Wettbewerber und Kunden gewonnen werden. Ziel ist es, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.

Data-Science-Teams stellen allerdings nicht nur rein statische Datenanalysen her, sondern vermehrt interaktive, ständig mit frischen Daten versorgte Apps. Diese beiden Produkte eines Data-Science-Teams schließen sich keinesfalls aus. So kann insbesondere die Datenanalyse als Prototyp für eine Applikation dienen und wertvolle Erkenntnisse für das Endprodukt eines Data-Science-Teams liefern: die App.

 

Gebündelte Expertise und Projekterfahrungen im Data-Science-Bereich

b.telligents Data-Science- und Analytics-Ansatz kombiniert die herausragende Expertise aus vielen Praxisprojekten und die fundierten Data-Scientist-Skills unserer Experten mit den neuesten Data-Science-Verfahren. Ziel ist es, abstrakte Modelle zu nutzen, um Ihnen einen zusätzlichen Wissensvorsprung zu verschaffen. So schaffen wir für Sie die Grundlage zur Lösung komplexer unternehmerischer Fragestellungen. Auf dieser Basis kommen Unternehmen zu den richtigen Schlussfolgerungen und treffen bessere Entscheidungen.

 

Predictive Analytics, Machine Learning und Deep Learning im Fokus des b.telligent-Ansatzes

Um die bestmöglichen Entscheidungen treffen zu können, ist eine einwandfreie Datenanalyse notwendig. Unser Data-Science-Team beherrscht die modernsten Methoden zur Analyse und Vorhersage von zukünftigem Verhalten. Darunter sind Verfahren wie

  • Predictive Analytics: Diese Methode greift auf bestehende Daten zu, um zukünftige komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge vorherzusagen. Dieses Wissen hilft dem Management, bessere Entscheidungen zu treffen.
  • Natural Language Processing: Erfahren Sie mehr über Ihre Kunden, dank einer intelligenten Verknüpfung von Linguistik mit künstlicher Intelligenz.
  • Machine Learning: Diese Methoden ermöglichen es Systemen, durch den Einsatz von Algorithmen selbstständig Handlungsempfehlungen auszusprechen.
  • Deep Learning: Als Teilbereich des maschinellen Lernens widmet sich Deep Learning bestimmten Problemen, die mit anderen Methoden kaum zugänglich sind, insbesondere in der Bild- und Audioverarbeitung.

Der Einsatz dieser Techniken zahlt sich für Unternehmen mit einem erheblichen Wissensvorsprung aus und bringt neue Chancen in Form von potentiellen Umsatzsteigerungen mit sich. Selbstverständlich beherrschen unsere Consultants alle gängigen Data-Technologien und Lösungen wie Hadoop, SAP HANA, Apache Spark oder auch Python.

Wie revolutioniert Data Science Unternehmen?

Sowohl Big Data als auch Data Science revolutionieren die Welt. Die Erkenntnisse von Data Scientists haben schon zu Veränderungen und Fortschritten auf vielen Gebieten geführt. Zwar hat niemand die Möglichkeit, zukünftige Daten zu erfassen und zu analysieren, allerdings gibt es dank Methoden wie Predictive Analytics, Machine Learning und Deep Learning die Möglichkeit, basierend auf bestehenden Daten die Zukunft präzise vorherzusagen.
Der Einsatz von maschinellem Lernen und Deep Learning ermöglicht es Unternehmen, mit dem wachsenden Konkurrenzdruck und den kontinuierlich wachsenden Kundenanforderungen Schritt zu halten. Gleichzeitig erzielen Sie Wettbewerbsvorteile, indem Sie sich den Herausforderungen der Digitalisierung stellen.
 

Customer Lifetime Value Measure – mit Data Science den Kundenwert verstehen

Der Kundenwert oder Customer Lifetime Value (CLV) ist die mächtigste Kennzahl im Gefüge aller Customer-Relationship-Management-KPIs. Sie beschreibt die voraussichtliche Gesamtprofitabilität eines Kunden über die Dauer der gesamten Kundenbeziehung hinweg. Konkret ermöglicht der CLV folgende Aussagen:

  • Erfolg von Maßnahmen: Welche Maßnahmen hatten welche Auswirkung auf den Kundenwert?
  • Vertriebsperformance: Wie hochwertig sind die Kunden, die ein bestimmter Channel anwirbt, im Vergleich zu anderen Kanälen.
  • Ressourcen- und Budgeteinsatz: Das Budget für eine Maßnahme kann sinnvoll festgesetzt werden als ein gewisser Anteil an der CLV-Erhöhung, die man mit der Maßnahme erreicht.

Der Customer Lifetime Value setzt sich aus den unterschiedlichsten Parametern zusammen. So fließen unter anderem der Umsatz, die Loyalität und das Risiko in die Berechnung ein. Zudem nutzen wir qualitative, quantitative, vergangene und zukünftige Informationen.

Die Einführung und Entwicklung einer Messung des Kundenwertes ist für Organisationen – wenn sie richtig angewendet wird – der Schlüssel zu intelligenter Kundenpflege bzw. Kundenbetreuung und Kundenrückgewinnung auf Einzelkundenbasis sowie zur Optimierung von Marketing und Mediamix. Außerdem lassen sich basierend auf dem CLV Prozessoptimierungen im Kundenservice durchführen, indem Routinestrategien in Automatic-Call-Distribution-Lösungen aufbereitet werden. KPIs wie der CLV erlauben es dem Management so, sämtliche Serviceprozesse über die gesamte Customer Journey hinweg nachhaltig zu verbessern und Investitionen zur Kundenbindung gezielter einzusetzen.

