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Data Analytics und KI: Der Schlüssel zu fundierten Geschäftsentscheidungen

Eine Illustration zeigt einen Laptop, aus dem eine Person kommt und eine Glühbirne in der Hand hat. Außenherum sind verschiedene Analytics Icons zu sehen.

Erfolgreich durch Data Analytics: die Vorteile, Tools, Methoden und Chancen durch KI. So profitieren Sie!

Data Analytics verändert die Geschäftswelt grundlegend und ist – besonders in Kombination mit Künstlicher Intelligenz – ein mächtiges Werkzeug für innovative Unternehmensstrategie. Erfahren Sie, wie Sie diese Prozesse und Technologien nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Ihr Unternehmen zukunftsorientiert auszurichten.

Das erwartet Sie:

Was ist Data Analytics?

Data Analytics bezeichnet den Vorgang, bei dem Rohdaten analysiert werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse sind für Unternehmen nützlich, um fundierte und intelligente Entscheidungen zu treffen.

Es geht dabei nicht nur darum, Daten zu sammeln und zu speichern, sondern darum, die wichtigsten Datenquellen zu identifizieren und zu organisieren. Der Begriff beinhaltet die Gesamtheit aller Prozesse, Werkzeuge, Technologien und Methoden, die sowohl zur Datengewinnung als auch zur anschließenden Auswertung dieser Daten genutzt werden.

Mit Hilfe der aufbereiteten und analysierten Daten können anschließend Trends ermittelt und Probleme gelöst werden.

Die folgenden Begriffe stehen in Zusammenhang mit Data Analytics und werden teilweise sogar synonym verwenden, unterscheiden sich aber in ihrer Bedeutung:

  • Data Analysis: Die Datenanalyse ist eine Unterkategorie von Data Analytics und beschreibt lediglich den Prozess der Datenanalyse an sich, nicht aber die Tools und Techniken, die dabei verwendet werden.
  • Data Science: Data Science befasst sich mit der Mustererkennung und Vorhersageanalyse aus umfangreichen und diversen Datenquellen, während Data Analytics sich auf die detaillierte Analyse und Visualisierung von Daten aus spezifischen, oft begrenzten Quellen konzentriert.
  • Datenvisualisierung: In diesem Prozess werden Daten in grafischer Form dargestellt und so visualisiert. Dies geschieht mit Hilfe von Tabellen, Diagrammen, Grafiken, Animationen oder Karten.
  • Visuelle Datenanalyse: Die visuelle Datenanalyse umfasst ebenfalls die Visualisierung von Daten, integriert allerdings zusätzlich Analysemethoden und interaktive Elemente. So können zum Beispiel Verkaufsdaten in Echtzeit gefiltert und gruppiert werden, um spezifische Trends zu identifizieren.

Darum ist Data Analytics unverzichtbar

Data Analytics bietet zahlreiche Vorteile für Ihr Unternehmen. Dazu zählen unter anderem:

  1. Effizienzsteigerung

Durch Data Analytics können Sie Unternehmensprozesse effizienter gestalten und so Ihre Wirtschaftlichkeit erhöhen. Automatisierte Echtzeitanalysen ermöglichen es, Veränderungen frühzeitig zu erkennen oder sogar vorherzusagen und schnellstmöglich darauf zu reagieren. So können Probleme und Fehler bereits behoben werden, bevor sie Auswirkungen auf den Geschäftsprozess haben.

  1. Fundierte Entscheidungsfindung

Handeln Sie nicht auf Grundlage geschätzter Werte oder Ihrer Intuition, sondern auf Basis präziser Datenanalysen. Sie erhalten dank umfassender Big Data Analytics weitreichende Einblicke in die Tätigkeiten Ihrer Wettbewerber, aktuelle Markttrends und das Kundenverhalten und können so angemessen und vorausschauend reagieren.

  1. Personalisierte Kundenerfahrung

Die Anwendung von Data Analytics ermöglicht es Ihnen, individuelle Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und darauf einzugehen. Durch die Analyse von Kundeninteraktionen, Kaufhistorie und Verhaltensmustern können Sie personalisierte Angebote erstellen, die genau auf die Wünsche und Bedürfnisse Ihrer Kund:innen abgestimmt sind. Dies führt zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit und Kundenbindung, da sich Kund:innen durch die maßgeschneiderten Erfahrungen besser verstanden und wertgeschätzt fühlen.

