Business Analytics / Artificial Intelligence / Big Data

Without big data analytics, companies are blind and deaf, wandering out onto the web like deer on a freeway – Geoffrey Moore, author and consultant

 

Aktuelle Herausforderungen für Unternehmen

Die von Menschen und Maschinen erzeugten Datenvolumina wachsen exponentiell. So schätzt der Datenspeicherhersteller EMC, dass das weltweite Datenvolumen bis zum Jahr 2020 um das Zehnfache anwachsen wird – von derzeit 4,4 Billionen Gigabyte auf 44 Billionen Gigabyte. Alleine in Deutschland wird die Menge digitaler Daten im gleichen Zeitraum von 230 auf über 1.100 Milliarden Gigabyte ansteigen (Quelle: Studie „EMC Digital Universe 2014“). Dazu tragen einerseits die vielen Marketing-Bemühungen in Unternehmen mit bei. Denn schließlich stellen diese täglich unzähligen Bilder, Videos, Filme, Grafiken und Inhalte aller Art ins Netz. Andererseits wird der User durch das Web 2.0 („Mitmach-Netz“) selber zum Content-Ersteller. Die Fähigkeit von Unternehmen, Daten zeitnah auszuwerten und „Insights“ abzuleiten, hält dem rasanten Datenwachstum nicht mehr Schritt: So wird es für Unternehmen immer schwieriger, durch den Daten-Dschungel zur eigentlichen Zielgruppe durch zu stoßen sowie die stetig ansteigende Komplexität in Supply Chain, Operations und Vertrieb kostenseitig im Griff zu halten.

 

Analytics Relevanz für Unternehmen

 

Lösungsansatz

Datenbasierte Unternehmen behandeln ihre Daten als wertvolle betriebliche Ressource und nutzen sie als Wettbewerbsvorteil am Markt. Detaillierte Markt- und Kundenanalysen decken oft zuvor unbekannte Tatsachen auf und sind daher in der Strategieerarbeitung und -optimierung unerlässlich, um Alleinstellungsmerkmale und Wettbewerbsvorteile zu entwickeln.

 

Der Weg von Daten zu Intelligenz

 

Zu den Anwendungsmöglichkeiten von Business Analytics zählen zum Beispiel:

  • Untersuchung von Daten, um neue Verhaltensmuster und Zusammenhänge zu entdecken (Data Mining), z.B. Produktnutzung in den die letzten Monaten, Kundenkaufverhalten, Vertriebskanal-Performance: E-Shop, Call-Center, Point-of-Sale, etc.
  • Erklärung, warum ein bestimmtes Ergebnis eingetreten ist (statistische Analyse, quantitative Analyse), z.B. Kunden-Sensibilität auf bestimmte Marketing-Kampagnen, Kundenreaktionen auf Produkterweiterungen sowie neue Produkte oder Bundles usw.
  • Tests, um vorherige Entscheidungen zu überprüfen (A/B-Tests, multivariates Testen), z.B. Rollout-Pilotierungen
  • Vorhersage künftiger Ergebnisse (Predictive Analytics), z.B. bei Preis- und Sortimentsänderungen

 

Abgrenzung Business Analytics und Business Intelligence

 

Die Vorteile von Business Analytics lassen sich in vier Kategorien aufteilen:

  1. Mit Hilfe von Datenanalyse und Visualisierung lassen sich völlig neue Erkenntnisse über Kunden und Kaufverhalten gewinnen. Zum Beispiel lassen sich so Kundenverhalten und Ursachen für Kundenabwanderungen besser verstehen sowie Treiber und Hebel für Performance-Steigerungen identifizieren.
  2. Zusätzlich lassen sich durch Business Analytics neue Erkenntnisse für effektivere Strategien (z.B. Fokussiertere Marketing- und Vertriebs-Kampagnen) und eine erhöhte Prognosegenauigkeit (Genauere Nachfrage- & Prognosemodelle) erzielen.
  3. Weiterhin leisten Business Analytics-Lösungen einen wichtigen Beitrag zur betrieblichen Effizienzsteigerung. Als Beispiele lassen sich hier effizienterer Einsatz von Budgets sowie frühzeitige Aufdeckung von Betrug und Zahlungsausfällen, basierend auf analytischen Modellen, anführen.
  4. Last-but-not-least, können mit Hilfe von Business Analytics völlig neue Geschäftsmodelle sowie Service- und Produktangebote erarbeitet werden, z.B. Performance-basierte Service-Modelle und Location-based Services.

