So können KI‑Prognosen als Grundlage für Geschäftsanalyse und Entscheidungsprozesse dienen

Maschinelles Lernen ist eine Untergruppe von KI, die Algorithmen verwendet, die menschliches Lernen nachahmen, indem sie Maschinen Datensätze zur Verfügung stellen. Aus diesen Datensätzen können Maschinen verschiedene Aufgaben lernen, die von der Prognose bis zur Datenanalyse reichen.

Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, die sich auf das gesamte Unternehmen auswirken. Mithilfe von maschinellem Lernen können Unternehmen beginnen, ihre Daten zu verstehen und Vorhersagen darüber zu treffen, was passieren könnte, wenn sie einige Aspekte ihres Unternehmens ändern. Was würde zum Beispiel mit einem Unternehmen geschehen, wenn es eines seiner Produkte nicht mehr verkauft? Maschinelles Lernen kann sie auf der Grundlage früherer Verkaufsdaten erkennen.

Daten sind das Herzstück jedes maschinellen Lernprozesses, daher fragst du dich vielleicht, warum nicht mehr Unternehmen sie verwenden. Maschinelles Lernen und KI erfordern enorme Mengen an Trainingsdaten, um zu lernen, und mit genügend Daten werden sie genauer.

Dennoch kann KI in Marketing und Unternehmen dabei helfen, zu lernen, wie sie den Umsatz steigern, die Kundenerfahrung verbessern und für die Zukunft planen können.

Sehen wir uns einige Möglichkeiten an, wie maschinelles Lernen die Entscheidungsfindung verbessert.

Prädiktive Analysen

Die prädiktive Analytik ist ein weiterer Teilbereich der KI, der auf statischen Daten basiert. Es erstellt Prognosen basierend auf den Daten, die es hat, und bietet dir bessere Einblicke in die Business Intelligence. Wenn du ihr beispielsweise Verkaufsdaten gibst, kann sie Verkaufsprognosen für den nächsten Monat, das nächste Quartal oder das nächste Jahr erstellen. Prädiktive Analysen verwenden prädiktive Modellierung, um historische Daten zu verwenden, um etwas vorherzusagen, das in Zukunft passieren könnte.

Sie können verwendet werden, um alles vorherzusagen, solange du über historische Daten verfügst. Finanzunternehmen können sie beispielsweise verwenden, um zu bestimmen, wann sie eine Aktie basierend auf vergangenem Marktverhalten verkaufen sollten.

ML kann auch die Leistung einer Marketingkampagne vorhersagen und wie wahrscheinlich es ist, dass Kunden basierend auf früheren Käufen und Verhaltensweisen konvertiert werden, was letztendlich die Leistung einer Kampagne misst, die noch nicht stattgefunden hat.

Kundensegmentierung

Maschinelles Lernen kann auch verwendet werden, um Kunden basierend auf verschiedenen Datenpunkten zu segmentieren. Zum Beispiel kann KI Kunden mit ähnlichen Merkmalen basierend auf demografischen Merkmalen und Einstellungen gruppieren. Wenn du jedoch Kundendaten hinzufügst, die du in deinem Onlineshop erfasst hast, kannst du sie verwenden, um Kunden basierend auf dem Kaufverhalten der Vergangenheit zu segmentieren.

Mailchimp verwendet beispielsweise prädiktive Analysen, um das Kaufverhalten in der Vergangenheit zu analysieren und Kontakte mit einem hohen, mäßigen oder niedrigen Customer Lifetime Value (CLV) vorherzusagen. Dann werden diese Vorhersagen verwendet, um deine Kunden automatisch zu segmentieren.

KI-Technologie kann automatisch Muster in Kundendaten finden, die das menschliche Gehirn nicht erkennt, sodass du sie basierend auf den Informationen segmentieren kannst, von denen du nicht einmal wusstest, dass sie existieren, und personalisierte Marketingkampagnen erstellen kannst.

