Implementierung von KI: Hürden und Handlungsempfehlungen
Studien zeichnen ein Bild, wie es mit der Implementierung von KI in Unternehmen bestellt ist. Hindernisse dabei sind oft fehlende personelle Ressourcen und mangelnde Unterstützung durch das Management.
Künstliche Intelligenz (KI) wird in unserem (beruflichen) Alltag immer präsenter. Wer hätte noch vor 20 Jahren gedacht, dass es einmal Software geben wird, die die Verantwortlichen im Vertrieb dabei unterstützt, Aussagen über wahrscheinlich eintretende Ereignisse zu treffen.
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KI im Vertrieb: Warum KI-basierte Vertriebsprognosen im B2B wichtig sind und trotzdem scheitern
KI im Vertrieb: sie wollen im B2B-Vertieb Ihr Potenzial ausschöpfen und erfolgreicher als der Wettbewerb sein? Präzise KI-basierte Vertriebsprognosen sind ein Geheimtipp – oder?
Um Ihnen zu verdeutlichen, was Sie in aller erster Linie über Vertriebsprognosen im B2B-Vertrieb wissen sollten, wird nun Editor-in-Chief Michael Gilliland zitiert, welcher mehrere Artikel in „The International Journal of Applied Forecasting“ veröffentlicht hat:
„Unsere Forecasts sind niemals so akkurat wie wir sie gerne hätten oder wie sie sein müssten. Das Ergebnis ist ein großer Drang danach, Geld nach dem Problem zu werfen in der Hoffnung, dass das Problem flüchtet. Es gibt viele Consultants und Softwareanbieter, die das Geld auffangen und dafür versprechen, die Forecast-Qualität zu verbessern, aber diese Versprechen bleiben unerfüllt. Viele Organisationen, vielleicht auch Ihre, haben tausende oder gar Millionen von Dollars für das Prognoseproblem ausgegeben, nur um wieder bei dem gleichen lausigen Forecast zu enden.”
Klingt sehr motivierend, oder? Tatsächlich soll das Zitat keine Einleitung zu einem Anti-Forecast-Artikel sein, sondern es spiegelt die Realität in vielen Unternehmen wider.
Business Intelligence vs. Artificial Intelligence-basierte Analysen
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.“
Das stimmt. Nicht nur große Unternehmen und Big Player, sondern auch immer mehr KMU haben den Wert von Datenanalysen schon längst erkannt: Datengestützte Entscheidungen zur Erreichung der Unternehmensziele.
Und genau das ist auch Sinn und Zweck von BI-Anwendungen. BI Systeme sammeln Daten, bereiten sie auf, analysieren und visualisieren sie.
In den Anfängen von BI (ca. 1990), galt der Einsatz einer solchen Software als enormer Wettbewerbsvorteil.
Cross-Selling Prognosen durch künstliche Intelligenz.
Die Qymatix Predictive Sales Software nutzt Kundendaten, um Produktempfehlungen zu erstellen, die die Konversionsraten Ihres Cross-Sellings maximieren.
Warum Künstliche Intelligenz eine ethische Basis braucht | Teil 2
Künstliche Intelligenz und Ethik Teil 2 von 2: ein Plädoyer für ethische Richtlinien im Bereich KI von unserem Qymatix-Gastautor David Wolf.
Wenn Sie Teil 1 noch nicht gelesen haben, klicken Sie hier.
Ethik bei Conversational AI: Was soll ein Bot, und was soll er not?
Mit Künstlicher Intelligenz ist es wie mit anderen Dingen im Leben auch: Nur, weil man etwas kann, heißt es noch lange nicht, dass man es auch tun sollte. Ein Beispiel dafür ist Conversational AI und im Besonderen Chatbots. Chatbots können im Marketing, Service und Support hilfreich sein. Die digitalen Helferlein automatisieren beispielsweise den Interaktionsprozess einer Website mit Besuchern, um ein optimales Benutzererlebnis zu schaffen und Kundenanfragen schnell und unkompliziert zu bearbeiten. Selbst dann, wenn keine MitarbeiterInnen aus Fleisch und Blut mehr vor dem Rechner sitzen. Aber: Wer achtet bei der Entwicklung von Chatbots eigentlich auf ethische Aspekte?
KI und Ethik: Warum Künstliche Intelligenz eine ethische Basis braucht | Teil 1
Künstliche Intelligenz (KI) und Ethik - Teil 1 von 2: über ethische Richtlinien im Bereich der KI von unserem Qymatix-Gastautor David Wolf.
Ob in der Produktion, im Marketing, Vertrieb oder der Logistik – künstliche Intelligenz optimiert Prozesse und übernimmt Routineaufgaben. Menschen erhoffen sich von KI auch bessere, das heißt objektivere Entscheidungen.
Hier wird es knifflig. Wie können Maschinen objektiv „entscheiden“, wenn diejenigen, die dafür die Algorithmen entwickeln, es nicht können? Ein Plädoyer für die ethische Bewertung von KI anhand ihrer jeweiligen Auswirkungen auf die Gesellschaft.
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Erkennen Sie frühzeitig Abwanderungsrisiken mit künstlicher Intelligenz
Reduzieren Sie B2B-Kundenabwanderung mit der Qymatix Churn Prediction Software.
Künstliche Intelligenz in SAP R3, ECC und HANA
Wie SAP die Preispolitik automatisiert und welche Unterschiede zwischen SAP R3 und S4 HANA bestehen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein sich rasch entwickelnder Bereich, der das Potenzial hat, den B2B-Vertrieb zu revolutionieren. Eines der Unternehmen, das bei der Einführung von KI eine Vorreiterrolle einnimmt, ist SAP. SAP ist ein globaler Softwarekonzern, der eine Unternehmenssoftware (ERP-Software) für die Verwaltung von Geschäftsabläufen und Kundenbeziehungen anbietet.
In diesem Blogbeitrag werden wir die Rolle der KI in den Produkten und Dienstleistungen von SAP untersuchen und erörtern, wie das Unternehmen KI zur Automatisierung der Preisgestaltung und der Vertriebsanalyse einsetzt.
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Pricing Analytics mittels künstlicher Intelligenz.
Kontrolle und Optimierung des Preismanagements mit der Qymatix B2B Pricing Analytics Software.
Predictive Analytics Blog - The Best of 2022
Das Jahr neigt sich dem Ende zu und damit präsentieren wir Ihnen in diesem Beitrag unsere fünf erfolgreichsten Blogartikel aus 2022.
Auch in diesem Jahr haben wir uns die Weihnachtspause redlich verdient, denn was hat John Steinbeck so schön gesagt: “Die Kunst des Ausruhens ist Teil der Kunst des Arbeitens.”
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