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KI vs. Predictive Analyitcs

Predictive Analytics vs. Künstliche Intelligenz (KI)

By Dastani Consulting

Predictive Analytics und Künstliche Intelligenz, kurz KI, sind zwei Begriffe, die uns inzwischen überall begegnen. Die Anwendung dieser Technologien und Verfahren revolutioniert auch Marketing und Vertrieb, und das in allen Branchen, z.B. bei der passgenauen Zielkundenansprache im Marketing bis zum datengetriebenen Einsatz im Vertrieb, um Neukunden mit individuellen Angeboten anzusprechen und den Bestand effektiv auszubauen. Beide Begriffe werden allerdings oft austauschbar und synonym verwendet. Wie verhält sich aber KI zu Predictive Analytics?

Was macht Predictive Analytics?

Predictive Analytics verwendet ganz allgemein historische Daten zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Die historischen Daten in Marketing und Vertrieb sind z.B.  Transaktionen, Angebote, Telesales-Aktionen, Außendienstbesuche oder Web-Klicks. Sie werden zur Erstellung eines mathematischen Modells verwendet, das das künftige Verhalten von Kunden und Kontakten vorhersagen soll. Auf aggregierter Ebene können solche Modelle auch die Entwicklung von Vertriebsregionen oder Produktbereichen prognostizieren. Für solche Prognosen können eine Vielzahl von Verfahren eingesetzt werden, KI ist eine davon.

KI als innovatives Instrument der Predictive Analytics

Ansätze zur Entwicklung von mathematischen Verfahren, die das menschliche Lernen, Verstehen und Entscheiden, nachbilden, gibt es schon lange. Mit der Möglichkeit Big Data nutzbar zu machen, gingen die Methoden der Künstlichen Intelligenz auf Siegeszug und können nun in vielen verschiedenen Lebensbereichen angewendet werden. Die KI ist damit derzeit das innovativste und erfolgreichste Instrument im Baukasten der Predictive Analytics-Methoden und löst viele klassische Verfahren ab.
KI-Verfahren können größere Datenmengen ohne wesentliche Vorstrukturierung und ohne Hypothesenbildung auf eine Ausgangsfragestellung hin analysieren. Dies wird auch als maschinelles Lernen bezeichnet. Anders als herkömmliche Verfahren sind die Methoden des maschinellen Lernens selbstlernend und selbstoptimierend. Technisch bedarf es dabei immer zunächst eines Trainings, in dem der sogenannte Agent lernt, die Zielaufgabe immer besser zu lösen. 

Wie können wir KI für Marketing und Vertrieb nutzen?

  • KI-Systeme passen sich ändernden Marktbedingungen flexibler an, insbesondere wenn sie Reinforcement- und Unsupervised Learning-Verfahren beinhalten. 
  • KI-Systeme können Zusammenhänge entdecken, die vielleicht mit anderen Methoden übersehen worden wären.
  • KI-Systeme können mehr Daten verarbeiteten und bewerten als klassische statistische Methoden.

Anwendungsszenarien

  • Ein typisches Beispiel für KI im Vertrieb ist unsere Visit Value Prediction. Hier werden Außendienstbesuche und Transaktionen in ihrer zeitlichen Abfolge analysiert und bewertet. Das Prognosemodell ist in der Lage, den Umsatz des nächsten Besuchs vorherzusagen, was eine höchst effektive Allokation der Vertriebsmitarbeiter ermöglicht.
  • Ein weiteres praktisches Anwendungsgebiet ist der Online-Handel. KI-Methoden verarbeiten die Such- und Kaufgewohnheiten der Kunden, um den nächst wahrscheinlichen Kauf eines Kunden vorherzusagen (Next Best Offer). Auf Grundlage der Vorhersage können beispielweise Anzeigen und Werbe-Mails mit passenden Produkten und Dienstleistungen für den potenziellen Kunden geschaltet werden.
  • KI kann auch helfen, Abwanderungen im Kundenstamm zu vermeiden, indem diejenigen Kundensegmente identifiziert werden, die das größte Risiko für einen Austritt haben(Churn-Prediction). Anhand dieser Informationen können rechtzeitig entsprechende Maßnahmen vorgenommen werden, um den Kunden zu halten.
  • KI-Verfahren finden bei uns außerdem Anwendung in Modellen, die den Lebenszyklus für einen Kunden vorhersagen (Customer Value Prediction) oder passende Produkte für Cross- und Up-Selling vorschlagen. 

Für mehr Informationen und bei Fragen: Rufen Sie uns an +49 (0)641 984 46 – 0.

Schauen Sie gerne auch auf unseren Social Media Kanälen vorbei (XingLinkedin, Instagram).

