PASS – Predictive Analytics Systeme
im Sales
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Ausgangslage
Für auf künstlicher Intelligenz (KI) beruhende Predictive-Analytics-Systeme gibt es auch in KMUs vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, z.B. in der Automobil- und Nutzfahrzeugzulieferindustrie, der Antriebstechnik und der Automatisierungstechnik. Für den Vertrieb der KMU beispielsweise liegt das Potenzial in der Analyse und Prognose gegenwärtiger bzw. zukünftiger Umsatzpotenziale von Bestandskunden sowie in der Identifikation potenzieller Neukunden. So kann z.B. das unternehmerische Risiko über verschiedene Kundengruppen hinweg besser verteilt und die Ressourcen im Vertrieb und in der Fertigung optimal ausgeschöpft werden. Während aber große Unternehmen kostenintensive Data-Analytics-Abteilungen aufbauen, sind KMU aufgrund eines begrenzten IT-Budgets oft nicht in der Lage, die Vorteile von Predictive Analytics im Vertrieb ausschöpfen zu können.
Zielsetzung
Das Ziel des Projektes PASS besteht darin, Predictive-Analytics-Systeme für den Vertrieb in KMU zu entwickeln. Diese werden dadurch befähigt, die Potenziale KI-basierter Verfahren zur systematischen Datenerhebung, -analyse und -prognose bei Einhaltung ethischer, rechtlicher und sozialer Standards (Ethical, Legal and Social Implications, ELSI) zu nutzen, wirtschaftlich umzusetzen und in laufende Arbeitsprozesse zu integrieren. Darüber hinaus sollen die Auswirkungen auf die Arbeitsmotivation und Zufriedenheit sowie auf veränderte Kompetenzanforderungen an die Beschäftigten im Vertrieb untersucht werden.
Vorgehen
Um diese Ziele zu erreichen, wird eine KMU-gerechte Cloud-Lösung mit KI-basierten Verfahren zur Vorhersage von zukünftigem Kundenverhalten entwickelt. Die KI-Verfahren nutzen ELSI-konforme Kundeninformationen, um z. B. spezifische Umsatzpotenziale und zu erwartende Umsätze mithilfe selbstlernender Algorithmen zu prognostizieren. Sie werden bei den unterschiedlich großen Anwendungspartnern aus mitunter sehr verschiedenen Branchen validiert. Ein speziell auf KMU ausgerichtetes, mehrdimensionales Sales-Analytics-Reifegradmodell ermöglicht, individuelle Handlungsbedarfe und Entwicklungspfade zu identifizieren. Hierfür werden Messinstrumente zur Beurteilung der Auswirkungen von Predictive-Analytics-Systemen entwickelt und an verschiedenen Projektzeitpunkten eingesetzt.
Ergebnisse
Durch die Projektergebnisse können KMU ihre Kunden zielgenau im Vertrieb adressieren und mit begrenzten Ressourcen in dynamischen Märkten wettbewerbsfähig bleiben. Mit Hilfe des Sales-Analytics-Reifegradmodells werden mögliche Entwicklungspfade aufgezeigt und KMU auf ihrem Weg geleitet. Mit den prototypisch realisierten Predictive-Analytics-Systemen werden entsprechende Entwicklungsmaßnahmen bei den Anwendungspartnern exemplarisch umgesetzt. Durch die Berücksichtigung der Auswirkungen auf Beschäftigte im Vertrieb wird ein besseres Verständnis für das Zusammenwirken von Mensch, Technik und Organisation geschaffen und die Kompetenzentwicklung im Arbeitsprozess gefördert.
Unsere Rolle
Die Dastani Consulting GmbH bringt die zur Entwicklung und Implementierung von Predictive-Analytics-Systemen notwendigen Kompetenzen ein. Unsere langjährige Erfahrung versetzt das Projekt in die Lage, individuell auf Kunden zugeschnittene Predictive-Analytics-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren.
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