Data Analytics Prozess: Worauf Sie bei der Datenanalyse achten sollten

Um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, müssen verschiedene Schritte im Data Analytics Prozess durchlaufen werden:

  1. Fragestellung definieren

Im ersten Schritt ist es wichtig zu definieren, welche Fragestellung oder welche Probleme Sie mit Hilfe der Datenanalyse beantworten, beziehungsweise bewältigen möchten. Dieser Schritt setzt den Rahmen für die gesamte Analyse und bestimmt, welche Daten gesammelt und wie sie interpretiert werden sollen.

Angenommen, Sie leiten ein E-Commerce-Unternehmen und möchten die Kundenbindung erhöhen. Ihre Fragestellung könnte lauten: „Welche Faktoren beeinflussen die Wiederkaufsrate auf meiner Website?“ Diese klare Definition hilft dabei, den Fokus der Analyse zu richten und relevante Daten zu identifizieren.

  1. Daten sammeln

Nun geht es daran, relevante Daten für die Beantwortung Ihrer Fragestellung zu sammeln, denn Daten sind die Grundlage der Analyse. Sie können aus internen Quellen, wie zum Beispiel CRM-Systemen, oder externen Quellen, wie sozialen Medien oder Marktstudien, stammen. In dieser Phase ist es nicht nur wichtig, genügend Daten zu sammeln, sondern vor allem die Qualität der Daten ist entscheidend.

  1. Daten aufbereiten

Im nächsten Schritt bereiten Sie Ihre Daten für die Analyse vor. Dabei korrigieren Sie Fehler wie fehlende oder doppelte Werte und stellen eine einheitliche Struktur sicher. Eine gründliche Aufbereitung ist entscheidend, um genaue Ergebnisse zu erzielen.

Tipp: Nutzen Sie automatisierte Datenbereinigungstools, wie zum Beispiel Tableau Prep,  um den Prozess effizienter zu gestalten und gleichzeitig präzise Ergebnisse zu erhalten.

  1. Daten analysieren und interpretieren

Erst jetzt erfolgt die eigentliche Datenanalyse. Nutzen Sie statistische Methoden, Algorithmen und Analysetools, um aus den vorbereiteten Daten Einsichten und Antworten auf Ihre ursprüngliche Fragestellung zu gewinnen.

Stellen Sie sich vor, Ihre Analyse zeigt, dass Kund:innen, die über soziale Medien auf Ihre Website gelangen, eine höhere Wiederkaufsrate aufweisen. Dies könnte darauf hindeuten, dass Ihre Social-Media-Strategie effektiv ist und weiter ausgebaut werden sollte, um sowohl die Kundenbindung als auch den Umsatz zu erhöhen.

  1. Ergebnisse visualisieren und kommunizieren

Verwenden Sie visuelle Hilfsmittel wie Diagramme und Graphen, um die Ergebnisse der Datenanalyse anschaulich darzustellen. Dies erleichtert nicht nur das Verständnis der Daten, sondern hilft auch bei der Kommunikation der Erkenntnisse an Stakeholder oder Mitarbeitende.

Mit dem fünften Schritt scheint die Datenanalyse zwar zunächst abgeschlossen, bei Data Analytics handelt es sich allerdings um einen dynamischen, zyklischen Prozess. Beispielsweise kann es vorkommen, dass eine Analyse, die mit einer bestimmten Fragestellung beginnt, zu neuen Erkenntnissen führt, die dann wiederum zusätzliche Daten erfordern. Dies bedeutet, dass man im Prozess oft einen Schritt zurückgehen oder ihn mehrmals durchlaufen muss, um neue Daten zu sammeln, andere visuelle Darstellungen zu wählen und neue Einsichten zu gewinnen. Datenanalysen müssen also häufig mehrmals durchlaufen, angepasst, nachgeschärft oder mit aktuellen Daten neu aufgesetzt werden, um kontinuierlich relevante Erkenntnisse zu liefern.

Die Tableau Blueprint-Beurteilung unterstützt Sie auf dem Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen. Sie bietet Ihnen eine personalisierte und praktisch umsetzbare Anleitung zur Skalierung von Analytics und zum Aufbau einer robusten Datenkultur.

