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Künstliche Intelligenz gilt immer noch als eine der zukunftsweisenden Technologien, die viele Bereiche wie etwa Medizin, Handel, Verkehr und öffentliche Verwaltung revolutioniert. So scheint es nicht verwunderlich, dass bereits knapp jedes fünfte Unternehmen in Deutschland zurzeit KI-Systeme implementiert oder zumindest ihren Einsatz plant. Besonders hoch im Kurs stehen KI-Projekte, um Daten zu analysieren. Ganze 70 Prozent der Unternehmen sehen hier das größte Potenzial, so die Ergebnisse einer Umfrage von PWC [1]. Dennoch lauern einige Stolpersteine, wollen Unternehmen intelligente Datenprojekte umsetzen. Welche Hürden auftauchen können und wie sich diese meistern lassen, erläutert dieser Artikel anhand eines KI-Projektes zur Analyse von Geschäftspartnerdaten [2].
In die neuen Verfahren, wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics, werden von Marketing und Vertrieb hohe Erwartungen gesetzt. Doch dem „Garbage in – Garbage out“-Prinzip folgend lassen die Ergebnisse zu wünschen übrig. Grund hierfür ist häufig eine nicht ausreichende Qualität in den zugrunde liegenden Kundendaten. Dieser Beitrag beleuchtet diese Problematik anhand der Wert-Pyramide. Je weiter oben die Daten in der Wertschöpfungskette angesiedelt sind, desto höher ist deren Qualität und umso mehr Wert haben sie für das Unternehmen. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie sich mit Hilfe von Monitoring-Systemen, wie einer Datenqualitäts-Scorecard, Aussagen zur Datenqualität treffen und Verbesserungen derselben messen lassen. So wird der tatsächliche Wert von Daten für Unternehmen ersichtlich.
Marketing and sales have high expectations of new methods such as Big Data, artificial intelligence, machine learning, and predictive analytics. But following the “garbage in—garbage out” principle, the results leave much to be desired. The reason is often insufficient quality in the underlying customer data. This article sheds light on this problem using the data quality and value pyramid as an example. The higher up the value-added pyramid the data is located, the higher its quality and the more value it generates for a company. In addition, we show how the use of monitoring systems, such as a data quality scorecard, makes data quality visible and improvements measurable. In this way, the actual value of data for companies becomes obvious and manageable.
Künstliche Intelligenz (KI) kommt laut einer Interxion-Studie bei 96 Prozent der Schweizer Unternehmen zum Einsatz. Allerdings gaben nur 22 Prozent der Schweizer IT-Entscheider an, dass sie KI bereits für einen ersten Anwendungsfall einsetzen. Dabei ist KI etwa im Datenmanagement sehr hilfreich – sofern Qualität und Quantität der Trainingsdaten stimmen.
Der Online-Handel verzeichnet seit Jahren ein stetiges Wachstum. Durch die COVID-19-Pandemie kaufen nun auch Nutzende, die zuvor physische Kanäle bevorzugten, vermehrt online ein. Der Anbietererfolg hängt dabei wesentlich von der Kenntnis über die Kund*innen ab. Allerdings dominieren einige große Anbieter den Markt, während kleinere Online-Shops Schwierigkeiten haben, ihre Angebote zu personalisieren. Eine Lösung bietet der Ansatz selbstbestimmter Identitäten. Dieser ermöglicht Kund*innen, ihre eigenen Shoppingdaten zu kontrollieren und sie selektiv mit Online-Shops zu teilen. Dadurch können individuelle Wünsche und Anforderungen der Kund*innen in Online-Shops berücksichtigt und ein personalisiertes Angebot sowie eine gute Nutzungserfahrung geboten werden. Trotz des großen Potenzials selbstbestimmter Identitäten ist der Ansatz in Deutschland kaum verbreitet. Dieser Beitrag beleuchtet den Einsatz selbstbestimmter Identitäten im Online-Handel. Mithilfe eines menschenzentrierten Gestaltungsprozesses wurden Personas und Ist-Szenarien erstellt, sowie daraus resultierend Anforderungen erhoben und Potenziale identifiziert. Auf Basis dessen konnte ein Daten- und Architekturmodell zur Integration von selbstbestimmten Identitäten im Online-Handel entwickelt werden.