Der Einsatz von maschinellem Lernen für die Kundensegmentierung erhöht die Effizienz und ist hochgradig skalierbar. Manuelle Methoden zum Durchforsten von Kundendaten, um Ähnlichkeiten zu finden, funktionieren vielleicht für kleine Unternehmen, aber sie sind nicht effizient genug, wenn du Zehntausende von Kunden hast.

Betrugserkennung

Betrugserkennung bezieht sich auf IT-Prozesse, die betrügerische Zahlungen verhindern. Leider gibt es bei vielen Tools zum Schutz vor Betrug eine hohe Anzahl von Fehlalarmen, die verhindern, dass echte Kunden mit dir Geschäfte machen können.

Große Bestellungen wurden zum Beispiel mit höherer Wahrscheinlichkeit als betrügerisch angesehen und blockierten Transaktionen über einen bestimmten Betrag. Wenn dein Betrugserkennungssystem Kunden basierend auf der Bestellmenge oder dem Verkaufsbetrag automatisch blockiert, kannst du nicht feststellen, ob eine dieser Bestellungen von echten Kunden stammt.

KI-Technologie löst einige der Probleme im Zusammenhang mit veralteten Betrugserkennungsprogrammen. Darüber hinaus funktioniert es schneller als die meisten dieser Programme und liefert dir unmittelbar nach Erhalt einer Bestellung Ergebnisse. Die ML-Betrugserkennung ist außerdem skalierbarer und ermöglicht es dir, das Transaktionsvolumen zu erhöhen, indem du ihr mehr Daten zur Verfügung stellst. Aber das ist erst der Anfang.

Der Einsatz von maschinellem Lernen zur Betrugserkennung ist genauer, was bedeutet, dass du keine echten Kunden blockieren kannst. Diese Technologien lernen aus Mustern und können sich schneller an Veränderungen anpassen als menschliche Intelligenz. Daher kann es verdächtige oder betrügerische Transaktionen noch schneller identifizieren, um dein Unternehmen zu schützen.

Ressourcen-Optimierung

Künstliche Intelligenz und ML nutzen Algorithmen, die Menschen übertreffen und Ressourcen (ob Arbeit oder Bargeld) schneller zuweisen. KI-Modelle können weiterlernen, sobald sie ohne menschliches Eingreifen trainiert wurden. Nach der Modellbereitstellung kannst du damit Ressourcen zuweisen, indem du schnell große Datenmengen verarbeitest und freie Stellen für Arbeit oder Geld findest, die leicht übersehen werden.

Stimmungsanalyse

KI-Technologien können in fast jedem Aspekt deines Unternehmens helfen, da sie genauer und effizienter sind als das menschliche Gehirn. Beispielsweise können trainierte Modelle ML verwenden, um die Stimmung von Kunden oder Mitarbeitern zu analysieren, indem sie Texte überprüfen und als positiv oder negativ kategorisieren, um quantitative Daten zu erstellen, die leicht zu verstehen sind. Ein solches Modell kann nützlich sein, um die Stimmung von Kunden oder Mitarbeitern zu verfolgen und dir zu helfen, interne oder externe Prozesse zu verbessern.

Risikobewertung

Dein Chief Technology Office kann eine Risikobewertung durchführen, um potenzielle Gefahren für die IT-Systeme deines Unternehmens zu identifizieren. KI-Investitionen können jedoch dabei helfen, Gefahren zu identifizieren und das potenzielle Ergebnis zu analysieren, wenn diese Gefahren außerhalb von IT-Systemen auftreten.

Stattdessen kannst du das Risiko abschätzen, was passieren könnte, wenn deine Website während der Feiertage ausfällt, wie viel es kosten würde, einen Mitarbeiter zu ersetzen, oder wie sich eine bestimmte Marketingkampagne auf den Umsatz auswirken würde.

Bedarfsprognose

Bedarfsprognosen ermöglichen es dir, zukünftige Verkäufe basierend auf früheren Verkaufsdaten vorherzusagen, sodass du Prognosen zu allem erstellen kannst, was mit deinem Unternehmen zu tun hat.

