Predictive Analytics füllt blinde Flecken

Verbesserung des Kundendialogs und Unterstützung der Geschäftsprozesse

Predictive Analytics findet heutzutage immer mehr Einzug in unser tägliches Umfeld. Sie ermöglicht heute nicht nur Vorhersagen im reinen Informationsumfeld, sondern verbessert auch den Kundendialog und unterstützt Geschäftsprozesse. Das Resultat erscheint manchmal wie ein Wunschtraum, für das ungeübte Auge ist aber der dahinterliegende Aufwand unsichtbar. Mit steigenden Datenmengen ergeben sich immer neue Möglichkeiten und Anwendungen. 

Die fortschreitende Digitalisierung ermöglicht uns, fast jeden Prozess in die Analyse einzubeziehen und die Ergänzung der Daten mit zusätzlichen Sensoren und Messungen füllt blinde Flecken. Im Folgenden schauen wir uns ein paar kurze Beispiele für den zeitgemäßen Einsatz von Predictive Analytics an.

Der Zug kommt pünktlich, auf der Fahrt gibt es keine Ausfälle oder Verspätungen und technische Probleme gehören der Vergangenheit an. Klingt nach Zukunftsmusik, ist aber ein Beispiel für den Einsatz von Predictive Analytics in der Wartung. Auf der Strecke von Barcelona nach Madrid mit einer Fahrtzeit von 2,5 Stunden wird garantiert, den vollen Fahrpreis zu erstatten, sobald eine Verspätung von mehr als 15 Minuten auftritt. Dank Predictive Maintenance ist es seit Beginn der Aktion noch zu keiner Auszahlung gekommen, der Zug war immer pünktlich. Die Methode der Predictive Maintenance prognostiziert für jedes einzelne Verschleißteil, wie weit der Verschleiß fortgeschritten ist und wann eine Wartung vorgezogen oder unmittelbar ein Austausch durchgeführt werden sollte. Dabei wird die Prognose keineswegs nur auf Kilometerbasis durchgeführt, sondern durch den Einsatz zahlreicher Sensoren und Kennzahlen auf eine breite Basis gestellt. Die eigene Erfahrung mit bisherigen technischen Defekten ermöglicht es, Systeme anzulernen und Zusammenhänge zu erkennen, die bei einer herkömmlichen zeitgesteuerten Wartung unberücksichtigt bleiben würden.

Wenn man eine Hotline anruft, fragt man sich oft, warum man bei manchen Firmen sofort dran kommt und woanders eine Stunde lange die Warteschleife hört. Eine deutsche Versicherung hat sich zum Ziel gesetzt, alle Anrufe innerhalb von zwei Minuten anzunehmen und schafft dies heute zu 90%. Auch hier ist Predictive Analytics am Werk. solvistas prognostiziert das Callvolumen, bevor es eintrifft und ermöglicht eine präzise Steuerung des Callcenters, so dass dies immer gerade ausgelastet ist, aber kein Kunde lange warten muss. MitarbeiterInnen und ganze Teams werden dabei flexibel zugeschaltet. Für die Verteilung der Calls werden dabei sogar auch externe Datenquellen wie Wetterwarnungen oder Nachrichten berücksichtigt. Eine genaue Erfassung der Calls ist dafür eine notwendige Voraussetzung um, basierend auf den Erfahrungen der Vergangenheit, die Systeme auf exakte Vorhersagen zu trainieren.

Digitale Inhalte und auch Online Spiele sind inzwischen ein ernstzunehmender Markt mit Umsätzen von über 150 Millionen € pro Jahr in Deutschland. Dabei werden zunehmend virtuelle Wartezeiten relevant. Wenn sich bei einem Online-Angebot tausende von Kunden gleichzeitig tummeln, schalten Server Warteschlangen davor (vor die Inhalte), um die Last (zeitlich) zu verteilen. Oder dann, wenn es für das Angebot notwendig ist, aus der Menge der Nutzer Paarungen oder Teams zusammenzustellen, wie dies bei führenden Online-Multiplayer-Spielen der Fall ist. Diese für Nutzer ohnehin nervige Warterei wird oft durch vollkommen falsche Vorhersagen, wie lange man warten muss, zur Tortur. Mit Predictive Analytics lässt sich hier das Erlebnis der Nutzer verbessern, indem man ihnen zumindest eine korrekte Angabe macht, wie lange diese Wartezeit wirklich sein wird. Dabei spielt in der Analyse das Verhalten der aktiven Nutzer eine weit größere Rolle als die Anzahl der Nutzer in der Warteschlange.

All diese Beispiele wurden mit Predictive Analytics umgesetzt und haben das Kundenerlebnis nachhaltig positiv verbessert. solvistas kann Sie mit ihrer langjährigen Erfahrung bei diesen und auch Ihren eigenen Herausforderungen begleiten.

Autor

Oliver Werth

Oliver Werth