6 Wege, wie Insights-Experten KI heute einsetzen
Entdecken Sie 6 Möglichkeiten, wie Fachleute im Bereich Data Analytics KI heute einsetzen.
Inhalt
Herausforderungen und Chancen der datengestützten Entscheidungsfindung heute
Die Wahl des richtigen Analyseansatzes für datengestützte Entscheidungen
Wie „datengestützte Entscheidungsfindung“ in der Praxis aussieht
Business-Wargaming – ein unterhaltsamer, ganzheitlicher Ansatz zur Förderung agiler Entscheidungen
Herausforderungen und Chancen der datengestützten Entscheidungsfindung heute
Der Wandel hin zu datengesteuerten Strategien wurde durch die „Digital-First“-Wirtschaft sowie die zunehmende Verbreitung von Daten und künstlicher Intelligenz vorangetrieben. Die weltweiten Ausgaben für Big-Data-Analysetechnologien und -Dienstleistungen beliefen sich 2019 auf 180 Milliarden US-Dollar und stiegen jährlich um 12 %. Gleichzeitig streben Unternehmen weiterhin nach einer schnelleren, ganzheitlicheren und zuverlässigeren Entscheidungsfindung.
Um die geschäftlichen Herausforderungen von heute und morgen jedoch mit den bestmöglichen Ergebnissen zu bewältigen, müssen Unternehmen sorgfältig abwägen, wie sie hybride Informations- und Datenquellen integrieren.
Die nächste Ära der datengestützten Entscheidungsfindung wird aus neuen Methoden zur Analyse von Informationen und Daten sowie aus neuen Wegen zur Umsetzung der Ergebnisse entstehen.
Um besser zu verstehen, wo Unternehmen bei ihrem Bestreben nach datengestützten Entscheidungen stehen, haben wir einige Kunden von „ SKIM “, Informationsexperten und Vordenker der Branche befragt.
„Wir verfügen über Modelle, mit denen wir unseren Kunden das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt, im richtigen Ton und zum richtigen Preis anbieten können.“
Unternehmen, die sich effektiv an diese Veränderungen anpassen können, werden datengestützte Geschäftsstrategien in die Praxis umsetzen. Sie werden es sein, die sich einen Wettbewerbsvorteil sichern und auf dem sich ständig wandelnden Markt von heute Wachstum erzielen.
Die Wahl des richtigen Analyseansatzes für ganzheitlichere, datengestützte Entscheidungen
Unabhängig von der Branche erkennen die meisten Unternehmen heute den potenziellen Wert, der in verschiedenen Daten- und Informationsquellen steckt. Sie sehen darin das Potenzial für ganzheitlichere Entscheidungen und genauere Prognosen.
Jede Organisation befindet sich jedoch auf einem anderen Weg zur Verwirklichung dieser Realität – einer wirklich datengestützten Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen. Jede steht vor ganz eigenen Herausforderungen und geht diesen Weg unterschiedlich an, je nachdem, wo sie sich auf diesem „Daten“-Weg gerade befindet.
Auch wenn die Datenquellen über Ihr gesamtes Unternehmen verstreut sein mögen, lassen sich bessere Prognosen nur durch die Kombination dieser Quellen mit dem besten analytischen Ansatz erstellen.
Je nach Art und Charakter der jeweiligen geschäftlichen Herausforderungen gibt es drei Möglichkeiten, wie Unternehmen Daten und Informationsquellen miteinander verknüpfen können:
1. Datentriangulation (konzeptionell)
Durch die Triangulation hybrider Daten und Informationsquellen können Unternehmen diese gemeinsam bewerten.
„Quellen müssen nicht unbedingt technisch miteinander verbunden sein. Die Benutzerfreundlichkeit und die Zugänglichkeit sind wichtiger als die technische Integration.“
Die Integration erfolgt nicht auf technischer, sondern auf konzeptioneller Ebene. Für manche Kunden bringt dieser Ansatz einen unmittelbaren Mehrwert.
2. Datenintegration (technische Datenfusion)
Durch die Integration von Datenquellen lassen sich Zusammenhänge zwischen verschiedenen Datensätzen quantifizieren und insbesondere die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Prognosen verbessern. Da historische und prädiktive Daten kombiniert werden (z. B. Verkaufsdaten, Vertriebsdaten sowie Conjoint-Daten), liefert dieser Ansatz naturgemäß ein umfassenderes Bild. Die kontinuierliche Integration von Datenquellen bedeutet, dass diese in großem Maßstab und mit hoher Geschwindigkeit miteinander verknüpft und modelliert werden. Wie ein Kunde es formulierte:
„Und das hier ist der Heilige Gral.“
Die Prognosen basieren auf neuen Daten, die wöchentlich oder sogar täglich, nach Vertriebskanal oder sogar auf Einzelhändlerebene bereitgestellt werden. Mit diesem Ansatz lassen sich datengestützte Entscheidungen schneller und präziser treffen.