Die Covid-19-Pandemie hat die Welt verändert. Alle Wirtschaftszweige wie etwa der Handel sahen sich von heute auf morgen mit einer veränderten Realität konfrontiert. Diese Entwicklung hat einerseits den schon vor der Pandemie wahrnehmbaren Digitalisierungsdruck, vor allem auf den stationären Handel, massiv erhöht. Und andererseits die Daten von Kundinnen und Kunden in das Zentrum der Aufmerksamkeit gerückt, da in der digitalen Welt der persönliche Kontakt zur Kundschaft fehlt. Dieser Beitrag beleuchtet die Bedeutung von Kundendaten, Datenqualität und Datenmanagement als wesentliche Erfolgsfaktoren für den Handel in dieser herausfordernden Situation. Er zeigt auf, wie Datenverantwortliche im Handel aus dem Wissen um die Daten mittels Identity Resolution klare Profile von Kundinnen und Kunden entwickeln und diese plattformbasiert ausrollen können. Hierzu wird das neue Konzept des Customer Digital Twins eingeführt. Die abschließenden Handlungsempfehlungen bieten eine ‚Arbeitsanweisung in fünf Schritten‘ für eine aktuelle, vollständige und verlässliche Datenbasis, als Grundlage für den datenorientierten stationären und Onlinehandel.
Kundendaten im E-Commerce – Optimierungspotenzial im Checkout-Prozess des deutschen Online-Handels
(2023)
Die Gestaltung eines benutzungsfreundlichen Checkout-Prozesses ist für den Erfolg des E-Commerce von großer Bedeutung. Die Abfrage der Kundendaten bildet einen wichtigen Teil der Customer Journey. Auf der einen Seite wollen die Handelsunternehmen so viel wie möglich über ihre Kundschaft erfahren, um möglichst zielgenaue Angebote und Marketingmaßnahmen ausspielen und das perfekte Einkaufserlebnis generieren zu können. Auf der anderen Seite möchten sich die Kundinnen und Kunden beim Online-Shopping auf den Kauf konzentrieren und erwarten einen reibungslosen Ablauf. Der Checkout-Prozess ist in diesem Zusammenhang ein kritischer Punkt. Dies spiegelt sich auch in den hohen Warenkorbabbruchraten wider. Um Online-Shoppende nachhaltig zu begeistern, gibt es noch viel Raum für Verbesserungen. Mit dem Ziel, den Status quo im deutschen Online-Handel besser zu verstehen und Usability und User Experience für eine höhere Konvertierungsrate zu optimieren, untersuchte die hier vorgestellte Forschungsarbeit den Anmelde- und Checkout-Prozess der 100 umsatzstärksten Online-Shops in Deutschland. Es werden die Ergebnisse der Studie präsentiert und aufgezeigt, an welchen Stellen Optimierungspotenzial besteht – bspw. bei zu komplizierten Formularen, unnötigen Datenabfragen oder erzwungenen Registrierungen – sowie Vorschläge für die Praxis des Online-Handels diskutiert.
Duplikaterkennung, -suche und -konsolidierung für Kunden- und Geschäftspartnerdaten, sog. „Identity Resolution“, ist die Voraussetzung für erfolgreiches Customer Relationship Management und Customer Experience Management, aber auch für das Risikomanagement zur Minimierung von Betrugsrisiken und Einhaltung regulatorischer Vorschriften und viele weitere Anwendungsfälle. Diese Systeme sind jedoch hochkomplex und müssen individuell an die kundenspezifischen Anforderungen angepasst werden. Der Einsatz lernbasierter Verfahren bietet großes Potenzial zur automatisierten Anpassung. In diesem Beitrag präsentieren wir für ein KMU praxisfähige, lernbasierte Verfahren zur automatischen Konfiguration von Business-Regeln in Duplikaterkennungssystemen. Dabei wurden für Fachanwender Möglichkeiten entwickelt, um beispielgetrieben das Match-System an individuelle Business-Regeln (u.a. Umzugserkennung, Sperrlistenabgleich) anzupassen und zu konfigurieren. Die entwickelten Verfahren wurden evaluiert und in einer prototypischen Lösung integriert. Wir konnten zeigen, dass unser Machine-Learning-Verfahren, die von einem Domainexperten erstellten Business-Regeln für das Duplikaterkennungssystem „identity“ verbessern konnte. Zudem konnte der hierzu erforderliche Zeitaufwand verkürzt werden.
Die Mehrheit der deutschen Unternehmen verspricht sich aus KI-gestützter Datenanalyse einen großen Geschäftsvorteil. Doch gerade das Thema Datenbestand ist eine der größten, immer noch häufig unterschätzten Hürde beim Trainieren und Einführen von KI-Algorithmen. Im Folgenden sind vier konkrete Erfahrungen und Tipps für KI- & Datenanalyseprojekte in Unternehmen aufgeführt.