Maßschneiderei Big Data: Passgenaue Personas für individualisierte Verkaufskanäle und mit Einstein-KI

Woher weiß mein Smartphone, Tablet oder PC eigentlich, was ich gerne anziehe und womit es mich zu Einkäufen verführen kann? Big Data hat auch hier seine magisch anmutende Hand im Spiel, indem aus menschlichen Verhaltensweisen persönlich angepasste Verkaufsstrategien geformt werden. Daten werden im Marketing zum „neuen Öl“.

Ganzheitliche Datenanalyse anstelle eines ganz großen Massenchaos‘

Wie in einem Kleiderschrank, dessen Besitzer sich von nichts trennen wollen, sieht es im qualvoll engen und vollen Nebeneinander zig verschiedener Datenverwaltungssysteme vieler Unternehmen aus. Davon weiß auch Tom Budišćak, Director Business Development beim Softwareanbieter plus-IT, ein Lied zu singen: „Es gibt ein Lager und ein angebundenes Warenwirtschaftssystem, einen Webshop, Webanalyse für die Internetpräsenz und Marktplätze, wie ebay oder Amazon.

Erst in Verbindung gewinnt diese Masse an Daten eine Aussagekraft.“ Sein Unternehmen habe es sich zur Aufgabe gemacht, Daten aus allen Systemen zusammen zu bringen und so darzustellen, dass der Nutzer Zusammenhänge einfach erkennt. Auf dieser Basis könnten dann Erkenntnisse abgeleitet werden, die in konkreten Optimierungen umsetzbar seien.

Damit die Daten nicht erst in einen unsortierbaren Haufen zusammenrutschen, gibt es beim Spezialisten für ganzheitliche Datenanalyse plus-IT eine spezielle Herangehensweise. „Unsere Besonderheit ist die völlige Individualisierbarkeit“, sagt Budišćak. „Bei uns gibt es keine Lösung von der Stange, sondern das Umfeld und die Anforderungen der Kunden geben unseren Rahmen vor. Durch unsere langjährige Erfahrung haben wir natürlich eine Reihe an Dashboards, die als Best Practice Vorlage herangenommen werden können, jedoch bildet dies immer nur die Basis für eine individuelle und angepasste Lösung.“

Schon ist man beim Geheimnis dieses Datendesigns angelangt: „Unsere Kunden profitieren also einerseits von einer schnellen Umsetzung und dedizierter Erfahrung, erhalten andererseits aber stets eine maßgeschneiderte Lösung.“

Omni- und Multi-Channel-Händler identifizieren individuelle Kanäle zur Kundenansprache

Egal, welche Branche oder welcher Bereich – die plus-IT-Lösungen werden so individualisiert, dass sie passen. Für Händler im Bereich Omni- und Multi-Channel hätten sie einen „enorm großen Nutzen“, berichtet der Datenanalyse-Spezialist, weshalb sich der Pionier für Business Intelligence (BI) Software und Services über die Jahre, seit der Firmengründung im Millenium-Jahr 2000, auf sie spezialisiert habe. Budišćak: „Gerade für Omni-Channel Händler ist es oft schwer zu bewerten, welche Verkaufskanäle sich wirklich lohnen. Hier sind nicht nur die konkreten Kosten und Erlöse, beispielsweise für Google AdWords Anzeigen zu berücksichtigen.“

Für einen sauberen Deckungsbeitrag müssten auch Stornos, Retouren und der Wareneinsatz berücksichtigt werden, führt der Manager an. „Erst wenn man alle Daten zusammenbringt, erhält man ein ganzheitliches Bild. Das Ganze wird noch komplexer, wenn man es kanalübergreifend durchführen muss. Deshalb haben wir uns darauf fokussiert, solche komplexen Analysen für E-Commerce und Omni-Channel Händler zu erstellen.“

Oftmals stelle man dann fest, dass sich am Ende ganz andere Kanäle lohnen würden, als angenommen. Händler könnten dann Ihre Verkaufsstrategie gezielt optimieren und beispielsweise spezifische Produkte über die am besten geeigneten Kanäle vermarkten.

Einkäufer zuständig für flexible Lagerbestände im Netz der Digitalisierung

Beim Zusammenbringen der Daten werden, wie beim Stöbern von Kleiderschränken, selten berührte und in ihren Inhalten kaum genutzte Bereiche entdeckt. Bei den Händlern sind das nach Budišćaks Erfahrung die Lager. Dort liege viel Potenzial für weitere Anwendungsbereiche versteckt.