Next Best Activity – Customer Intelligence

Unternehmen stehen aufgrund der immer stärkeren Konkurrenz vor stetig wachsenden Herausforderungen. Mit Next-Best-Activity-Systemen, einem Teilbereich von Data Science, sind Verbesserungen der Effektivität von Verkäufen und Marketingkampagnen dennoch zu realisieren. Denn diese rücken den einzelnen Kunden in den Fokus. Kontinuierliche, zielgerichtete Datenanalysen ermöglichen es, die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden zielsicher zu identifizieren.

Scorewerte zur Bestimmung von Produkt, Kanal und Kampagne

Multichannel oder Omnichannel? Welches Produkt soll mit welcher Kampagne angeboten werden? All diese Fragen können mit NBA-Systemen geklärt werden. Ein automatisiert entwickelter Scorewert, in den Faktoren wie der Customer Value oder auch Verhaltensdaten einfließen, ist Basis für ein Ranking, das zur Auswahl des optimalen Produkts und Kanals und der besten Kampagne für den jeweiligen Kunden eingesetzt wird.

Mit NBA Potentiale nutzen

Durch den Einsatz von NBA können Callcenter-Mitarbeiter nicht nur die Up- und Cross-Selling-Potentiale erhöhen – auch die Customer Experience, die Kundenzufriedenheit und -loyalität steigt parallel dazu an. Next-Best-Activity-Projekte ermöglichen so neben einer Automatisierung der Vermarktung die höhere Durchdringung mit Werbeangeboten sowie eine schnellere und effektivere Kundenansprache.

Social Media Analytics – mit Data Science wirdʼs möglich

Ein immer wichtiger werdendes Aufgabenfeld von Data Scientists ist Social Media Analytics im Bereich Marketing. Das Monitoring und die Arbeit der Scientists mit modernsten Techniken wie dem Natural Language Processing helfen, die Flut an Informationen, die über Social-Media-Tools wie Facebook, LinkedIn, Twitter oder Instagram zur Verfügung stehen, zu segmentieren und die Zusammenhänge schnell zu verstehen. Der Einsatz von Predictive Analytics erlaubt es im nächsten Schritt, das Kundenverhalten auf den unterschiedlichen Plattformen vorauszusagen.

Die richtige Social-Media-Analytics-Software

Der Markt für Software im Bereich Social Media Analytics und Digital Communications ist hochdynamisch und von einer großen Anzahl innovativer Anbieter mit sehr unterschiedlichen Stärken geprägt. b.telligent ist als unabhängiges Beratungshaus in der Lage, Media-Analysen, Ausschreibungen und Auswahlprozesse neutral, kompetent und herstellerunabhängig unter Berücksichtigung Ihrer Zielgruppen zu unterstützen.

So wird gewährleistet, dass Unternehmen, die auf Kennzahlen bzw. Key Performance Indicators (KPI) der Social-Media-Kanäle und Monitoring-Verfahren setzen, langfristig Wissensvorsprünge sowie klare Wettbewerbsvorteile erzielen können, da Trends und Chancen für Produkte bzw. Dienstleistungen schnell analysiert und Diffamierungen von Produkten schnell aufgedeckt werden können. Dies ist besonders bei Social-Media-Kampagnen und wichtigen Geschäftsentscheidungen hilfreich.

Mit b.telligent von Data Science profitieren

b.telligent verfügt über ein breit gefächertes Know-how unterschiedlicher Data-Science-Technologien und unterhält zudem ein großes Partnernetzwerk. Zusätzlich können unsere Consultants auf eine jahrelange Praxiserfahrung im Bereich Big Data und Analytics Monitoring zurückgreifen, um eine unternehmensgerechte Strategie zu entwickeln

Sie wollen von den Erfahrungen und Kompetenzen von b.telligent im Data-Science-Umfeld profitieren, um Ihr Unternehmen auf die nächste Entwicklungsstufe zu heben? Die Münchner Unternehmensberatung mit weiteren Standorten in Deutschland und in der Schweiz kann von der Erstellung von Applikationen über die Customer Lifetime Value Measure bis hin zu NBA-Ansätzen und Social Media Analytics umfassende Projekterfahrungen vorweisen. Darüber hinaus unterstützen Sie unsere Berater dabei, Ihre individuelle Data-Science-Strategie zu entwickeln und auf Basis von Predictive Analytics, Machine Learning sowie Deep Learning bessere Entscheidungen zu treffen und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

 

Wichtiges rund um Data Science auf einen Blick

Die derzeit wohl meistdiskutierten Themen stammen allesamt aus dem Data-Science-Bereich. Dieser Entwicklung wird von unserem Data-Science-Team Sorge getragen. In unserem Blog berichten unserer Berater über die neusten Entwicklungen in der Data-Science-Welt, geben interessante Einsichten in die Arbeit von Data Scientists und stellen praxisnahe Best-Practices vor. 


Dr. Sebastian Petry

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