Von der Konversationsanalyse zur kontinuierlichen Geschäftsanalyse

Mithilfe von Konversationsanalysen können Geschäftsanwender Antworten aus Daten gewinnen, ohne auf SQL, Dashboards oder die Wartezeiten bei Analysten angewiesen zu sein.

Die meisten Analyse-Workflows sind jedoch nach wie vor reaktiv.

Es muss weiterhin jemand das Geschäft überwachen, Veränderungen untersuchen, Ergebnisse zusammenstellen und den Beteiligten Erkenntnisse vermitteln. Dieser Prozess wiederholt sich jede Woche im Rahmen von KPI-Überprüfungen, operativen Berichten, Onboarding-Analysen, Kundenüberwachung und Berichten an die Geschäftsleitung.

Mit der neuesten Version erweitert Actian AI Analyst seine Fähigkeiten um zwei neue Fähigkeiten , die Analyse über einmalige Interaktionen hinaus zu erweitern: „Scheduled Insights“ und „Reports“.

Zusammen Fähigkeiten diese Fähigkeiten den Einsatzbereich von AI Analyst von der Konversationsanalyse hin zu wiederkehrenden Analyseabläufen, die die Geschäftsleistung überwachen, Veränderungen untersuchen und automatisch fortlaufende Erkenntnisse liefern.

Kontinuierliche Analyse statt einmaliger Antworten

Die meisten Analyse-Workflows werden nach jeder Frage immer noch zurückgesetzt.

Ein Nutzer eine Frage. Ein Analyst wertet die Daten aus. Jemand fasst die Ergebnisse in einem Bericht zusammen. Dann beginnt der Prozess nächste Woche von vorne.

AI Analyst unterstützt Teams nun dabei, diesen Lebenszyklus in einen kontinuierlichen Analyse-Workflow umzuwandeln. Nutzer können Trends im dialogorientierten Modus untersuchen, aus ihren Erkenntnissen strukturierte Berichte erstellen, Workflows zur kontinuierlichen Überwachung planen und automatisch neue Erkenntnisse erhalten, sobald sich die Geschäftsbedingungen ändern.

Dies hilft Unternehmen dabei, den Übergang von reaktiver Berichterstattung hin zu proaktiver Informationsgewinnung zu vollziehen.

Geplante Einblicke: Proaktive Geschäftsüberwachung

„Scheduled Insights“ ermöglicht wiederkehrende analytische Überwachungsabläufe, die auf einem geregelten Geschäftskontext und Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache basieren.

Teams können KPIs, Onboarding-Aktivitäten, die operative Leistung, die Kundenbindung oder sich verändernde Geschäftsbedingungen im Rahmen eines wiederkehrenden Zeitplans kontinuierlich überwachen. Anstatt sich ausschließlich auf statische Warnmeldungen zu verlassen oder Dashboards manuell zu überprüfen, deckt AI Analyst auffällige geschäftliche Veränderungen auf – und zwar mithilfe analytischer Schlussfolgerungen, die auf kontrollierten Kennzahlen und semantischem Kontext basieren.

„Scheduled Insights“ sind so konzipiert, dass sie im Hintergrund laufen, bis etwas Ihre Aufmerksamkeit erfordert. Anstatt Teams mit ständigen Benachrichtigungen zu überhäufen, wertet der KI-Analyst die Geschäftsaktivitäten kontinuierlich aus und macht auf Veränderungen aufmerksam, die möglicherweise einer Untersuchung bedürfen.

Ein Customer-Success-Manager erhält möglicherweise eine wöchentliche Analyse der Abbruchraten beim Onboarding und der Trends bei der Produktnutzung. Ein Betriebsteam überwacht möglicherweise die Leistungsfähigkeit der Auftragsabwicklung in den verschiedenen Regionen und deckt ungewöhnliche Veränderungen automatisch auf, bevor sie zu größeren Problemen werden.

Berichte: Aktuelle Informationen für die laufende Analyse

Eine Antwort zu finden, ist nur ein Teil des Analyseprozesses. Die Teams müssen weiterhin untersuchen, was sich verändert hat, die Ergebnisse klar kommunizieren und die Beteiligten im Zuge der geschäftlichen Entwicklung auf dem Laufenden halten.

Berichte wandeln Untersuchungen in strukturierte, für die Führungsebene aufbereitete Zusammenfassungen um, die Zusammenfassungen, Diagramme, Ergebnisse, Empfehlungen und den entsprechenden geschäftlichen Kontext enthalten. Teams können Berichte im Dialog verfeinern, sie für wiederkehrende Analysen wiederverwenden und sie an veränderte Geschäftsbedingungen anpassen.

Anstatt Screenshots, Notizen und dashboard manuell zu präsentationsfähigen Berichten zusammenzustellen, unterstützt AI Analyst Teams dabei, für die Führungsebene geeignete Berichte zu erstellen, die auf standardisierten Geschäftsdefinitionen basieren und direkt mit laufenden Analysen verknüpft sind.

Dadurch können Unternehmen den Schritt von der statischen Berichterstattung hin zur kontinuierlichen Bereitstellung von Informationen vollziehen.

Mehr als nur die Beantwortung von Fragen

Die meisten KI-Analyseplattformen konzentrieren sich nach wie vor darauf, über dialogorientierte Schnittstellen oder Text-to-SQL-Funktionen schneller Antworten zu liefern.

Unternehmen benötigen jedoch auch Systeme, die das Geschäft kontinuierlich überwachen, Veränderungen untersuchen, Erkenntnisse zusammenfassen und Aktualisierungen bereitstellen, ohne den Analyseprozess jedes Mal neu starten zu müssen.

Genau hier unterscheidet sich die Entwicklung von AI Analyst.

Mit geplanten Einblicken und Berichten wird AI Analyst über den dialogbasierten Zugriff hinaus auf operative Analyse-Workflows ausgeweitet, die auf kontrollierten semantischen Modellen, Kennzahlen, Glossarbegriffen und Beziehungen basieren, die vom Steward Agent verwaltet werden.

Anstatt sich ausschließlich auf statische Warnmeldungen oder schwellenwertbasierte Benachrichtigungen zu verlassen, wertet AI Analyst die Geschäftsaktivitäten kontinuierlich anhand eines geregelten Geschäftskontexts und analytischer Schlussfolgerungen aus, bevor Aktualisierungen angezeigt werden, die besondere Aufmerksamkeit erfordern.

Das Ergebnis ist ein stärker praxisorientierter Ansatz für die Analytik, bei dem Überwachung, Untersuchung und Kommunikation mit der Geschäftsleitung im Hintergrund fortlaufen, anstatt nach jeder Frage wieder von vorne beginnen zu müssen.

Entdecken Sie die Arbeitsabläufe, Schnittstellen und die geregelte analytische Grundlage, die hinter den geplanten Einblicken und den für Führungskräfte aufbereiteten Berichten in Actian AI Analyst stehen.

Über den Autor

Über Andrew Petersen

Andrew leitet das Produktmarketing für das KI-Portfolio von Actian. Mit seinem Hintergrund in den Bereichen Produktmarketing, Kundenforschung, Content-Strategie und Journalismus konzentriert sich Andrew darauf, komplexe Daten- und KI-Technologien so zu positionieren, dass sie zu greifbaren Geschäftsergebnissen führen. Vor seiner Tätigkeit bei Actian war er in verschiedenen Positionen im Produktmarketing bei CData, data.world und Workato tätig.