 

Analytics-Evolution (illustrativ)

 

Unser Service Portfolio

Wir helfen Unternehmen, das Potenzial von Daten voll auszuschöpfen, um faktenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Im einzelnen bedeutet dies, dass wir Unternehmen dabei helfen…

  • faktenbasierte Entscheidungen zu treffen
  • komplexe Szenarios zu visualisieren
  • Konsens und Verständnis zu erreichen
  • das Potenzial von Daten voll auszuschöpfen
  • analytische Lösungen wirksam umzusetzen.

 

Herausforderungen bei der Aufbereitung von Daten

 

Beispielhafte Problemstellungen, welche wir regelmäßig in Kundenprojekten bearbeiten sind u.a.

  • Wer sind die profitabelsten Kunden und wie lassen sich Kundenabwanderungen bzw. -kündigungen reduzieren?
  • Wie wird sichergestellt, dass die Gewinnmarge das einzugehende Risiko rechtfertigt?
  • Welche Implikationen haben Veränderungen am Geschäfts- und Betriebsmodell auf Organisation und Ressourcenbedarfe (z.B. Mitarbeiter)?
  • Wie segmentiert man den Markt am besten und identifiziert dabei die attraktivste Zielgruppe?
  • Wie prognostiziert man die zukünftige Nachfrage nach den Dienstleistungen und Produkten des Unternehmens möglichst genau?
  • Wie gewährleistet man eine robuste Unternehmensstrategie in einem sich schnell und radial verändernden Marktumfeld?
  • Wie identifiziert man am besten Ineffizienzen im Betriebsmodell?
  • Wie erhebt man am effektivsten die Rentabilität von Produkten und Services?

Wir gliedern unsere Business Analytics-Lösungen in vier Segmente, welche nachfolgend kurz vorgestellt werden:

 

Unsere Business Analytics Lösungen

 

Unsere Methoden

Unser Ansatz kombiniert bewährte betriebswirtschaftliche Methoden mit Business Analytics-Lösungen auf dem aktuellen Stand der Technik. So verfügen wir über langjährige Erfahrung in spezifischen Wertschöpfungsprozessen bei führenden Unternehmen aus einem breiten Branchenspektrum sowie tiefe Methodenkenntnisse aus der Strategie- und Transformationsberatung. Zudem beherrschen wir eine Vielzahl von bekannten und spezialisierten Business Analytics-Technologien. Zusätzlich setzen wir – in Zusammenarbeit mit Kooperationspartnern – eigene leistungsfähige Business Analytics-Technologien ein.

 

Überblick über unsere Analytics-Methoden & Technologien

 

Mit einem strukturierten Vorgehen können wir schnell große Datenmengen erfassen und aufbereiten. Dies geschieht agnostisch, real-time und ist beliebig skalierbar. Zusätzlich verfügen wir über eine umfassende Algorithmendatenbank (Weltklasse Advanced Business Analytics und proprietäre Algorithmen) sowie sehr erfahrene Data Scientists.

 

Unser Business Analytics Plattform (high-level)

 

Neben exzellenten Business Analytics Fähigkeiten verfügen wir über langjährige Umsetzungserfahrung in Themen wie z.B. Operating Model Design, IT Architecture Design, Performance Improvement, Lean Management, Business Process Reengineering, Process Controlling, Continuous Business Process Improvement, Project und Change Management.

 

Unser Analytics-Vorgehen und Mehrwert

 

Ausgewählte Projektreferenzen

Referenzen Business Analytics

 

Relevante Publikationen

Solving complex logistics problems with the help of artificial intelligence (AI)

Artificial Intelligence and Machine Learning in the Insurance Sector

Social Media Analytics for Higher Sales Conversion Rates

Artificial Intelligence: A Paradigm Shift in the Pharmaceutical Industry – Use Case of Cancer Detection

Predictive Maintenance in Aerospace – Innovative Use Cases

Trends in Data-Driven Internet of Things (IoT)

Das Potenzial von Daten durch Business Analytics voll ausschöpfen!

How to approach Business Analytics? A guide for better insights out of big data

The ROI of a Modern Data Strategy

Data-Driven User Engagement

 

Ihr Ansprechpartner

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann schreiben Sie uns eine kurze Email. Sehr gerne stellen wir Ihnen unsere Beratungsprodukte, Methoden, Projektreferenzen und Publikationen in einem persönlichen Gespräch detailliert vor. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

 

Dr. Erich Steiner


Dr. Erich Steiner

Partner
Strategy & Transformation Consulting
Email senden

 

 

 

Dr. Atle Hahn


Dr. Atle Hahn

Partner
Strategy & Transformation Consulting
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