Data Analytics Methoden

Es gibt vier verschiedene Data Analytics Methoden. Diese können miteinander kombiniert werden und bauen in der Regel aufeinander auf.

Deskriptive Datenanalyse

Die deskriptive Datenanalyse beschäftigt sich hauptsächlich mit Daten aus der Vergangenheit und soll die Frage beantworten „Was ist passiert?“. Sie lässt allerdings außer Acht, warum bestimmte Ereignisse eingetreten sind, und konzentriert sich stattdessen darauf, ein klares Bild der aktuellen oder vergangenen Situationen und Trends zu zeichnen.

Diagnostische Datenanalyse

Die Frage „Warum ist es passiert?“ wird bei der diagnostischen Datenanalyse beantwortet, indem historische Daten mit anderen Datensätzen verglichen und analysiert werden. Diese Methode liefert tiefe Einblicke in die Ursachen und Auswirkungen von Ereignissen, wodurch Unternehmen fundierte Erkenntnisse über bestimmte Trends, Wechselwirkungen und Problematiken gewinnen.

Prädiktive Datenanalyse

Die prädiktive Datenanalyse beantwortet die Frage „Was könnte in Zukunft passieren?“. Sie nutzt vergangene Daten und Ergebnisse aus deskriptiven und diagnostischen Analysen, um zukünftige Ereignisse und Trends vorherzusagen. Diese Methode hilft Unternehmen dabei, sich auf kommende Entwicklungen und Kundenverhalten vorzubereiten und basiert auf komplexen Berechnungen und Prognosemodellen.

Präskriptive Datenanalyse

Die präskriptive Datenanalyse konzentriert sich auf die Frage „Was muss getan werden, um das Ziel zu erreichen?“. Sie geht über die prädiktive Analyse hinaus, indem sie nicht nur vorhersagt, was passieren könnte, sondern auch Handlungsempfehlungen liefert, um bestimmte Ziele zu erreichen. Diese Art der Analyse nutzt fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen und verschiedene Algorithmen, um konkrete Maßnahmen für Unternehmen zu identifizieren, mit denen sie von zukünftigen Trends profitieren, potenzielle Probleme vermeiden und ihre Ziele effektiv umsetzen können.

So gelingt Data Analytics in Ihrem Unternehmen

Um in der dynamischen Welt des modernen Geschäftslebens erfolgreich zu sein, ist es unerlässlich, die Kunst der Datenanalyse zu beherrschen. Im Folgenden erfahren Sie, welche Voraussetzungen und Schlüsselkomponenten für den effektiven Einsatz von Data Analytics in Ihrem Unternehmen notwendig sind.

Datenkultur als wichtiger Erfolgsfaktor

Die Integration von Daten in Unternehmen oder Team ist nicht immer einfach. Sie erfordert ein tiefes Verständnis dafür, wo Menschen Daten benötigen und wie sie diese verwenden. Entscheidend ist, dass die relevanten Daten zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen. Obwohl viele Unternehmen den Wunsch äußern, datengesteuert zu agieren, befinden sich die meisten noch in der Anfangsphase der Einführung moderner Datennutzung und -analyse.

Die Verbesserung des Vertrauens in Daten ist nicht nur eine Frage der Technologie: Die Datenkultur ist entscheidend für die Förderung von Vertrauen und Akzeptanz. Der Begriff Datenkultur bezeichnet die kollektiven Verhaltensweisen und Überzeugungen der Teams, welche die Nutzung von Daten zur Verbesserung der Entscheidungsfindung bewerten, ausüben und fördern. Sie gibt allen Personen in einem Unternehmen Einblicke, um komplexe geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen.

Die Ergebnisse unseres State of Data and Analytics Reports zeigen, welche Hindernisse und Vorteile einer starken Datenkultur Analytics- und IT-Führungskräfte als sehr wichtig einstufen:

Hindernisse und Vorteile einer starken Datenkultur

Eine starke Datenkultur ist also die Basis für datenbasiertes Arbeiten und bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Die meisten Unternehmen fangen allerdings nicht bei Null an. Wahrscheinlich werden Sie bereits bestehende Methoden zur Nutzung und Weitergabe von Daten vorfinden. Der erste Schritt ist deshalb immer eine Bestandsaufnahme; egal ob Sie schon lange datengestützt arbeiten oder gerade erst damit beginnen. Ein gutes Verständnis der Bedürfnisse und Abläufe Ihres Unternehmens ist entscheidend, um die Datenkultur zu fördern. Stellen Sie außerdem sicher, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind und die Verantwortlichkeiten klar definiert sind, bevor Sie mit der Einführung einer Datenkultur beginnen.

