Controlling, Marketing & Sales

Business Intelligence

Business Intelligence (BI) steht für eine Reihe von Techniken zur Analyse von Geschäftsdaten und der geeigneten Aufbereitung der Ergebnisse in Form von Reports. Ziel ist die Schaffung eines ganzheitlichen Blickes auf alle Belange eines Unternehmens auf Basis der vorhandenen Geschäftsdaten (Einkauf-, Verkauf-, Kundendaten usw.). Interaktive Techniken wie OLAP erlauben Analysen durch den Entscheider, der somit zeitnah die Auswirkungen der letzten Geschäftsaktivitäten erfassen kann.

mineway betreibt das Handelspanel bioVista, das Verkäufe im Bio- und Reformwaren-Fachhandel in ganz Deutschland erfasst und für alle Marktteilnehmer aufbereitet.

Der Blick nach vorn – Predictive Analytics

Während die Aufbereitung historischer Daten in erster Linie ein Instrument zur Identifizierung von Schwachpunkten und dem Aufdecken von Potentialen ist, geht es bei Predictive Analytics um das ganzheitliche Verständnis von Prozessen und den dadurch möglichen Blick in die Zukunft. Aus der Ableitung von Regelmäßigkeiten in den zeitlichen Geschäftsverläufen der Vergangenheit – möglicherweise ergänzt durch externe Daten etwa aus Sozialen Netzwerken – lassen sich Vorhersagemodelle erstellen, deren Prognose-Fähigkeit anhand der zurückliegenden Daten beurteilt werden kann. Auf dieser Basis lassen sich beispielsweise gezielte Prognosen zur voraussichtlichen Nachfrage nach bestimmten Waren erstellen, wodurch eine intelligente Bedarfs- oder Produktionsplanung ermöglicht wird. Andere Anwendungsgebiete finden sich im Bereich des Customer Relationship Managements (CRM), wo es um die Vorhersage der Abwanderungsgefährdung bestimmter Kunden geht (Churn Management), die Berechnung des Kundenwerts (Customer Lifetime Value) oder Up- und Cross-Selling-Potentiale. Aber auch die Planung von Finanzen, Vertrieb, Beschaffungswesen usw. können von dieser Vorgehensweise profitieren.

Kundenprofile

Diese Profile stellen den Zusammenhang zwischen dem (Kauf-)Verhalten eines Kunden und seinen charakteristischen Eigenschaften her. Zu letzteren zählen seine demografischen Daten wie Alter, Geschlecht, seine Affinität zu bestimmten Themen. Durch Segmentierung lassen sich homogene Kundengruppen identifizieren, die dann mit geringen Streuverlusten zielgerichtet angesprochen werden können. Auf diese Weise werden spezifische Marketingmaßnahmen, Cross- und Up-Selling-Aktionen, Produkt-Neueinführungen und Kundenbindungsaktivitäten ermöglicht. Je nach Branche kann das Verhalten eines Kunden durch die einfache Liste der von ihm gekauften Produkte oder aber – z. B. im Falle von Versicherungen – zusätzlich durch das Zahlungsverhalten, die Schadenshäufigkeit usw. charakterisiert werden.

Compliance

Compliance, die Einhaltung rechtlicher wie unternehmensinterner Vorgaben, spielt eine zunehmend größere Rolle. Das intelligente Software-System BilMan ist in der Lage, Auffälligkeiten in Buchhaltungen und Jahresabschlüssen zu finden und so mögliche Manipulationen aufzudecken. Das System wurde mit mehreren Tausend gutachterlich untersuchten Fällen trainiert und entdeckt zuverlässig Verletzungen der grundlegenden statistischen Eigenschaften solcher Zahlenwerke.

Data Mining unter Einhaltung von Compliance-Vorgaben spielt eine zentrale Rolle in unseren aktuellen Forschungsaktivitäten.