Business Intelligence vs. Artificial Intelligence-basierte Analysen
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Der Unterschied zwischen Business Intelligence (BI) und Self-Service BI (SSBI) und warum KI-basierte Predictive Sales Analytics Anwendungen wie Qymatix keine klassischen Self-Service BI Lösungen sind.
2018 sagte Carlie J. Idoine, Research Director bei Gartner: „Der Trend der Digitalisierung treibt die Nachfrage nach Analysen in allen Bereichen der modernen Wirtschaft und Verwaltung.“
Diese Aussage ist nach wie vor gültig. Nicht nur große Unternehmen, sondern auch immer mehr kleine und mittlere Unternehmen haben den Wert datengestützter Entscheidungen zur Erreichung ihrer Ziele erkannt.
Und genau das ist auch der Zweck von BI-Anwendungen. Sie sammeln Daten, bereiten sie auf, analysieren und visualisieren sie.
In den Anfängen der Business Intelligence, etwa um 1990, galt der Einsatz entsprechender Software als großer Wettbewerbsvorteil.
Heute, in Zeiten von Big Data, ist BI vielmehr Voraussetzung, um überhaupt wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Anforderungen an Datenanalysesoftware haben sich grundlegend gewandelt.
Entscheidungen basieren längst nicht mehr nur auf der Geschäftsführungsebene auf Daten. Auch einzelne Abteilungen fordern Auswertungen, die auf ihre individuellen Ziele abgestimmt sind. So führte der Weg von klassischen BI-Systemen über Self-Service BI hin zu spezialisierten KI-Anwendungen wie Qymatix.
Werfen wir einen Blick auf die drei Ansätze.
Business Intelligence Systeme
BI ist mehr als eine Software. Es handelt sich um ein ganzheitliches System, das sämtliche Unternehmensdaten aus operativen Systemen zusammenführt und verknüpft. Ziel ist es, Datensilos zu vermeiden und abteilungsübergreifende Auswertungen zu ermöglichen.
Ein Vorteil von BI-Systemen liegt darin, dass IT-Spezialisten sehr umfangreiche und auf spezifische Anforderungen zugeschnittene Analysen erstellen können. Daten aus verschiedenen Quellen lassen sich konsolidieren und zentral auswerten. Damit eignen sich BI-Systeme hervorragend zur Unterstützung von strategischen und operativen Entscheidungen im Unternehmen.
Allerdings sind diese Systeme meist so komplex, dass sie spezielles Fachwissen in Statistik und Datenmanagement erfordern. Gleichzeitig steigt der Bedarf an individuellen Auswertungen in einzelnen Fachabteilungen, was zu Wartezeiten und Kapazitätsengpässen führen kann.
Zudem verursacht die Einführung und der Betrieb eines solchen Systems nicht unerhebliche Kosten. Hoher Personalaufwand und laufende Weiterentwicklungen schlagen sich im Budget nieder.
Self-Service Business Intelligence
Self-Service BI wurde entwickelt, um genau diese Herausforderungen zu adressieren. Mit SSBI können Nutzerinnen und Nutzer eigenständig Berichte und Analysen erstellen, ohne auf die Unterstützung der IT angewiesen zu sein.
Damit werden IT-Abteilungen entlastet und Abteilungen können ihre Auswertungen selbst in die Hand nehmen. Tools wie Tableau, Qlik oder Power BI von Microsoft bieten intuitive Visualisierungsmöglichkeiten und setzen auf Bedienkonzepte, die an Excel erinnern.
Trotzdem müssen die Analysen weiterhin manuell erstellt werden. Auch wenn keine tiefen technischen Kenntnisse erforderlich sind, kostet der Prozess Zeit und Konzentration. Wer regelmäßig mit Tabellenkalkulationen arbeitet, kennt das Gefühl: Eine Funktion will nicht wie erwartet, das Format stimmt nicht oder die Visualisierung bleibt unklar.
Für manche Abteilungen ist das kein Problem. In Finanzabteilungen beispielsweise gehört der Umgang mit Zahlen zum Alltag. Im Vertrieb sieht das jedoch meistens anders aus. Hier liegt die wahre Leidenschaft bei der Kunden Kommunikation und Interaktion. Natürlich weiß jeder Vertriebler, dass Kundendaten unverzichtbare Informationen enthalten und Datenanalysen zur Vorbereitung von Kundengesprächen oder anderen Kommunikationsmaßnahmen sehr wichtig sind. Reportings und Analysen sind daher in den Vertriebsabteilungen eher ein notwendiges Übel.