Um eine Datenkultur in Ihrem Unternehmen zu integrieren und zu stärken, gibt es verschiedene Möglichkeiten:

  • Datenstrategie: Entwickeln Sie eine klare Datenstrategie, die Ziele, Richtlinien und Verantwortlichkeiten umfasst. Dies hilft, den Einsatz von Daten im gesamten Unternehmen zu steuern und zu koordinieren.
  • Vorbildfunktion der Führungsebene: Führungskräfte sollten mit gutem Beispiel vorangehen und datengetriebene Entscheidungsfindung in der täglichen Arbeit vorleben.
  • Effiziente Datenprozesse: Nutzen Sie Daten- und Analysesoftware, um zeitaufwendige Prozesse zu automatisieren. Dies erleichtert den Zugang und die Nutzung relevanter Daten und beschleunigt Entscheidungsprozesse.
  • Wissensaufbau: Fördern Sie das Verständnis Ihrer Mitarbeitenden für Data Analytics durch gezielte Schulungen, Workshops oder Webinare. Wie Sie es machen, ist sekundär – Hauptsache, Sie führen Ihre Mitarbeitenden in Methoden und Werkzeuge der Datenanalyse ein.
  • Raum für Austausch: Schaffen Sie Plattformen und Gelegenheiten für den Austausch über datenbezogene Themen, wie regelmäßige Meetings oder Foren. Dies fördert die Zusammenarbeit und den Wissenstransfer innerhalb des Unternehmens und stärkt die Datenkultur.     

Für kleinere Teams oder Arbeitsgruppen, die nicht Teil einer unternehmensweiten Initiative sind, ist die Vorgehensweise oft eine andere. Hier ist es zunächst wichtig zu verstehen, wie Daten heute genutzt werden und welche analytischen Fähigkeiten bei Ihren Mitarbeitenden bereits vorhanden sind. Ihr anfänglicher Schwerpunkt liegt auf:      

  • Priorisierung von Inhalten: Identifizierung und Priorisierung der wichtigsten Inhalte für das Team.
  • Zugang zu Datenquellen: Sicherstellen der Verfügbarkeit von vertrauenswürdigen und gut verwalteten Datenquellen.
  • Dashboard- und Modellentwicklung: Erstellung von aussagekräftigen Dashboards und Modellen sowie Prognoseerstellung.
  • Kompetenzaufbau: Entwicklung neuer Fähigkeiten im Bereich Data Analytics und Datenverarbeitung.

Vertrauen schaffen durch Transparenz

Eine starke Datenkultur ist die Grundlage für Transparenz in der Datenanalyse und damit für die Stärkung von Vertrauen und Effizienz in den Geschäftsprozessen. Wenn alle Beteiligten Zugang zu relevanten Daten haben, beschleunigt dies die Entscheidungsfindung und fördert einen gesunden Wettbewerb. Diese Offenheit führt nicht nur zu einer höheren Datenqualität, da Ungenauigkeiten leichter aufgedeckt werden, sondern stärkt auch das Engagement der Mitarbeitenden. Sie erkennen den direkten Einfluss ihrer Arbeit auf die Unternehmensziele, was zu einer höheren Motivation führt. Transparenz schafft somit ein Umfeld, das Zusammenarbeit und Vertrauen fördert und zur Gesamtleistung des Unternehmens beiträgt.     

Auch wenn Sie mit Künstlicher Intelligenz (KI) arbeiten, sind Vertrauen und Transparenz unerlässlich. Ohne Vertrauen in die KI müssen Ergebnisse und Daten ständig hinterfragt werden, was zu einem erheblichen Zeitaufwand führt. Transparente Prozesse in der KI-Anwendung erhöhen das Verständnis und das Vertrauen in die generierten Ergebnisse, steigern die Effizienz und verringern den Bedarf an fortlaufenden Überprüfungen.