So sieht „datengestützte Entscheidungsfindung“ in der Praxis aus
Unabhängig von der Branche erkennen alle Unternehmen das Wachstumspotenzial, das sich aus der Erschließung des Wertes dieser fragmentierten Daten- und Informationsquellen ergibt. Wie jedes einzelne Unternehmen dabei vorgeht, unterscheidet sich jedoch erheblich. Jedes Unternehmen beschreitet einen eigenen Weg, um eine wirklich datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verwirklichen. Je nachdem, an welchem Punkt dieses Weges sich das jeweilige Unternehmen befindet, nehmen datengesteuerte Entscheidungen unterschiedliche Formen an und bringen unterschiedliche geschäftliche Vorteile mit sich.
Wachstumschancen für Konsumgüter und Dienstleistungen aufdecken
Integration von Datenquellen zur Verbesserung der Preisstrategien
Experten für Preisgestaltung und Marktanalyse sind sich der Komplexität von „ revenue management “-Strategien sehr wohl bewusst. Nichts geschieht isoliert. Wie lässt sich feststellen, welche geschäftlichen Hebel – Marke, Produkt, Preis, Werbung – wann eingesetzt werden sollten, um das Wachstum zu maximieren?
Bei diesen Entscheidungen ist es außerdem wichtig, Ihre Wettbewerber, die aktuelle Lage in der Branche, die verschiedenen Vertriebskanäle und die Verbraucher zu berücksichtigen.
Bei unseren ganzheitlichen Preisentscheidungen Webinarstellt unser Leiter des Bereichs NRM und Preisgestaltung anhand von Beispielen aus der Praxis vor, wie Unternehmen Datenfusions-Forschungstechniken einsetzen, um ihre Strategien im Bereich „ revenue management “ zu verbessern.
Verbesserung der Genauigkeit von Produktprognosen in den Bereichen Pharma und Verbrauchergesundheit
Einbeziehung der Perspektiven von medizinischen Fachkräften und Patienten/Verbrauchern für zuverlässige Prognosen
Der Entscheidungsprozess bei medizinischen Behandlungen und rezeptfreien Produkten ist komplexer denn je. Bei Arzneimitteln sind medizinische Fachkräfte nicht mehr die einzigen Entscheidungsträger, wenn es um medizinische Behandlungen geht. In manchen Fällen kann der aufgeklärte Patient sogar die Empfehlungen des Arztes hinterfragen. Im Bereich der Verbrauchergesundheit setzen sich Marketingfachleute mit dem zunehmenden Einfluss medizinischer Fachkräfte auf den Kauf rezeptfreier Produkte auseinander – von Säuglingsnahrung bis hin zu Vitaminen.
Um Behandlungs- und Kaufentscheidungen genauer vorherzusagen, sollte die Prognoseforschung über eine einzige Perspektive hinausgehen. Das Modell sollte der Realität des heutigen Entscheidungsverhaltens entsprechen.
Melden Sie sich für das Webinar zur Modellierung von Entscheidungsbeeinflussung und erfahren Sie mehr über einen neuen Ansatz der Datenfusionsanalyse, der das relevante Entscheidungsverhalten von medizinischen Fachkräften und Patienten/Verbrauchern miteinander verbindet.
PepsiCo entwickelt eine effektivere Werbestrategie
Wenn Ihr Unternehmen Werbeaktionen durchführt, stellen Sie sich sicherlich die entscheidende Frage: Was ist die beste Werbestrategie?
Vor dieser Herausforderung stand PepsiCo Benelux in den Produktkategorien herzhafte Snacks, Nüsse und Cerealien, die alle einem ständigen Wettbewerbsdruck ausgesetzt sind.
PepsiCo musste seine Werbestrategie optimieren, um nachhaltige Auswirkungen auf Umsatz und Umsatzwachstum zu erzielen. Zur Festlegung dieser Strategie analysierte SKIM die Umsatzdaten der letzten drei Jahre, um die langfristigen Auswirkungen von Werbeaktionen zu ermitteln.