Ohne Predictive Analytics drohen Marktnachteile

Predictive Analytics: Digital B2B-Sales

By Dastani Consulting

In sales, there are several use cases for predictive analytics: price optimization, customer churn prevention, lead scoring, etc. For many companies, these applications have become an indispensable component because they have a strong impact on business results. Time and again, products are sold unprofitable in B2B sales. But many sales managers discover very low prices only when margins are already negative. Companies that fail to implement predictive analytics risk losing market share, customer satisfaction, and most importantly, sales productivity. Read More

Ohne Predictive Analytics drohen Marktnachteile

Predictive Analytics: Digitaler B2B-Vertrieb

By Dastani Consulting

Im Vertrieb gibt es mehrere Anwendungsfälle für Predictive Analytics: Preisoptimierung, Prävention für Kundenabwanderung, Lead-Scoring, etc. Für viele Unternehmen sind diese Anwendungen zu einem unentbehrlichen Bestandteil geworden, weil sie die Geschäftsergebnisse stark beeinflussen. Immer wieder werden im B2B-Vertrieb Produkte unprofitabel verkauft. Doch viele Vertriebsmanager entdecken sehr niedrige Preise erst, wenn die Margen bereits negativ sind. Unternehmen, die Predictive Analytics nicht implementieren, riskieren Marktanteile, Kundenzufriedenheit und vor allem Vertriebsproduktivität. Read More

KI vs. Predictive Analyitcs

Artificial Intelligence (AI) vs. Predictive Analytics

By Dastani Consulting

Predictive analytics and AI are two terms that are used more and more frequently. These innovative technologies and digital tools are revolutionizing companies across industries and sectors. From automated processes to individual target customer approach in marketing to data-driven use in sales to target new customers with appropriate offers. Both terms are often used interchangeably and are practically synonymous. Read More

See what's next | Mit Big Data Analytics zum Erfolg

See what’s next – Big Data Analytics

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Die zunehmende Digitalisierung verändert das B2B-Geschäft stark. Die Bedeutung von Online-Kanälen wächst immer mehr und die Einkäufer im B2B sind Digital Natives. Die klassischen Business Intelligence Strukturen sind mit der Analyse großer Datenmengen überfordert. Big Data Analytics ist der stärkste Trend im B2B und hat als Säule der digitalen Transformation an hoher Relevanz gewonnen.  Read More

Digital Solutions | Next Best Offer mit der AIMS-App

Digital Solutions: NBO mit der AIMS-App

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In unserem vorherigen Artikel konnten Sie lesen, wie Sie mithilfe von Next Best Offer die Kaufwahrscheinlichkeit Ihrer potentiellen Kunden für weitere Produkte aus dem verfügbaren Angebot, zu denen Ihre Kunden eine hohe Affinität aufweisen, prognostizieren können. Wir von Dastani Consulting haben für die Anwendung eine mobile App entwickelt, die den Einsatz von Predictive Analytics für den Vertriebsaußendienst ermöglicht. Read More

KI im Marketing und Vertrieb | Predictive Analytics für die Hosentasche

Predictive Analytics für die Hosentasche

By Dastani Consulting

Selbst langjährige Vertriebsmitarbeiter müssen sich Woche für Woche erneut der Herausforderung stellen Ihre Kapazitäten möglichst optimal einzuteilen. Nichts ist ernüchternder als nach einer Tagestour zu einem weit entfernten Interessenten ohne zählbares in der Tasche zurückzukehren. Das Ergebnis einer solchen Reise: frustrierte Mitarbeiter und ein dickes Minus im Budget. Read More

Dr. Parsis Dastani als Keynotespeaker

Dr. Dastani als Keynotespeaker auf der BISS

By Dastani Consulting

Zukunft möglich machen

Vom 29. bis 30. Januar 2019 fand das 55. BEGO International Sales Symposium (BISS) unter dem Motto „NEW WORK – NEW WAYS“ statt. Spannende Vorträge von fachversierten Experten zu zentralen Themen wie Agilität, Virtual and Augmented Reality oder auch künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb erwarteten die circa 70 Dentalhändler aus 25 Ländern, die der Einladung vom Dentalspezialisten BEGO in die Hansestadt Bremen folgten. Read More

Next Best Offer | Predictive Analytics

Predictive Analytics im Kontext des VOD Streamings

By Dastani Consulting

Video-On-Demand-Anbieter setzen auf Big Data und Predictive Analytics

Die Anbieter von Video-Streaming wollen ihr Angebot immer zielgenauer an ihre Kunden anpassen und außerdem neue Kunden locken. Anstatt per Zufall verschiedene Serien oder Filme anzubieten, analysieren sie mit Big Data, was ihre Kunden tatsächlich anspricht. Dem Anbieter Netflix gelang es mithilfe von Predictive Analytics Investitionsentscheidungen zu treffen, die Ihn schließlich zu einem der größten Anbieter von Video-On-Demand machten.
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Video-on-demand providers rely on Big Data and Predictive Analytics

By Dastani Consulting

Video-on-demand providers rely on Big Data and Predictive Analytics

Providers of video streaming are keen to tailor their customer proposition in a more targeted way and also to attract new customers. Instead of offering a random variety of series or films, they use Big Data to analyse what really appeals to their customers. Netflix used Predictive Analytics to make investment decisions that eventually made it one of the largest video-on-demand providers.
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