KI-gestützte Datenanalysen für Vertrieb und Marketing

Der Kalenderverlag WALTER Medien führt regelmäßig Analysen seiner Auftragsdaten im ERP-System durch. Im Rahmen des Projektes sollte die Frage beantwortet werden, ob es Synergien zwischen den ERP-Daten und anderen Datenquellen gibt und ob diese zusammengeführt werden können. Ziel ist es, potenziell wertvolle neue Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen können.
Die zentrale Frage lautet: Welche zusätzlichen Erkenntnisse und Informationen lassen sich aus der Kombination von ERP-Daten mit anderen Datenquellen und deren Auswertung mittels KI-Algorithmen gewinnen?

Durch die systematische Analyse und Integration der Datenquellen soll der Kalenderverlag in die Lage versetzt werden, genauere Zielgruppenanalysen und optimierte Marketingstrategien zu entwickeln. Darüber hinaus sollen die erweiterten Datenanalysen dazu beitragen, effizientere Geschäftsprozesse zu etablieren und die Entscheidungsfindung auf eine breitere Datenbasis zu stellen. Ein weiterer wichtiger Aspekt des Projekts ist die Evaluierung des praktischen Nutzens der erweiterten Datenanalysen für das operative Geschäft. Es wird untersucht, welche konkreten Maßnahmen und Strategien sich aus den neuen Erkenntnissen ableiten lassen.

Ausganglage
Der Kalenderverlag ist ein deutschlandweit tätiges Unternehmen, das allgemeine Werbemittel vertreibt. In den letzten Jahren hat das Unternehmen zunehmend moderne Technologien zur Optimierung seiner Geschäftsprozesse eingesetzt, wobei der Schwerpunkt auf der Nutzung von Datenanalysen liegt. Derzeit nutzt der Kalenderverlag das ERP-System zur Dokumentation von Kunden- und Vertriebsinformationen. Mit Hilfe des ERP-Systems werden regelmäßig Analysen der Auftragsdaten durchgeführt. Hier werden Auftrags- und Kundendaten erfasst, die als Grundlage für fundierte Entscheidungen dienen. Die bisher mit dem ERP-Tool durchgeführten Analysen liefern gute Ergebnisse, bieten aber nur eine bestimmte Perspektive auf die vorhandenen Daten. Daher ist das Management daran interessiert, Synergien zwischen den verschiedenen Datenquellen zu untersuchen und diese zu kombinieren, um tiefere und umfassendere Einblicke zu erhalten.
Das Projekt zielt darauf ab, die verschiedenen Datenquellen systematisch zu analysieren und mögliche Synergien zu nutzen, um Cluster ähnlicher Kunden mittels KI zu identifizieren. Es wird untersucht, inwieweit die Daten miteinander kompatibel sind und wie sie integriert werden können, um erweiterte Analysen zu ermöglichen. Durch die Kombination der ERP-Daten mit externen Quellen erhofft sich der Verlag, Muster und Trends zu erkennen, die bisher unentdeckt geblieben sind.

Vorgehen
Unser Ziel war es, einen umfassenden Einblick in die Datensätze zu gewinnen, die Datenqualität durch fortgeschrittene Analysetechniken zu verbessern und wertvolle Empfehlungen für ähnliche Kunden abzuleiten. Zu diesem Zweck wurde ein systematischer Ansatz mit mehreren aufeinander abgestimmten Schritten verfolgt.

1. Zunächst wurden die drei vorhandenen Datensätze detailliert auf Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz geprüft, wobei fehlende oder inkonsistente Daten identifiziert und dokumentiert wurden. Anschließend wurden die Datensätze zusammengeführt und doppelte Merkmale entfernt, um Redundanzen zu vermeiden und die Datenkonsistenz zu gewährleisten.

2. Nach der Integration wurden unvollständige Datenpunkte nach festgelegten Kriterien entfernt, um nur Daten mit ausreichender Informationsdichte zu verwenden. Die bereinigten Daten wurden normalisiert und in ein Format transformiert, das die Anwendung von KI-Algorithmen erleichtert.

3- Für die Datenanalyse wurden verschiedene KI-Algorithmen evaluiert. Aufgrund der Datenstruktur und der Analyseziele wurde das K-Means Clustering ausgewählt. Der Algorithmus wurde eingesetzt, um Muster zu erkennen, ähnliche Kunden zu gruppieren und auf dieser Basis fundierte Empfehlungen abzuleiten.

4. Die Analyse ermöglichte die Ableitung spezifischer, auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnittener Empfehlungen, einschließlich Vorschlägen zur Optimierung von Marketingstrategien und Kundeninteraktionen. Alle Schritte, Methoden und Ergebnisse wurden umfassend dokumentiert, um die interne Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.

Projektergebnis
Durch die systematische Zusammenführung und Analyse der verschiedenen Datenquellen konnten die zentralen Fragestellungen des Projektes erfolgreich beantwortet werden:
– Nutzbarkeit der ERP-Daten: Trotz historisch bedingter Schwächen der Daten des ERP-Systems konnten die Daten nach sorgfältiger Bereinigung effektiv genutzt werden. Die Prüfung auf Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz sowie die Bereinigung von Redundanzen schufen eine verlässliche Basis für weitere Analysen.
– Mehrwert aus externen Datenquellen: Die Integration externer Vertriebsdaten lieferte wertvolle Zusatzinformationen. Die Kombination mit ERP-Daten ermöglichte tiefere Einblicke in Kundenverhalten und Markttrends und zeigte bisher unerkannte Muster und Synergien auf.
– Zusätzliche Erkenntnisse durch KI-gestützte Analysen: Die Anwendung von KI-Algorithmen, insbesondere K-Means Clustering, führte zu neuen, fundierten Erkenntnissen. Es wurden verschiedene Kundengruppen identifiziert, die sich in ihrem Kaufverhalten und ihren Bedürfnissen unterscheiden. Auf Basis dieser Cluster können gezielte Marketingstrategien und Vertriebsmaßnahmen entwickelt werden.

Die Ergebnisse des Projekts zeigen deutlich den Nutzen der Kombination verschiedener Datenquellen und der Anwendung von KI-Methoden für strategische Entscheidungen. Es empfiehlt sich, solche Analysen regelmäßig durchzuführen, um kontinuierlich neue Erkenntnisse zu gewinnen und flexibel auf Marktveränderungen reagieren zu können. Dies hilft dem Kalenderverlag, wettbewerbsfähig zu bleiben und seine Geschäftsziele effizienter zu erreichen.