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, schnelle Entscheidungen zu treffen, von großem Wert ist. Eine „Analyseparalyse“ ist keine Option, wenn man wettbewerbsfähig bleiben will. Ein Unternehmen muss in der Lage sein, bei der Entscheidungsfindung mögliche Ergebnisse abzusehen. Advanced Analytics verfügbare Daten Advanced Analytics , um data-driven zu treffen , wobei komplexe Marktdynamiken berücksichtigt werden , die sich an aufkommenden Trends orientieren , ohne dabei unnötige Risiken einzugehen oder voreingenommen zu sein.
Welche Technologie wird bei Advanced Analytics verwendet?
Advanced Analytics hochentwickelte Technologien, um Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Künstliche Intelligenz (KI) kann dazu eingesetzt werden, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger Anwendungsmöglichkeiten von KI:
- KI kann die Punkte verbinden und aus multiple data ein Ergebnis ableiten.
- Machine learning (ML) models consume vast amounts of historical data to provide guidance based on an iterative refinement approach that assesses every outcome to predict the future.
- Deep Learning kann die Ergebnisse von Advanced Analytics Engines nutzen, um versteckte Muster und Trends zu finden. Deep Learning kann nach Clustern von Vorhersagen suchen, um noch tiefere Einblicke zu gewinnen.
- Natural Language Processing (NLP) engines can be fed unstructured data, such as audio transcripts and recordings, to look for buying signals or customers who are likely to cancel services. Such engines can also automatically deduce consumer sentiment. For example, was the webchat positive or negative?
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 Erneuerung 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 überwacht. 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 Advanced Analytics nutzen, um nach Anzeichen dafür zu suchen, dass ihre Kunden sich nach einem neuen Anbieter umsehen. Wenn ein potenzieller Kundenverlust wahrscheinlich ist, können ihnen proaktiv Anreize zur Verlängerung 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
Mithilfe von Advanced Analytics lässt sich die Rentabilität von Marketingkampagnen verbessern, indem die Leistung der einzelnen E-Mail-Kampagnen untersucht wird. E-Mail-Listen können auf der Grundlage dessen angepasst werden, wer E-Mails öffnet und welche Links und Angebote angeklickt werden. Jeder Klick zeigt, welches Produkt oder welche Dienstleistung potenzielle Kunden am interessantesten finden, und kann dazu verwendet werden, das Thema der nächsten E-Mail oder des nächsten Anrufs zu bestimmen. 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 die Ausführung neuronaler Netze 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. Advanced Analytics ermöglicht es Computern, sich von der Notwendigkeit, dass man ihnen sagt, was sie tun sollen, wie zu Zeiten der prozeduralen Programmierung, auf ein Niveau zu entwickeln, auf dem sie uns vorschlagen können, was wir tun sollten.
Actian und die Data Intelligence Platform
DieActianData Intelligence Platformwurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in hybriden Umgebungen zu vereinheitlichen, verwalten und zu verstehen. Sie vereint Metadaten , Governance, Datenherkunft, Qualitätsüberwachung und Automatisierung auf einer einzigen Plattform. So können Teams nachvollziehen, woher Daten stammen, wie sie genutzt werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Über seine zentralisierte Schnittstelle ermöglicht Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, wodurch die Umsetzung von Richtlinien, die Behebung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vereinfacht werden. Die Plattform hilft zudem dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist darauf ausgelegt, mit sich entwickelnden Datenökosystemen mitzuwachsen und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen zu unterstützen.Fordern Sie Ihre persönliche Demo an.
FAQ
Advanced analytics goes beyond traditional business intelligence reporting and dashboards to discover deeper insights, make predictions, and generate recommendations using techniques like AI, machine learning, and natural language processing.
Traditional business intelligence focuses on reporting historical data to explain what happened in the past, while advanced analytics uses sophisticated techniques to forecast future trends and prescribe specific actions to improve outcomes.
Advanced analytics relies on artificial intelligence, machine learning, deep learning, and natural language processing to analyze large volumes of data, uncover hidden patterns, and predict future outcomes.
Predictive analytics uses historical data to estimate what is likely to happen, while prescriptive analytics takes this further by recommending the specific actions an organization should take to achieve the best possible result.
Organizations use advanced analytics for fraud detection, customer retention, cybercrime prevention, personalized marketing, and AI-driven customer service chatbots that can diagnose and resolve issues without live agents.
Yes, natural language processing engines can ingest unstructured data such as audio transcripts and recordings to identify buying signals, detect churn risk, and automatically assess customer sentiment.
Die Actian Data Intelligence-Plattform speziell Actian Data Intelligence-Plattform , um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in hybriden Umgebungen zu konsolidieren, verwalten und zu verstehen. Sie vereint Metadaten , Governance, Data Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung auf einer einzigen Plattform.
