Advanced analytics geht über herkömmliche business intelligence und Dashboards hinaus, um tiefere Einblicke zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und Empfehlungen zu geben.
Warum ist Advanced Analytics wichtig?
Unternehmen agieren in wettbewerbsintensiven Märkten, in denen die Fähigkeit, schnell Entscheidungen zu treffen, von großem Wert ist. Eine Analyse-Lähmung ist keine Option, wenn man relevant bleiben will. Ein Unternehmen muss in der Lage sein, potenzielle Ergebnisse vorherzusehen, wenn es Entscheidungen trifft. Advanced analytics nutzt verfügbare Daten, um data driven Entscheidungen unter Berücksichtigung komplexer Marktdynamiken zu treffen, die mit aufkommenden Trends übereinstimmen, ohne dass ein übermäßiges Risiko oder eine Voreingenommenheit besteht.
Welche Technologie wird bei Advanced Analytics verwendet?
Die Advanced analytics nutzt hochentwickelte Technologien, um die Zukunft vorherzusagen. Künstliche Intelligenz (KI) kann eingesetzt werden, um aus Daten Wissen zu gewinnen. Im Folgenden finden Sie eine Liste mit einigen Möglichkeiten, wie KI helfen kann:
- KI kann die Punkte verbinden und aus multiple data ein Ergebnis ableiten.
- Modelle Maschinelles Lernen (ML) nutzen riesige Mengen historischer Daten, um auf der Grundlage eines iterativen Verfeinerungsansatzes, der jedes Ergebnis bewertet, um die Zukunft vorherzusagen, Anhaltspunkte zu liefern.
- Deep Learning kann die Ergebnisse advanced analytics nutzen, um versteckte Muster und Trends zu finden. Deep Learning kann nach Clustern von Vorhersagen suchen, um noch tiefere Einblicke zu gewinnen.
- Maschinen zur Verarbeitung natürlicher Sprache NLP) können mit unstrukturierten Daten wie Audiotranskripten und -aufzeichnungen gefüttert werden, um nach Kaufsignalen oder Kunden zu suchen, die wahrscheinlich Dienste kündigen werden. Solche Maschinen können auch automatisch auf die Stimmung der Verbraucher schließen. War zum Beispiel ein Webchat positiv oder negativ?
Vorgeschriebene Maßnahmen
Unternehmen können advanced analytics nutzen, um Interaktionen zu steuern. Ein großartiger use case für advanced analytics ist die Beratung eines Vertriebsteams über die nächsten Aktionen, die es auf der Grundlage historischer Kundeninteraktionen durchführen sollte. Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Vertriebsmitarbeiter für Mobiltelefontarife, der gerade ein Gebiet übernommen hat und mit dem Status von Interessenten oder Kundenbeziehungen nicht vertraut ist. Advanced analytics kann jede Interaktion in Geschäftsanwendungen wie Salesforce und ServiceNow schnell analysiert werden, um zu ermitteln, welches Gespräch der Vertreter bei der Vertragsverlängerung führen sollte. Steht der Kunde kurz vor der Abreise? Dann muss ein Gespräch über die Kundenbindung geführt werden. Ist der Kunde zufrieden? Dies ist eine Gelegenheit für ein Upselling.
Verwendung von Advanced Analytics
Risikomanagement
Ein im Vereinigten Königreich ansässiger Kfz-Versicherungsanbieter nutzt die Actian Data Platform, um risikoangepasste Versicherungsangebote in rund 20 Millisekunden zu erstellen und sicherzustellen, dass sein Angebot für potenzielle Kunden ganz oben auf der Liste erscheint. Die KI-gesteuerten advanced analytics berücksichtigen bei der Berechnung der Basisprämie die demografischen Daten der Person und ihre Adresse. Die wichtigste Funktion zur Risikominderung für den Anbieter besteht darin, dass er alle Pannenfälle überprüfen kann, für die er ebenfalls Versicherungsschutz anbietet. Wenn ein potenzieller Versicherungsnehmer zu viele Pannenanrufe hat, ist das ein rotes Tuch, das zu einem teuren Angebot führt, während jemand, der keine Pannen hat, ein überzeugendes Angebot erhält.