Die Digitalisierung ist im Handel stark zu spüren, deshalb wären ebenfalls Business Analytics Tools eine große Hilfe. Der plus-IT-Manager: „Die Rolle der Einkäufer hat sich

über die letzten Jahre stark gewandelt, heutzutage ist er eine zentrale Unterstützung im Omni-Channel-Vertrieb. Seine zentrale Herausforderung besteht darin, Synergien zu erkennen und Prozesse zu optimieren. Da die Kunden heute nach Belieben online und offline unterwegs sind und jederzeit eine uneingeschränkte Sicht auf die Verfügbarkeit von Artikeln erwarten, muss der Einkauf stark vernetzt und flexibel sein.“

Die Konsequenz: „Einkäufer müssen alle Kanäle optimal füllen und stets ausreichend, aber nicht zu viel Ware auf Lager haben. Zentrale Kennzahlen sind hierfür die Lagerreichweite und Lagerumschlagshäufigkeit, um Engpässe zu vermeiden und gleichzeitig nicht zu viel Kapital zu binden.“ Auch dies lasse sich für eine einfache und gezielte Optimierung mit einem Dashboard in Echtzeit abbilden.

Wer so viel im Blick haben und sich im Omni-Channel-Vertrieb der Online-Shopping-Welt stetig weiterentwickeln muss, schreckt vor komplexen IT-Anforderungen zurück. Budišćak gibt Entwarnung: „Vorkenntnisse sind nicht nötig. Die Dashboards stellen alle Daten und Zusammenhänge einfach und intuitiv dar.“

Natürlich würden die Nutzer eine Einführung erhalten oder im Normalfall die Lösung zusammen mit den Unterstützern von plus-IT erarbeiten, damit die individuellen Bedürfnisse berücksichtigt werden könnten. Der BI-Berater: „Nicht jedes Unternehmen misst eine Kennzahl gleich, entsprechend arbeiten wir von Anfang an mit den Anforderungen der Kunden. Wir bieten zusätzlich spezifische Schulungen an, beispielsweise zur Erstellung von individuellen Reports und Berichten.“

Coaching von Kaufinteressenten mit profilorientierten Lieblingsprodukten

Doch wie kann Datenvisualisierung deutliche Hinweise zum (Nicht-)Kaufverhalten von eigentlich interessierten Online-Shoppern geben, und was lässt sich mit den Erkenntnissen anfangen? Budišćak: „Durch die Sammlung und Anreicherung der Daten im Online-Shop und aus anderen Kanäle lassen sich Muster aufdecken. Anschließend lassen sich soziodemographische Daten, sowie Daten zur Surf- und Kaufhistorie, verdichten zu Persona-Profilen.“

Diese Personas zu kennen, sei für Händler essenziell. So können sie individuell auf den Kunden und seine Vorlieben eingehen. Der Datenanalyse-Manager: „Kommt ein Interessent in den Shop, kann anhand der Profile bereits die Kaufwahrscheinlichkeit erkannt werden. Ist diese für das Produkt niedrig, kann zum Beispiel prominent ein anderes Produkt angeboten werden, für das die Kaufwahrscheinlichkeit höher ist. So erhalten nicht nur die Kunden ein für sie perfektes Angebot, sondern man steigert natürlich auch langfristig die Umsätze im Shop.“

Cloud-Marketing für eine kundengenaue, schnelle Ansprache über alle Kanäle

Auch Salesforce, ein Unternehmen, das bei der Vernetzung mit Kunden helfen will, geht neue Wege, um aus Datenanalysen einen persönlichen Zuschnitt und eine erfolgreiche Ansprache der Kunden zu bewerkstelligen. Hilfe soll dabei aus der Marketing-Cloud kommen. Seit seiner Gründung im Jahr 1999, als Marc Benioff seine Vision umsetzte, Customer Relationship Management (CRM) neu zu definieren, bietet Salesforce Software ausschließlich über die Cloud an. Eine Pioniers-Tat der Kalifornier war es, die Anschaffung eigener Software und Hardware fürs CRM bei den Kunden überflüssig zu machen. Eine kleine Revolution, mit Auswirkungen bis heute: Bereitstellung und Nutzung von Software, sowie das Gesicht der Branche haben sich damit elementar verändert.

Salesforce ist nach eigenen Angaben heute die führende Cloud-Lösung für Vertrieb, Marketing, Kundenservice, Anwendungsentwicklung, Communities und Data Science.