WIE FUNKTIONIERT EINE PREDICTIVE SALES SOFTWARE?
Artificial Intelligence-basierte Predictive Sales Analytics, wie Qymatix.
Die oben beschriebenen Schwächen sind der Grund für die Einführung von auf KI-basierender, automatischer Analysesoftware, wie z.B. der Qymatix Predictive Sales Software. Darüber hinaus ist die Software im Falle von Qymatix speziell auf den B2B-Vertrieb zugeschnitten, eine weitere Spezialisierung auf einen zunehmend fragmentierten Markt für KI-Software.
Allerdings kann Qymatix nicht als klassisches Self-Service Tool gesehen werden, denn durch künstliche Intelligenz und Machine Learning erstellt ein Algorithmus die Datenanalysen von selbst. Die Ergebnisse werden auf Dashboards im CRM-System sichtbar gemacht und die Vertriebsleiter erhalten konkrete Handlungsempfehlungen, wie z.B.: „Achten Sie auf Kunde X, Y und Z. Diese könnten abwandern.“
Qymatix hat sich genau auf die Bedürfnisse im B2B-Vertrieb spezialisiert und verwendet Predictive Analytics in Bezug auf vier konkrete Anwendungsfelder:
Pricing Analytics: Die Pricing Analysen decken frühzeitig Widersprüche und Optimierungsmöglichkeiten auf. So können Preissetzungspotenziale je Kunde ermittelt werden, dies gibt Ihrem Vertriebsteam Verhandlungssicherheit in Preisverhandlungen.
Churn Risk Prediction: Mit Hilfe einer erweiterten prognostischen Analysefunktion kann Qymatix Sie auf die Kunden hinweisen, die zukünftig mit einer höheren Wahrscheinlichkeit abwandern werden.
Diese Anwendung des maschinellen Lernens in Bezug auf die Kundenabwanderung hilft Ihnen dabei, „harte“ und „weiche“ Kundenabwanderung zu verhindern. Besonders dann, wenn Sie viele Kunden und Produkte im Blick behalten müssen.
Cross-Selling: Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt Ihnen Qymatix eine detaillierte Warenkorbanalyse auf Basis Ihrer ERP- und CRM-Verkaufsdaten.
Qymatix Predictive Sales Analytics verwendet ein Set von Data-Mining-Methoden, um die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Cross-Sellings in Ihrer Kundendatenbank zu ermitteln und vorherzusagen.
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Business Intelligence vs. Artificial Intelligence Analysen – Fazit
Das Anfangszitat von Carlie J. Idoine endet folgendermaßen:
„Die rasanten Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und SaaS (Cloud) Analytik und BI-Plattformen machen es für Nicht-Spezialisten einfacher und kostengünstiger als je zuvor, effektive Analysen durchzuführen und ihre Entscheidungsfindung besser zu informieren.“
Dieser Entwicklungspfad lässt sich auch im Übergang von BI über SSBI hin zu Qymatix erkennen. Denn dieser Weg stellt eine fortlaufende Spezialisierung auf individuelle Abteilungswünsche dar. Während BI-Systeme unternehmensweite, komplexe Auswertungen ermöglichen, setzen SSBI-Lösungen auf dezentrale Analysefähigkeiten in einzelnen Abteilungen. Qymatix schließlich automatisiert diesen Prozess vollständig und bietet prädiktive Analysen auf Knopfdruck; speziell für den B2B-Vertrieb.
Der Aufwand für die Erstellung eigener Reports entfällt. Stattdessen bekommen Vertriebsleiter direkt umsetzbare Empfehlungen. Das spart nicht nur Zeit, sondern ermöglicht datenbasierte Entscheidungen genau dort, wo sie gebraucht werden – im Tagesgeschäft.
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Literaturnachweis:
Goram, M. (2017): Embedded Analytics versus Business Intelligence Hg.: Computerwoche
Litzel, N. (2016): Was ist Business Intelligence – BI? Hg.: Big Data Insider
Stamford, C. (2018): Gartner Says Self-Service Analytics and BI Users Will Produce More Analysis Than Data Scientists Will by 2019? Hg.: Gartner
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