Neben der internen Transparenz ist es ebenso entscheidend, gegenüber den Personen, von denen die Daten stammen, offen und klar zu kommunizieren. Es muss transparent gemacht werden, zu welchem Zweck die Daten gesammelt und analysiert werden. Dies gewährleistet, dass die Datengeber:innen die Verwendung ihrer Informationen verstehen und ihr Einverständnis zur Verarbeitung geben können. Eine solche Transparenz schafft Vertrauen bei den Nutzer:innen und fördert eine ethische Datenkultur, die die Rechte und Erwartungen aller Beteiligten respektiert.

Tipp: Wie Sie Daten in den Mittelpunkt Ihrer Entscheidungen rücken und Ihre Datenkompetenz nachhaltig verbessern, erfahren Sie in unserem umfangreichen Datenkultur-Leitfaden.

Qualität vor Quantität

Datenqualität hat weiterhin höchste Priorität. Die Genauigkeit der Daten – und das Vertrauen in die Genauigkeit der Daten – ist eine Schlüsselkomponente für zuverlässige Daten. Bei der Datengewinnung und im gesamten Prozess der Data Analytics gilt also: Qualität vor Quantität. First Party Data vor zugekauften Datensätzen. Je genauer gemessen wird, desto höher die Datenqualität.

Eine hohe Datenqualität ist entscheidend, um Störungen im Betriebsablauf, fehlerhafte Analysen und ineffiziente Geschäftsstrategien zu vermeiden. Sie ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und betriebliche Effizienz zu steigern.

Angenommen, Sie führen ein Logistikunternehmen, und nutzen Daten zur Optimierung Ihrer Lieferketten. Hochwertige, genaue Daten über Lieferzeiten, Routen und Verkehrsmuster ermöglichen es Ihnen, effiziente Routen zu planen und Lieferverzögerungen zu vermeiden. Im Gegensatz dazu können ungenaue oder veraltete Daten – wie Verkehrsmeldungen von vorgestern – zu ineffizienten Routenplanungen führen, was zusätzliche Kosten, verzögerte Lieferungen und unzufriedene Kund:innen zur Folge hat. Die Qualität Ihrer Daten hat also direkte Auswirkungen auf die Effizienz Ihre Geschäftsprozesse und sollte deshalb mit oberster Priorität behandelt werden.

Data Analytics Tools

Es gibt zahlreiche Data Analytics Tools, die Sie bei der Datenanalyse unterstützen und diese effizienter gestalten. Bei der Auswahl eines geeigneten Datenanalyse-Tools ist es ratsam, die IT-Fachleute Ihres Unternehmens einzubeziehen. Diese sind letztlich für die Sicherung, Verwaltung und Überwachung der Analysen und Datenquellen verantwortlich. Die alleinige Einschätzung der IT-Abteilung ist allerdings unzureichend, da sie nicht erfasst, ob die Data Analytic Tools auch wirklich für alle Mitarbeitenden von Vorteil und einfach nutzbar sind.

Damit Sie wirklich von dem Tool profitieren und es Sie im gesamten Data Analytics Workflow unterstützt, sollten Sie einige Dinge beachten, darunter: 

  • Unternehmensfit: Stellen Sie sicher, dass das Tool in die bestehenden Unternehmensstruktur und -strategie passt. Achten Sie vor allem darauf, dass das Data Analytics Tool den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens entspricht.
  • Einsatzgebiete: Überlegen Sie sich im Vorhinein, für welche Anwendungsbereiche Sie das Tool nutzen möchten. Einige Tools eignen sich besser für bestimmte Einsatzgebiete wie Business Intelligence, Kundendatenmanagement oder Kundenanalyse und bieten spezielle Funktionen für diese Bereiche.
  • Bedienbarkeit: Eine intuitive Benutzeroberfläche ist von großem Wert. Das gilt vor allem, wenn auch technisch weniger versierte Mitarbeitende das Data Analytics Tool nutzen sollen.
  • Funktionsumfang: Ein ausreichender Funktionsumfang ermöglicht eine effizientere Datenanalyse und tiefere Einblicke. Überprüfen Sie, ob das Tool Funktionen wie Datenvisualisierung, prädiktive Modellierung, Data Mining und automatisierte Berichterstellung bietet.
  • Flexibilität: Flexibilität ist entscheidend, um mit dem Wachstum Ihres Unternehmens und den Marktentwicklungen Schritt zu halten. Informieren Sie sich deshalb darüber, wie anpassungsfähig das Tool ist und wie es mit neuen/geänderten Anforderungen umgeht.
  • Integration in bestehende Programme: Stellen Sie sicher, dass das Data Analytics Tool problemlos in Ihre bestehenden Systeme integriert werden kann. Eine nahtlose Integration erleichtert den Datenaustausch und die Zusammenarbeit.
  • Preis- Leistungsverhältnis: Achten Sie darauf, dass die Kosten des Tools im Verhältnis zu den gebotenen Funktionen und dem Mehrwert für Ihr Unternehmen stehen. Wichtig sind außerdem eine transparente und flexible Preisgestaltung sowie klar verständliche Lizenzoptionen.     