Bernd Wagner ist als Regional Vice President bei Salesforce verantwortlich für die Marketing Cloud. Sein Blick auf Digitalisierung und Big Data fokussiert sich auf die intelligente Nutzung der riesigen Datenmengen: „Durch Cloud-, Mobile, Social und IoT-Technologien steigen die Menge und Verfügbarkeit von Daten exponentiell an. Für Unternehmen sind dabei insbesondere die Informationen zum Verhalten von Kunden, sowie zur Nutzung von Produkten und Dienstleistungen, von Bedeutung. Das bloße Vorhandensein dieser Daten allein bringt allerdings keinen Mehrwert. Insbesondere, wenn sie in Silos gefangen und dadurch nicht schnell und einfach abrufbar sind.“

Intelligente Datenanalyse nutzt im Gegensatz dazu eine Art modernes Goldgräbertum. Wagner: „Wenn es gelingt, diese Datenmengen intelligent zu nutzen und das Geschäftsmodell entsprechend weiterzuentwickeln, ist das Potenzial enorm. Denn der vernetzte Kunde erwartet wie selbstverständlich einen exzellenten, jederzeit erreichbaren, kompetenten Kundenservice und möchte ausschließlich Informationen erhalten, die für ihn wichtig und interessant sind – jeweils über alle verfügbaren Kanäle, versteht sich. Auch deshalb werden Daten oftmals als das neue Öl bezeichnet.“

Vertrauen aufbauen durch einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten

Daten als das neue Öl – so wertvoll, wie der petrochemische Basisstoff vieler Konsumprodukte und der klassischen Mobilität? Für den Salesforce-Manager ist der Wert von Daten unstrittig: „Deren Verfügbarkeit und intelligente Nutzung bilden den Grundstoff für die Gestaltung der exzellenten Kundenerfahrung: Erkenntnisse aus Daten ermöglichen erst eine individuelle Ansprache mit relevanten Inhalten.“ Das Argument, dass dafür das Vertrauen der Kunden in Datenschutz und -sicherheit gestärkt werden muss, sei valide.

Wagner: „Der Lösungsansatz dafür ist radikale Transparenz – Darüber, welche Daten wo und wie gespeichert sind, was mit ihnen passiert und wie sie zu einem besseren Kundenerlebnis mit mehr Relevanz beitragen. Gepaart mit einem nachweislich verantwortungsvollen Umgang mit Daten und echtem Mehrwert auf Basis intelligenter Verarbeitung lässt sich das notwendige Vertrauen aufbauen. Diese Punkte sind unser Antrieb.“ Salesforce stelle die passenden Technologien für eine ganzheitliche Sicht auf den Kunden und ein herausragendes Kundenerlebnis zur Verfügung.

Mit KI aus jeder einzelnen Kundeninteraktion für die nächste Customer Journey Inspirationen ziehen

Welche Rolle spielt hierbei die Marketing Cloud, was kann sie? Dem Regional Vice Manager zufolge, können Unternehmen mit der Marketing Cloud den gestiegenen Kundenerwartungen gerecht werden und den Kunden in den Fokus all ihrer Aktivitäten stellen.

Eine neue Form der Konzentration auf den König Kunden also. Nur dass der sich nicht mehr die Nase an Schaufensterscheiben plattdrückt und dabei Begehrlichkeiten entwickelt, sondern auf sein Smartphone starrt: Das Mobiltelefon mit PC im Bauch ist selbst zum Premiumobjekt der Begierde im digitalen Zeitalter geworden.

Bei Salesforce sieht man die Veränderung der Anforderungen ans Marketing so: „Die Customer Journey ist nicht linear und hat sich durch Social und Mobile dramatisch verändert. Die Erwartungshaltung der Kunden wird an Markenerlebnissen mit den besten digitalen Marken gemessen.“ Und damit habe sich auch die Aufgabe des Marketers verändert: „Früher lag der Fokus klar auf der Kreation. Die Inhalte wurden in die relevanten Kanäle verteilt und mit dem Prinzip Gießkanne breit gestreut – damit war der Job erledigt.

Heute dagegen muss die Marke an jedem Touchpoint mit relevanten und personalisierten Informationen präsent sein, immer und überall, wenn der Konsument es wünscht“. Und auch dann sei der Job des Marketers noch nicht beendet. Die neuen Technologien würden nicht nur die jeweils bestmögliche Gestaltung der Kundeninteraktionen ermöglichen, sondern böten darüber hinaus das Potenzial, aus jeder Interaktion zu lernen und die nächste noch besser zu machen.

