Analytics Best Practice: Wie KI völlig neue Erkenntnisse ... / 2.3 Standard-KI-Verfahren sind bereits integriert

Mit der neuen KI-Engine sind relevante KI-Standardverfahren bereits in die Jedox-Plattform integriert. Diese KI-Verfahren können einzeln oder auch miteinander kombiniert eingesetzt werden. In der Datenvorverarbeitung dient das "Data Preprocessing" u. a. dazu, Ausreißer zu erkennen. "Predictive Forecast" wird für Zeitreihenanalysen genutzt, "Data Driven Forecast", um viele verschiedene Parameter wie Wetter, Ferien und Events beispielsweise in Umsatzprognosen einzubeziehen. Weitere Methoden sind "Scoring" und "Rating" zur Klassifikation bspw. der Kundenabwanderung. Durch "Clustering" lassen sich Merkmale oder Ähnlichkeiten finden, die bisher nicht erkannt wurden.

Abb. 3: Typische Einsatzbereiche entlang der Wertschöpfungskette

Typische Anwendungsfälle für die KI-Verfahren sind u. a.:

1. Finanzplanung & Analyse

   • Predictive Forecast & Planning: Durch vorausschauende Forecasts können Personalressourcen, Budgets oder Vertriebsmaßnahmen besser geplant werden. Mit Zeitreihenanalysen wird ermittelt, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Zielwerte innerhalb bestimmter Grenzen abweichen werden.
   • Driver-based Planning: Beim treiberbasierten Forecast liegt der Fokus auf dem Einfluss der unterschiedlichen Faktoren und aktueller Ereignisse auf die Zielerreichung.

2. Sales

   • Forecast Automation: Bisher sehr zeitaufwendige und manuell erstellte Vertriebs-Forecasts können jetzt automatisiert und als rollierende Planung auch in kurzen Abständen umgesetzt werden.
   • Sales Performance Management: Durch die treiberbasierten Planungsalgorithmen werden die entscheidenden Einflussfaktoren besser identifiziert. Auf dieser Basis kann das Sales Management zielgerichtet entscheiden und agieren.

3. Kunden

   • Customer Churn & Profitability: Anhand von Kunden- und Vertragsmerkmalen kann die Kundenabwanderung und Profitabilität besser berechnet und eingeplant werden.
   • Customer Scoring: Durch Klassifikation und Clustering können Kunden nach dem Aufwand und der Profitabilität zuverlässiger bewertet und in Gruppen eingeteilt werden.

4. Produkte

   • Demand Forecasting & Planning: Die treiberbasierten Planungs-Algorithmen liefern Vorhersagen über den Produktverkauf abhängig von externen Ereignissen wie Wetter, Saison usw.
   • Product Mix & Stock Level: Die Verkaufsplanung und der Produktmix kann je nach dem Kundenumfeld von Verkaufsstandorten exakter geplant und angepasst werden.