KI-Technologien verwenden Algorithmen, die Verkaufsmuster analysieren und zukünftige Trends vorhersagen. Ein Ladenbesitzer kann zum Beispiel feststellen, an welchem Wochentag am meisten los ist, ohne es selbst zu sehen.

Du kannst auch die Bedarfsprognose im Laufe des Jahres verwenden, um deine Budgetzuweisung zu bestimmen. Du könntest zum Beispiel feststellen, dass der Juli dein geschäftigster Monat ist, sodass du mehr für verschiedene Initiativen wie Marketing und Vertrieb ausgeben kannst.

Prädiktive KI kann genauere Ergebnisse liefern als menschliche Intelligenz, aber beide müssen zusammenarbeiten. Die Verwendung von KI im Unternehmen kann dir helfen, Daten zu sortieren und zu organisieren, aber es liegt in deiner Verantwortung, Schlussfolgerungen zu ziehen.

Versteckte Muster entdecken

Prädiktive KI entdeckt versteckte Muster in Daten. Sobald die Daten vorliegen, kann sie damit beginnen, Ähnlichkeiten zu finden und Datenpunkte effektiv zu gruppieren. Du kannst ihr zum Beispiel Kundendaten geben, um versteckte Muster unter deinen Kunden zu finden und neue Informationen zu enthüllen, die du vorher nicht gesehen hast.

KI kann Muster in jedem Datensatz finden, wenn es welche zu finden gibt. Du kannst ihr beispielsweise Fotos von Tieren geben und sie anhand ihres Aussehens kategorisieren.

Was bedeutet das für Unternehmen? Letztendlich kann KI neue Muster aufdecken, die du zuvor nicht gesehen hast, und dir helfen, mehr über dein Unternehmen und seine Kunden zu erfahren.

Rationalisierung der Datenanalyse

KI verbessert die Datenanalyse, indem sie massive Mengen viel schneller analysieren kann als menschliche Datenwissenschaftler. Sie kann Trends identifizieren, die Menschen nicht erkennen können, und Unternehmen dabei helfen, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und gleichzeitig datengesteuertere Entscheidungen zu treffen.

Verbesserung der prädiktiven Modellierung

Prädiktive Modellierung ist eine Technik, die verwendet wird, um zukünftiges Verhalten zu prognostizieren und die Frage zu beantworten: "Was passiert, wenn …" Die Analyse historischer Daten kann ein Modell generieren, das zukünftige Ergebnisse vorhersagt. KI verbessert die prädiktive Modellierung, indem historische Muster schneller und effizienter analysiert werden, um Muster in neuen Daten zu erkennen und sie für die Zukunft zu nutzen.

Du kannst sie zum Beispiel verwenden, um festzustellen, was mit dem Verkauf passieren könnte, wenn du ein Produkt aus deinem Sortiment entfernst, in eine neue Website investierst oder in der Nebensaison mehr bewirbst.

Personalisierung von Kundenerfahrungen

Der Aufbau von Kundenbeziehungen ist eine der besten Möglichkeiten, um dein Unternehmen zu bewerben. Mit KI kannst du alles über deine Kunden wissen und ihre Erfahrungen personalisieren.

KI kann dir beispielsweise helfen, Muster im Kaufverhalten zu finden, um dir zu sagen, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand ein ähnliches Produkt kaufen wird.

Die Verwendung von KI kann den Entscheidungsprozess optimieren, indem sie dazu beiträgt, Daten auf leicht verständliche Weise zu organisieren. Zu den Vorteilen, die der Einsatz von KI für Geschäftsentscheidungen bietet, gehören:

Genauigkeit und Präzision

KI macht keine Fehler und ist nicht anfällig für menschliche Fehler. Ein Datenwissenschaftler kann eine Zahl falsch eingeben oder Daten falsch lesen, was zu ungenauen Ergebnissen führt. KI kann diese Fehler nicht machen, da sie nur die Daten enthält, die du ihr gibst.