In diesem Sinne sollen Unternehmen, die sich auf die Marketing Cloud begeben, die Chance haben, sich über alle Kanäle hinweg mit ihren Kunden zu vernetzen. „Mit der Marketing Cloud können sie einzelne Customer Journeys planen, personalisieren und optimieren, und genau auf die Anforderungen der Kunden abgestimmte Kommunikationen aussteuern“, erläutert Wagner. Alle Mitarbeiter würden über Kundeninformationen verfügen, die in Echtzeit aktualisiert werden und damit über das nötige Wissen, um effektiver zielgerichtete Inhalte zu erstellen und zu verteilen.

Mit dem „Trailhead“ den Weg zur Customer Journey finden

Auch bei der Marketing Cloud haben die Anwender es mit einer intuitiven Lösung zu tun. Tutorials, Demos und Beispiele sollen einen schnellen Einstieg erleichtern. Die Plattform „Trailhead“ hat den Zweck, Kunden und Interessenten mit dem notwendigen Wissen für die Nutzung der Salesforce-Lösungen zu versorgen. Viele der Kurse seien kostenlos und auch für die Marketing Cloud seien entsprechende Angebote verfügbar, um schnell und einfach die Nutzung zu erlernen, Stichworte: „personalize customer journey“ und“ marketing cloud“.

Lässt sich der Kunde individueller ansprechen, wenn die Marketing Cloud genutzt wird? „Definitiv“, sagt Regional Vice President Bernd Wagner. Es sei offensichtlich, dass nur derjenige Kunde individuell behandelt werden kann, über den ausreichendes Wissen zur Verfügung steht. „In den meisten Firmen werden Kunden-, Produkt- und Service-Historien in getrennten Systemen erfasst und bilden Silos, die einen ganzheitlichen Blick auf einen Kunden erschweren oder gar unmöglich machen. Wenn dadurch beispielsweise dem Marketing die Information fehlt, dass ein Kunde sich beim Service über ein kürzlich gekauftes Produkt beschwert hat und das Problem noch nicht behoben wurde, kann die weitere Kommunikation mit dem Kunden nicht entsprechend angepasst werden“, führt Wagner Mängel einer nicht ganzheitlich ansetzenden Datenauswertung an.

Der Salesforce-Manager nennt ein drastisches Beispiel: „Eine Mail mit der Aufforderung, sein Feedback zum Produkt im Social Web mit anderen Kunden zu teilen, wäre zu diesem Zeitpunkt eher kontraproduktiv. Wenn die Informationen zwischen den Abteilungen jedoch automatisch in Echtzeit synchronisiert werden, lassen sich solche Fehler vermeiden. Stattdessen kann das Unternehmen über jede Interaktion hinweg eine persönliche Beziehung zu dem Kunden aufbauen, in der er sich ernst genommen und wertgeschätzt fühlt.“

Eine Künstliche Intelligenz namens „Einstein“ als Ersatz für den Data Scientist

Eine wertschätzende Beziehung zum Kunden. Genau dafür stehe die Marketing Cloud. Predictive, also vorausschauende Lösungen sollen hier eine Schlüsselrolle spielen. Wagner beschreibt die Funktion von Künstlicher Intelligenz (KI) für Predictive Analysis: „Dabei kommt unsere KI-Lösung, Einstein, zum Tragen. Sie ist eine Schicht in unserer Plattform, die in allen unseren Clouds nutzbar ist. Das Besondere ist, dass KI damit für jedermann zur Verfügung steht: Unternehmen können auch ganz ohne Data Scientist von den Leistungen profitieren.“

Im Rahmen von vier Funktionsbereichen sei Einstein derzeit in der Lage, Potenziale zu entdecken, Vorhersagen zu treffen, Empfehlungen bezüglich nächster Schritte zu geben und Arbeitsschritte automatisiert zu bearbeiten. So würden Einstein Journey Insights es derzeit erleichtern, die Potenziale von Marketing-Maßnahmen automatisch vorherzusagen, entsprechend umzusetzen und die Wirksamkeit zu erhöhen. Auf diese Weise könnten Marketingabteilungen echte 1:1-Journeys gestalten. Denn wenn die Kundenansprache im richtigen Moment über den richtigen Kanal mit dem richtigen Inhalt erfolge, könnten die Zielgruppen entsprechend ihrer momentanen Situation, ihrer Historie und ihrer Vorlieben sehr viel gezielter, hochpersonalisiert und somit erfolgreicher adressiert werden, sagt Wagner. Mithilfe der Einstein Segmentation sei es zudem möglich, Gruppen von Kunden mit ähnlichen Interessen und Präferenzen automatisiert zu finden, damit Ansprachen durch eine stärkere Personalisierung deutlich an Effektivität gewinnen.