Die Effizienz und Wirksamkeit von Data Analytics Tools wird zunehmend durch die Integration von Künstlicher Intelligenz gesteigert.

Data Analytics und KI: Ein effizientes Duo

KI erweist sich im Bereich der Data Analytics als echter Gamechanger. KI bringt ein neues Level an Intelligenz und Automatisierung in die Datenanalyse. Die ermöglicht es Unternehmen, komplexe Datenmuster besser zu erkennen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. 

Vor allem die Datendemokratisierung wird durch KI erleichtert und beschleunigt. Dieser Begriff bezeichnet den Prozess, bei dem Daten und Datenanalysetools innerhalb einer Organisation für alle Mitarbeitenden zugänglich gemacht werden. Ziel ist es, dass alle Mitarbeitenden – unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten – selbstständig auf relevante Daten zugreifen, diese analysieren und nutzen können.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen setzt KI ein, um umfangreiche Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Verkaufszahlen, Kundenfeedback und Lagerbeständen zu analysieren und in leicht verständliche Berichte zu übersetzen. Durch benutzerfreundliche KI-Tools erhalten alle Mitarbeitenden – von Vertriebsmitarbeitenden bis zum Management – Zugang zu diesen Analysen. Sie können nun eigenständig Muster erkennen, zum Beispiel welche Produkte wann nachgefragt werden, und darauf basierend Entscheidungen treffen. Diese Demokratisierung von Daten durch KI führt zu einer effektiveren Lagerbestandskontrolle, zielgerichteten Marketingstrategien und einer gesteigerten Gesamteffizienz des Unternehmens.

Tableau Pulse ist ein neuartiges Datenerlebnis für Geschäftsanwender:innen, das alle Mitarbeitenden mit intelligenten, personalisierten und kontextbezogenen Erkenntnissen versorgt. Dank der generativen KI-Funktionen zeigt Tableau Pulse automatisierte Analysen in einfacher Sprache an und antizipiert proaktiv Fragen der Benutzer:innen. Tableau Pulse verändert die Art und Weise, wie Menschen mit ihren Daten umgehen, und hilft Ihnen in Ihrer Organisation, datengesteuert zu handeln.

Wie kann ich KI in der Datenanalyse verwenden?

Laut den Ergebnissen unseres aktuellen State of Data and Analytics Reports sind die fünf wichtigsten Vorteile von KI für Analytics- und IT-Führungskräfte:

Fünf Vorteile von KI in der Datenanalyse.

Wie Sie KI im Prozess der Data Analytics einsetzen können und so von diesen Vorteilen profitieren, zeigen die folgenden drei Anwendungsfälle:

Anwendungsfall 1: Vorhersage von Kundenverhalten

KI-Systeme analysieren selbstständig Kundeninteraktionsdaten wie Kaufhistorie, Klickverhalten und Suchanfragen, um Muster im Kundenverhalten zu erkennen. Diese Daten können Sie nutzen, um personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen und zukünftige Kaufentscheidungen Ihrer Kundschaft vorherzusagen. Durch die Vorhersage von Trends können Sie das Bestandsmanagement optimieren und die Kundenbindung zum Beispiel durch gezielte Marketingaktionen erhöhen.

Anwendungsfall 2: Visualisierung & Interpretation von Daten

KI-Technologien revolutionieren die Art und Weise, wie Daten visualisiert und verstanden werden. Sie können komplexe Informationen in leicht verständliche und ansprechende Darstellungsformen wie Grafiken umwandeln. Die generative KI hebt dabei nicht nur Schlüsselinformationen hervor, sondern macht es auch möglich, diese visuellen Darstellungen einfach und effektiv im gesamten Unternehmen zu teilen.