Geschwindigkeit und Effizienz

Wenn du ein Unternehmen führst, musst du flexibel sein und schnell Entscheidungen treffen. Aber leider hast du nicht immer Zeit, Daten zu erheben und zu analysieren.

KI-Systeme können riesige Datenmengen schneller verarbeiten und analysieren als jeder andere Mensch, wodurch die Zeit, die es für wichtige Entscheidungen braucht, reduziert wird.

Reduzierung der menschlichen Voreingenommenheit

Datenvoreingenommenheit ist etwas, das nur Menschen in die Gleichung einfügen können. KI-Systeme werden nur dann voreingenommen, wenn sie mit Voreingenommenheit versehen sind. Wenn sie also Daten analysieren, fügen sie von sich aus keine Voreingenommenheit ein. Aber menschliche Voreingenommenheit kann wieder eingeführt werden, nachdem die KI ihre Arbeit erledigt hat.

Ein KI-Modell könnte beispielsweise vorhersagen, dass der Umsatz während der Feiertage basierend auf früheren Umsatzdaten steigen wird. Dein KI-System verfügt jedoch möglicherweise nicht über Daten darüber, was den Umsatzanstieg verursacht, was dazu führt, dass Geschäftsinhaber denken, dass sie in jeder Weihnachtssaison mit einem Umsatzanstieg rechnen sollten.

In diesem Fall könnte KI Daten aus Jahren analysieren, in denen dasselbe Unternehmen umfassende Marketingstrategien für die Feiertage hatte. Daher ist die Annahme, dass das Unternehmen während der Feiertage automatisch höhere Umsätze erzielen wird, ungenau.

Herausforderungen und Einschränkungen von KI-Systemen

Leider können noch keine kleinen Unternehmen die Vorteile von prädiktiver KI nutzen. Hier sind ein paar Herausforderungen, mit denen du konfrontiert sein könntest, wenn du die Investition in Erwägung ziehst:

Datenqualität und -quantität

KI- und ML-Modellschulungen erfordern enorme Mengen an hochwertigen Daten. Ohne sie kann dein System nicht lernen und liefert ungenaue Ergebnisse.

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit

KI analysiert Daten, sodass du Muster schneller als zuvor identifizieren und Ergebnisse basierend auf Variablen vorhersagen kannst. Sie kann diese Ergebnisse jedoch nicht interpretieren.

Wenn du dich fragst, ob du deiner Marketingabteilung mehr Geld zuteilen solltest, kann dir KI nur sagen, was passieren kann, wenn du es tust; sie kann keine Ratschläge geben. Stattdessen musst du die Vorhersagen selbst interpretieren, um die bestmögliche Entscheidung zu treffen.

Menschliche Intervention

Wie wir bereits erwähnt haben, sind derzeit zwei KI-Formen weithin beliebt: prädiktive und generative KI. Generative KI erstellt Inhalte und Bilder und wird häufig verwendet, um Chatbots anzutreiben, während prädiktive KI Statistiken verwendet, um die Zukunft zu prognostizieren.

Beide erfordern menschliches Eingreifen. KI-Chatbots können nicht auf alle Arten von Kundenanfragen reagieren, und prädiktive KI kann nur Daten analysieren; sie kann die Daten nicht spekulieren oder interpretieren. Diejenigen, die die Daten interpretieren, können Fehler machen, obwohl KI das Ergebnis basierend auf den Daten genau vorhersagen kann.

Die Zukunft sieht für KI in Geschäftsabläufen vielversprechend aus

KI kann in deinem gesamten Unternehmen eingesetzt werden. Viele Unternehmen nutzen bereits KI, um die Kundensegmentierung und Workflows zu verbessern.

Prädiktive KI kann dir helfen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Fang noch heute an Mailchimp zu nutzen, um unsere prädiktiven E-Commerce-Analysen zu nutzen und effektivere Marketingkampagnen zu erstellen.