Analyse von Posts in den sozialen Medien für intelligente Produktvorschläge

Fließen auch jeweils aktuelle Verhaltensweise des Kunden, also seine Echtzeit-Daten, in die personalisierte und aktuelle Ansprache ein? „Echtzeit-Daten spielen insbesondere für eine perfekte Personalisierung und Relevanz eine wichtige Rolle“, verrät Wagner. Ortsinformationen könnten beispielsweise genutzt werden, um ein Angebot innerhalb oder in der Nähe eines Shops auszusteuern. „Zusätzlich hilft hierbei Einstein“, beschreibt der Salesforce-Manager die praktische Anwendung der Künstlichen Intelligenz im Kundengeschäft. „Im Bereich der Sozialen Medien kann die KI-Lösung ansetzen, indem Posts analysiert, ausgewertet, automatisch klassifiziert und für eine unmittelbare Kundenansprache genutzt werden. Dadurch werden Kunden über intelligente Produktvorschläge je nach ihrer individuellen Einkaufssituation beraten. Hintergrund und Zielsetzung ist dabei immer, das Kundenerlebnis zu verbessern und Angebote auf die individuellen Anforderungen zuzuschneiden.“

Mit Fotos nach favorisierten Produkten fahnden

Die Digitalisierung geht rasend schnell, auch kommen immer mehr Daten in Umlauf. Wird die Marketing Cloud technisch weiter angepasst, wenn ein Unternehmen sie einmal gekauft oder abonniert hat? – Mehrmals pro Jahr veröffentlicht Salesforce neue Releases, damit Kunden automatisch immer die neuesten Funktionen nutzen können.

Wagner: „Ein Beispiel für eine solche innovative, neue Funktion ist die intelligente Bilderkennung mit Einstein Vision for Social. Mehrere Tools stehen dabei zur Verfügung: Mit Visual Search können Kunden anhand von Fotos nach gewünschten oder ähnlichen Produkten suchen und sich ganz bequem die Verfügbarkeit im Handel anzeigen lassen. Ebenso ist es möglich, Bilder aus Sozialen Netzwerken so zu verarbeiten, dass Marke und Hersteller eines Produkts erkannt und zugeordnet werden können.“

Das Verständnis für die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden lasse sich sodann unmittelbar in Marketing-Maßnahmen umsetzen. Durch diese Funktionen würden Marketing-Abteilungen noch näher an ihre Zielgruppen heranrücken. Das erleichtere einerseits deren eigene Arbeit. „Viel wichtiger ist aber, dass das Kundenerlebnis individueller, zeitgemäßer und einzigartiger wird“, sagt der Regional Vice President. „Unsere Innovationskraft wurde übrigens gerade vom renommierten Forbes Magazin bestätigt, das Salesforce als innovativstes Unternehmen der Welt ausgezeichnet hat.“

SPECIAL „Service Cloud Einstein“

Nachgefragt bei Bernd Wagner, der als Regional Vice President bei Salesforce verantwortlich für die Marketing Cloud ist:
„Was hat die Salesforce Marketing Cloud mit der im Sommer 2017 vorgestellten Service Cloud auf Basis von Salesforce Lightning zu tun, welche Technologien zur Datenanalyse stecken hinter dem Angebot?“

Hier die ausführliche Erläuterung von Bernd Wagner: „Vollständig vernetzt mit den CRM-Daten aus Vertrieb, Handel, Marketing und weiteren Bereichen ist die Service Cloud Einstein eine intelligente Kundenservice-Plattform. Mit ihr erhält jeder Servicemitarbeiter die benötigten Informationen, um Serviceanfragen schnell und effizient zu lösen, sowie eine vernetzte, personalisierte Kundenerfahrung zu bieten.

Der konkrete Mehrwert einer solchen Lösung wird an drei Beispielen sichtbar: Dem Mehrwert für den Kundendienstmitarbeiter im direkten Kundenkontakt, der verbesserten Analyse von möglichen Kundenproblemen durch ein erweitertes Social Media-Monitoring, also durch Bilderkennung, und durch einen pro-aktiven Kundenservice auf Basis von Informationen aus IoT-Sensoren und Maschinen.