Wir haben diese historische Analyse mit einer Conjoint-Studie kombiniert, um neue Werbeaktionen zu testen. Die Zusammenführung beider Datenquellen lieferte wertvolle Erkenntnisse, darunter die kurz- und langfristigen Auswirkungen von Werbeaktionen,
„Unsere Pläne für das nächste Jahr und darüber hinaus werden nun besser auf das Kaufverhalten der Kunden abgestimmt sein, und wir können wirklich eine langfristige Werbestrategie entwickeln.“
Heineken und McDonald’s verfolgen einen ganzheitlichen Ansatz bei der Preisgestaltung
Sie wissen, dass fundierte Umsatzentscheidungen auf verlässlichen Daten beruhen sollten, doch diese Daten stammen oft aus einer Vielzahl von Quellen und von verschiedenen Beteiligten.
Während die Erkenntnisse über die Preiselastizität der Verbraucher eine bestimmte Vorgehensweise nahelegen, können Markentrackerdaten, historische Verkaufszahlen oder sogar das "Bauchgefühl" des Managements Ihre Preisentscheidung oft entgleisen lassen. Die Art und Weise, wie Sie diese verschiedenen Inputs anwenden, kann den Erfolg - oder Misserfolg - einer einzelnen Preisentscheidung auf Ihr Endergebnis auswirken.
Wie können Sie also alle Unternehmensdaten auf ganzheitliche Weise nutzen, um Umsatz und Rentabilität zu steigern?
Jorge Roberto Salas Samamé, Leiter des Bereichs „ Revenue Management “ bei Heineken für Afrika, den Nahen Osten und Osteuropa, fasst es so zusammen:
„Die Kombination von Makroindikatoren, Erkenntnissen über Verbraucher und Käufer, Preissensibilität, Indikatoren zur Markengesundheit, Kundenstrategien, Finanzdaten und allgemeinen Markttrends ermöglicht ganzheitliche Preisentscheidungen.“
Unternehmen wie Heineken und McDonald’s machen das heute außerordentlich gut und profitieren davon. Sie haben eine neue, ganzheitliche Preisgestaltungsphilosophie verinnerlicht und setzen auf „ SKIM “, um diesen Wandel zu ermöglichen.
Chivas legt Prioritäten für die Einführung eines neuen Whiskys fest
Chivas Brothers, ein Unternehmen der Pernod Ricard-Gruppe, benötigte fundierte Daten, um intern Vertrauen aufzubauen und sich das Marketingbudget für die Einführung eines neuen Whiskys auf dem australischen Markt zu sichern.
Das Unternehmen wandte sich an SKIM , um Verkaufsdaten mit Marktforschungsdaten zu kombinieren und so genauer vorhersagen zu können, wie viele Kartons in den drei Jahren nach der Markteinführung wöchentlich verkauft werden würden.
Wir haben den Präferenzanteil aus dem Conjoint-Simulator mit den saisonalen Schwankungen und den Verteilungseffekten aus der Analyse der Verkaufsdaten kombiniert. Das Ergebnis war ein Absatzmodell, das den potenziellen Erfolg der Marke prognostizierte und Marketingprioritäten aufzeigte.
Das Unternehmen konnte die Ergebnisse des prädiktiven Simulators „ SKIM “ mit anderen Aspekten der Untersuchung kombinieren, um aufzuzeigen, welche Auswirkungen unterschiedliche Preisentscheidungen sowie Vertriebs- und Marketingmaßnahmen auf Umsatz und Marktpositionierung haben könnten.
Erfahren Sie mehr über den „Data-Fusion-Insight“-Ansatz, den Chivas zur Datenauswertung genutzt hat
Ein unterhaltsamer, ganzheitlicher Ansatz zur Förderung agiler Entscheidungen
Eine ganzheitliche, datengestützte Entscheidungsfindung ist komplexer denn je – bedingt durch isolierte Datenquellen, konkurrierende Interessen und Sichtweisen der Beteiligten sowie die Notwendigkeit, schnell Entscheidungen zu treffen, um auf sich verändernde Märkte und Prioritäten zu reagieren. Diese Gegebenheiten können Ihre Fähigkeit beeinträchtigen, die besten Entscheidungen zur Erreichung Ihrer Unternehmensziele zu treffen. Einige unserer Kunden verfolgen jedoch einen unterhaltsamen, ganzheitlichen Ansatz, um eine agile Entscheidungsfindung voranzutreiben: Business-Wargaming.
Diese funktionsübergreifenden, interaktiven Workshops unterziehen Ihre Entscheidungen einem Stresstest. Business-Wargaming ist ein Prozess, der sowohl Daten als auch Menschen einbezieht, um ganzheitliche und agile Entscheidungen zu ermöglichen.
Sich in die Lage Ihrer Konkurrenten zu versetzen, kann sehr aufschlussreich sein.
Die Teilnehmer lösen ein konkretes geschäftliches Problem, indem sie in einem wettbewerbsorientierten Umfeld aus Aktionen und Reaktionen „Was-wäre-wenn“-Szenarien durchspielen.
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