Betrugserkennung und Prävention
Kreditkartenaussteller nutzen advanced analytics , um Verluste zu begrenzen und Kunden vor Betrug zu schützen. Jede Transaktion wird auf potenziellen Betrug überprüft. Der Ort der Transaktion, ein ungewöhnlich hoher Betrag, eine hohe Transaktionshäufigkeit und der Kauf von ungewöhnlichen Artikeln sind allesamt potenzielle Hinweise. Wenn das Risiko die Schwellenwerte überschreitet, wird die Transaktion bis zur Überprüfung durch den Kunden verhindert.
Kundenbindung
Mobilfunkanbieter können mithilfe advanced analytics nach Anzeichen dafür suchen, dass ihre Kunden sich nach einem neuen Anbieter umsehen. Wenn ein potenzieller Kundenverlust wahrscheinlich ist, können ihnen proaktiv Anreize zur Erneuerung angeboten werden.
Bekämpfung der Cyberkriminalität
KI-gesteuerte advanced analytics können den eingehenden Webverkehr analysieren, um nach Anzeichen für einen Angriff auf die Server zu suchen. Wenn potenzielle Bedrohungen wie Denial of Service (DDoS) auftreten, kann das Unternehmen proaktiv die mit der Quelle des Angriffs verbundenen IP-Adressen blockieren, bevor die Server überlastet werden. Die an die Netzwerkadministratoren gesendeten Warnungen ermöglichen es ihnen, Maßnahmen zu ergreifen, um Richtlinien zu implementieren, die den Datenverkehr von Netzwerken, die zuvor Bedrohungen beherbergt haben, zurückstufen.
Verbesserung von Marketing-Kampagnen
Advanced analytics können zur Verbesserung der Rentabilität von Marketingkampagnen eingesetzt werden, indem die Leistung jeder einzelnen E-Mail-Kampagne untersucht wird. E-Mail-Listen können angepasst werden, je nachdem, wer E-Mails öffnet und welche Links und Angebote angeklickt werden. Jeder Klick zeigt, welches Produkt oder welche Dienstleistung für potenzielle Kunden am interessantesten ist, und kann dazu verwendet werden, um vorzuschreiben, worum es in der nächsten E-Mail oder dem nächsten Anruf gehen soll. Auf diese Weise kann das Marketing die Migration des Käufers so weit automatisieren, dass ein Mitarbeiter einen Interessenten erfolgreich in einen Kunden verwandeln kann.
Personalisierung vorantreiben
Spiele- und Einzelhandelsplattformen nutzen fortschrittliche Verhaltensanalysen, um den Kunden zu empfehlen, welches Spiel oder Produkt sie als nächstes kaufen sollten. Wenn ein Spieler den Chat im Spiel nutzt, um mit anderen über ein bestimmtes Team oder ein bestimmtes Ereignis zu diskutieren, nutzt die Plattform dieses Wissen, um das Engagement zu erhöhen und zu wiederholten Besuchen anzuregen.
Kundenbetreuung
Bei digitalen Systemen mit Kundenkontakt werden zunehmend KI-basierte Chatbots eingesetzt, um Besucher nicht nur mit Nutzern zu verbinden, sondern sie auch einzubinden. Breitbandanbieter können KI nutzen, um Fehler zu diagnostizieren und Kunden durch Reset-Verfahren zu führen, um den Dienst wiederherzustellen, ohne Live-Agenten einzuschalten. Dies senkt die Servicekosten und verkürzt die Lösungszeiten.
Advanced Analytics mit Blick in die Zukunft
Intel, IBM, Nvidia und Tesla entwickeln Hardware, die für den Betrieb von neuronalen Netzen optimiert ist, die advanced analytics nutzen können, um z. B. Entscheidungen über die Steuerung von Fahrzeugen zu treffen. Die Interaktion mit Maschinen wird zunehmend gestenbasiert, und Software für persönliche Assistenten sagt auf der Grundlage historischer Verhaltensmuster voraus, wo Navigationssysteme eingestellt werden sollen. Dank Advanced analytics können sich Computer von der Notwendigkeit, dass man ihnen sagt, was sie tun sollen, wie in Zeiten der prozeduralen Programmierung, zu einem Niveau entwickeln, auf dem sie uns vorschlagen können, was wir tun sollten.
Advanced Analytics mit Actian
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