 

Einige Funktionen im Überblick:

• Einstein Supervisor:
  Vorgesetzte in Servicecentern können nun kanalübergreifende Einblicke und KI-basierte Echtzeitanalysen nutzen, um die Produktivität der Servicemitarbeiter und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
  

  Funkionen im Überblick

  Durch die Kombination von Informationen über den Betrieb mit intelligenter Datenerfassung bietet Einstein Supervisor den Managern Echtzeitdaten wie Verfügbarkeit der Servicemitarbeiter, Warteschlangen und -zeiten, damit sie bessere Entscheidungen treffen können. Einstein Supervisor kann sogar die Kundenzufriedenheit vorhersagen und spezifische Empfehlungen zur Verbesserung der Kundenerfahrungen geben.

  Zum Beispiel erhält eine Serviceführungskraft bei einem Hausgerätehersteller eine Meldung, dass es eine Steigerung der Anrufe von Besitzern eines bestimmten Geschirrspülmodells gibt. Mit Hilfe einer detaillierten Datenanalyse entdeckt sie, dass sich alle Fälle auf Geschirrspüler beziehen, die während eines Zeitraums von drei Monaten in einer bestimmten Fabrik hergestellt wurden. Sie informiert anschließend das Management, das proaktiv andere betroffene Kunden auf dieses Problem hinweist und mobile Mitarbeiter entsendet, die alle möglicherweise defekten Geräte reparieren. Damit vermeidet der Hersteller ein größeres Serviceproblem.

• Einstein Case Management:
  Durch die Nutzung von maschinellem Lernen werden eingehende Vorfälle sofort automatisch klassifiziert und gegebenenfalls eskaliert. Zusätzlich zeigt die Lösung die relevanten Informationen zur Behebung des Problems wie Beschreibungen oder Videos automatisch an. Dies spart wertvolle Zeit für Servicemitarbeiter und erzeugt ein verbessertes Kundenerlebnis. Einstein Case Management leitet Fälle mit hoher Priorität schnell zum nächsten verfügbaren Servicemitarbeiter weiter. Dieser kennt dann den Fall bereits, bevor er das Telefon abhebt. Das ermöglicht ein wesentlich besseres Serviceerlebnis für den Kunden. Auch die Zufriedenheit des Servicemitarbeiters erhöht sich, da er weniger Routinefragen stellen muss und somit mehr Zeit zur Lösung des eigentlichen Problems zur Verfügung hat.Zum Beispiel ruft ein Kunde bei einem Netzwerkgerätehersteller an und beantwortet einem Bot eine Reihe grundlegender Fragen, etwa nach seinem Namen, dem Grund seines Anrufs und der Seriennummer des betroffenen Geräts. Anschließend weiß Einstein Case Management, dass beispielsweise das Netzwerk-Gateway des Kunden nicht funktioniert, und leitet diese Anfrage an den dafür am besten geeigneten Servicemitarbeiter, inklusive der gesamten Informationen, weiter. Damit kann der Berater sofort mit der Behebung des Problems beginnen.
• Intelligent Mobile Service:
  Immer mehr Unternehmen bieten Services vor Ort – ob in Form eines Finanzberaters, der sich mit einem Neukunden trifft, oder einer Krankenschwester für häusliche Betreuung. Obwohl diese Anwendungsfälle teils sehr unterschiedlich sind, erwarten Kunden heute einen ausgezeichneten Service, egal wo sie sich gerade befinden. Mit Intelligent Mobile Service können Unternehmen nun mobile Mitarbeiter mit einer vernetzten Service App auf iOS und Android ausstatten, damit sie überall einen außergewöhnlichen personalisierten Service bieten können. Die mobile App nutzt fortgeschrittene Algorithmen, um die Terminplanung und Routenführung zu optimieren, Echtzeitzugriff auf vollständige CRM-Daten zu ermöglichen und sogar Offline-Funktionen bereitzustellen, damit mobile Mitarbeiter auch ohne Mobilfunkverbindung produktiv weiterarbeiten können.So erhält beispielsweise ein Dienstleister für Solarmodule eine Reparaturanfrage. Diese wird basierend auf Erfahrung und räumlicher Nähe auf intelligente Weise dem entsprechenden Experten zugewiesen. Die App informiert ihn über die Kundenhistorie, das Serviceproblem und Hilfestellungen zur Behebung. Anschließend leitet sie den Außendiensttechniker zum nächstgelegenen Lager, wo er die benötigten Ersatzteile abholen kann. Damit hat er beim Kunden alles zur Verfügung, um das Solarmodul schon beim ersten Besuch reparieren zu können.“