Zusätzlich zu dieser visuellen Aufbereitung geht die KI einen entscheidenden Schritt weiter: Sie analysiert und interpretiert die Daten automatisch. KI kann innerhalb kürzester Zeit Schlussfolgerungen ziehen, Ausreißer identifizieren oder Trends aufdecken. Hat sich beispielsweise eine wichtige Kennzahl im Laufe des letzten Jahres positiv verändert, findet KI sehr schnell das Merkmal, dass am meisten zu dieser Steigerung beigetragen hat. Diese automatisierten Analysen führen zu präzisen Interpretationsergebnissen, die ein tiefgreifendes Verständnis der Daten ermöglichen.

Anwendungsfall 3: Vereinfachung des Analytics Flow

Bei allen Schritten im Analytics Flow können KI-Systeme verwendet werden, um den Prozess zu vereinfachen und zu beschleunigen. So können zum Beispiel mit nur wenigen Klicks Daten in gewünschte Formate transformiert werden. Auch die automatische Segmentierung von Daten nach bestimmten Kriterien ist problemlos möglich und liefert wichtige Erkenntnisse.

Besonders praktisch sind dabei generative KI-Copilot Lösungen, die als fortschrittliche Chatbots fungieren und kontextbezogene Unterstützung direkt in der Anwendung bieten. User können diesen auf natürliche Weise Fragen stellen und Befehle erteilen, ohne ihre aktuelle Arbeitsumgebung verlassen zu müssen. Das ist nicht nur besonders benutzerfreundlich, sondern steigert auch die Effizienz bei der Erledigung bestimmter Aufgaben in den Bereichen Vertrieb, Service, Marketing, Commerce und IT.

In 7 Schritten zur effektiven KI-Datenstrategie

Eine effektive KI-Strategie schafft die Basis für ein gemeinsames Verständnis von Vision, Zweck und Zielen in Ihrem Unternehmen und ermöglicht es den Teams, datengetrieben und mit klar definierten, messbaren Zielen und KPIs effizient zusammenzuarbeiten. Daten bilden auch hier die Grundlage für die Strategie:

  1. Bereiten Sie Ihre Daten vor: Bewerten Sie die Qualität, Quantität und Zugänglichkeit der Daten und ermitteln Sie Lücken.
  2. Definieren Sie Geschäftsziele: Bestimmen Sie, wo KI den größten Nutzen bringen kann, und legen Sie KPIs fest.
  3. Legen Sie Anwendungsfälle fest und priorisieren diese: Schaffen Sie ein Gleichgewicht zwischen kurz- und langfristigen Projekten.
  4. Legen Sie Richtlinien für die Datenverwaltung fest: Thematisieren Datenschutz, Sicherheit, Einhaltung von Vorschriften, ethische Nutzung und Verringerung von Verzerrungen der Daten (z. B. aufgrund einer ungleichen Stichprobenauswahl).
  5. Überprüfen Sie Ihren Technologiebestand: Identifizieren Sie Lücken bei Tools, Plattformen und Ressourcen. Berücksichtigen Sie Skalierbarkeit, Integration und Einfachheit der Bereitstellung.
  6. Legen Sie Wert auf kontinuierliche Verbesserung: Fordern Sie Feedback von Stakeholdern an, stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Personen im Team haben und nutzen Sie Daten, als Entscheidungsgrundlage.
  7. Fangen Sie klein an: Um potenzielle kostspielige Fallstricke zu vermeiden, sollten Sie mit einem risikoarmen Pilotprojekt beginnen.

Fazit: Ihr Weg in die datengetriebene Zukunft

Data Analytics ist ein unverzichtbares Werkzeug in der modernen Unternehmenslandschaft. Data Analytics befähigt Sie, effizientere Prozesse in Ihrem Unternehmen zu gestalten, datengestützte Entscheidungen zu treffen und personalisierte Kundenerfahrungen zu bieten.

Durch die Verbindung von Datenanalyse mit KI entstehen neue Möglichkeiten, komplexe Datenmuster zu erkennen und präzise Prognosen zu treffen. Dies ermöglicht Ihnen nicht nur, auf zukünftige Trends und Kundenbedürfnisse vorbereitet zu sein, sondern auch, Ihre Geschäftsstrategien effektiver zu gestalten. Die Integration von KI in Data Analytics führt somit zu einer effizienteren und zukunftsorientierten Geschäftswelt.

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