Kostenfaktor Datenintegration als Bremse für IoT-Analytics

Nicht nur das Verhalten von Kunden ist interessant für Datenintegration. Maschinen bringen mittlerweile mehr Daten hervor als Menschen. Ob bei der Smart-Home-Steuerung über Echo/Alexa, Smartphone oder in industriellen Abläufen des Internets of Things.

Nathan Jagoda, Country Manager Deutschland bei Information Builders, ist sich dessen bewusst, dass die Integration von Daten als eines der größten und kostenintensivsten Hindernisse für die Einführung von IoT-Analytics gilt, die sich mit der Analyse von Maschinendaten befasst. Er weiß, dass Unternehmen in der Regel zwei Möglichkeiten für eine Integration ins Internet of Things, also das Internet der Dinge, haben: Entweder sie erweitern bestehende Systeme um IoT-Funktionen, oder sie entwickeln, beziehungsweise kaufen, eine End-to-End-Lösung.

„Eine vollständige IT-Architektur zu ersetzen, kann sehr teuer sein, weshalb Unternehmen dazu neigen, auf zusätzliche Funktionalität zu setzen“, sagt Jagoda. „Unsere Omni-Gen Integration Edition und der iWay Big Data Integrator wurden entwickelt, um eine Vielzahl an Datenquellen effizient und wirtschaftlich nutzen zu können. Gleichzeitig bieten sie auch eine agile Grundlage, um zeitgemäße Integrationsanforderungen und Integrationstechniken zu unterstützen.“

Und so geht das vor sich: Nachdem die Daten erst einmal integriert, validiert, gefiltert und angereichert wurden, können sie mit WebFOCUS verwendet werden. Damit lassen sich – Information Builders zufolge – Analysen über die Verkaufszahlen von Produkten erstellen, Kundenbindungsprogramme entwickeln, Lagerbestände überwachen und Verkaufschancen nutzen, Produktabsätze prognostizieren und die Umsatzentwicklung verfolgen.

Viel mehr unstrukturierte Informationen aus dem Web als klassisch generierte Daten

Doch wo bereitet es Probleme, die Daten von Maschinen auszulesen – bei älteren Geräten? Oder sind ganz andere Kriterien entscheidend? „Datenarchitekturen sind sehr viel komplexer geworden“, sagt Jagoda. „Das Wachstum von unstrukturierten Informationen aus dem Internet und von mobilen Geräten übertrifft die von herkömmlichen Informationssystemen generierten Daten deutlich. Das bedeutet, dass sich Integrationsmethoden ständig weiterentwickeln und neue Trends wie Big Data, das Internet of Things und die Integration von Unternehmensinformationen immer mehr in den Vordergrund rücken.“

Datenintegration gibt es auch in Institutionen, wo man sie teils noch gar nicht vermutet. „Wir arbeiten mit allen Branchen zusammen. Das Hauptaugenmerk liegt dabei aber besonders auf den Gebieten Produktion, Logistik, Städte- und Länderverwaltung, dem Gesundheitswesen und Finanzdiensten. Unsere Technologien richten sich sowohl an Führungskräfte aus den Fachabteilungen, als auch an technische Mitarbeiter wie Datenarchitekten und Data-Governance-Manager“, verrät der Information Builder-Manager über die Wissensgenerierung selbst von Stadt- und Landes-Administrationen.

„Integrationsarchitekturen mit der größtmöglichen Agilität, Breite und Tiefe aufbauen“

Dabei nutzen sie beispielsweise die Omni-Gen Integration Edition von Information Builders. Der Country Manager beschreibt die Plattform aus dem Angebot des von ihm in Deutschland repräsentierten Unternehmens so: „Sie bietet Zugang zu mehr Informationsquellen als jede andere Plattform und ermöglicht eine schnellere Markteinführungszeit wichtiger operativer und analytischer Initiativen, wie mobile Anwendungen, Big-Data-Analytics, Cloud Computing, Echtzeit-Lieferketten und anderer Entwicklungen. Mit diesen Tools können Unternehmen Business-to-Business-Messaging, Complex-Event-Processing, Activity Monitoring und projektorientierte Integrationsinitiativen unterstützen. Die Integration kann eigenständig erfolgen oder bereits bestehende Systemen, wie IBM WebSphere, Microsoft .NET, SAP NetWeaver und Oracle Fusion ergänzen. Dadurch können Unternehmen schnell und wirtschaftlich Integrationsarchitekturen mit der größtmöglichen Agilität, Breite und Tiefe aufbauen.“

Daneben gibt es den iWay Service Manager. Mit ihm können Unternehmen Services und Mikroservices entwickeln, zusammenstellen und verwalten. Das Tool soll Unternehmen bei der Wiederverwendung vorhandener Anwendungs- und Infrastrukturinvestitionen unterstützen, um leistungsfähige Webservices zu erstellen. Damit entsteht die Grundlage für Echtzeitintegration, Weborientierte und Ereignisgesteuerte Architekturen. „Durch das End-to-End Business Activity Monitoring, abgekürzt BAM, für alle wichtigen Geschäftsaktivitäten bietet der iWay Service Manager eine vollständige Transparenz“, sagt Jagoda. „So können Anwender Engpässe oder Ineffizienzen sofort erkennen und beheben.“

Sehr selbständig bringt der iWay Data Migrator Daten auf den Weg zu ihrer neuen Destination. Jagoda spricht von ihm als einem „ leistungsstarken und umfassend automatisierten Tool, das Extract-, Transformation- und Loadprozesse, abgekürzt ETL, drastisch vereinfacht, einschließlich der Erstellung, Wartung und Erweiterung von Data Warehouses, Data Marts und operativen Data Stores.“ Das Tool soll eine schnelle, flexible und durchgängige ETL-Prozessgestaltung unter Einbeziehung heterogener Datenstrukturen über unterschiedliche Computerplattformen hinweg ermöglichen. Dem Country Manager zufolge hat DataMigrator die Fähigkeit, Tabellen in jeder gängigen, relationalen Datenbank zu erstellen, getrennte Dateien, XML- oder JSON-Dokumente zu produzieren und Daten effizient in Hadoop-Dateiformate, wie Textdateien, ORC und Parquet, zu laden.

Patienten mit ganzheitlicher Datenanalyse besser versorgen

Ist Datenanalyse aus Big Data zum Beispiel im Gesundheitswesen nur ein großes Geschäft, oder hilft sie auch den Patienten beziehungsweise Kunden? Für Jagoda ganz klar: „Die Datenanalyse hilft auf jeden Fall auch Patienten und Kunden.“ Daten für viele verschiedene Systeme würden zusammengeführt, um einen vollständigen Überblick über alle Informationen zu erhalten, die in einem einzigen System gespeichert sind.

„Diese einheitliche Übersicht der „Patient Journey“ über das ganze Versorgungskontinuum, alle Einrichtungen und ärztlichen Untersuchungen hinweg, ermöglicht eine proaktive Versorgungsplanung und –Koordination“, sagt der Datenanalyse-Spezialist. „Das hilft Ärzten und Verwaltungsangestellten, die besten Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig die Kosten im Auge zu behalten. Benutzer können Patientengruppen auf Basis von Demographie, Nutzung und klinischen Eigenschaften erstellen.“ Es werde eine verbesserte Leistung erzielt, indem Populationen, Qualitätsauslastung und Kosten überwacht würden. Dies könne genutzt werden, um die Koordination von Versorgung und Abrechnung zu unterstützen und Patienten in Risikogruppen oder mit Versorgungslücken zu identifizieren.

Eine gute Datenbasis macht wettbewerbsfähiger

Datenintegrationstools sollten visionär angelegt sein. Jagoda erklärt die Zukunftsfähigkeit der Information Builder Tools aus seiner Sicht: „Unsere Produkte sind so konzipiert, dass sie die heutigen Integrationsansätze vereinfachen und gleichzeitig eine agile Basis für die Unterstützung zukünftiger Technologien bieten. Unsere Software versteht Geschäftsprozesse, nimmt also den Start von Integrationsprojekten von der fachlichen Seite, was zu einer schnelleren Konzeption und Fertigstellung auch von komplexen Integrationsprojekten führen kann. Derart optimierte Geschäftsprozesse mit valider Datenbasis ermöglichen, dass Unternehmen wettbewerbsfähig und profitabel bleiben und die Kundenanforderungen erfüllen können.“

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