5 Unternehmen, die Big Data und KI zur Leistungsverbesserung nutzen

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Starbucks, Burberry und mehr: Nathan Sykes listet innovative Wege auf, wie Unternehmen Big Data und KI nutzen, um ihre Leistung zu verbessern und den Umsatz zu steigern. 

Die Welt entwickelt sich an vielen Fronten rasant weiter, vor allem in Bezug auf Technologie, Innovation und moderne Erfahrungen. Wir haben uns von weitgehend offline stattfindenden, persönlichen Kundenerlebnissen über Desktop-Plattformen hin zu hochgradig personalisierten, kontextbezogenen mobilen und adaptiven Plattformen entwickelt. Um mit all dem Schritt zu halten, wenden sich Unternehmen und Organisationen fortschrittlicheren Support-Plattformen zu, die auf Big Data und Analytik basieren. Mehrere Unternehmen nutzen Big Data und künstliche Intelligenz um ihre Prozesse und Leistungen zu verbessern.

Beim gemeinsamen Einsatz von Big Data und KI - oder maschinellem Lernen - geht es jedoch um mehr als nur um die Auswertung von Daten: es geht darum, sie zu nutzen. Unternehmen können die verwertbaren Informationen, die sie durch fortschrittliche Metriken gewinnen, nutzen, um bessere Kampagnen zu erstellen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und sogar das Kundenverhalten vorherzusagen. In der Werbung und im Marketing können Big Data und KI beispielsweise dazu beitragen, Werbetexte profitabler zu gestalten. Durch die Ausrichtung von Inhalten auf die fünf Komponenten erfolgreicher Werbetexte und die Automatisierung ihrer Bereitstellung können Sie sicherstellen, dass sie eine breite und optimale Wirkung entfalten. Dank der Gig-Economy sind Unternehmen nun auch in der Lage Datenwissenschaftler online einstellenvon jenseits der Grenzen.

Um Ihnen einen Eindruck von der Leistungsfähigkeit dieser Technologien zu vermitteln, werfen wir einen genaueren Blick auf einige Unternehmen und Marken, die solche Plattformen nutzen, um ihre Leistung und Effizienz zu steigern und ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen. Im Folgenden finden Sie 5 Beispiele aus der Praxis von Unternehmen, die Big Data und KI nutzen, um ihren Umsatz zu steigern, personalisierte Erfahrungen zu bieten und ihre Produkte zu verbessern.

1. Starbucks

Die offensichtlichen - und oft überbewerteten - Beispiele sind Amazon, Walmart und andere große Einzelhändler. Aber solche Anwendungsfälle sind niedrig hängende Früchte. Die Realität ist, dass viele Marken, von denen Sie es vielleicht nicht erwarten würden, KI und Big Data nutzen - wie zum Beispiel Starbucks.

Die Personalisierung ist für die Verbraucher in der heutigen Zeit sehr wertvoll, da sie einen schnelleren Service, relevantere Optionen und ein besseres Gesamterlebnis bedeutet. Big Data und Kundenmetriken, einschließlich Echtzeitinformationen, haben es möglich gemacht, gezieltere Serviceoptionen anzubieten. Starbucks steht dabei an vorderster FrontMit Hilfe der mobilen App und umfangreicher Datenspeicher werden den Baristas die bevorzugten Bestellungen angezeigt, noch bevor die Kunden an den Tresen kommen. Außerdem wird die Leistung erheblich verbessert und die Bestell- und Servicezeiten werden beschleunigt, insbesondere zu den Stoßzeiten.

Wie funktioniert das? Mitglieder des Starbucks-Belohnungsprogramms und der mobilen App nutzen es häufig, um Getränke zu bestellen, künftige Bestellungen anzumelden und exklusive Vorteile in Anspruch zu nehmen. Gleichzeitig nutzt das Unternehmen diesen Dienst, um viele Informationen über die Gewohnheiten und Kaufpräferenzen seiner Kunden zu sammeln. Auf diese Weise können sie den Baristas Informationen über bevorzugte Bestellungen zur Verfügung stellen.

Aber das Unternehmen nutzt diese Informationen auch, um relevantere Marketingkampagnen und Werbeaktionen zu entwickeln, über Standorte für neue Geschäfte oder potenzielle Kunden zu entscheiden und sogar künftige Menüänderungen zu beschließen.

2. Burberry

Burberry, eine bekannte britische Modemarke, ist auch mit Big Data und KI um Leistung, Umsatz und Kundenzufriedenheit zu steigern.

Natürlich nutzen die Kunden auch Treue- und Prämienprogramme über eine mobile App. Diejenigen, die solche Dienste aktiv nutzen, bittet Burberry um die Weitergabe von Daten und nutzt die gesammelten Informationen, um relevante Empfehlungen für Online- und Ladenprodukte zu geben.

Am interessantesten ist, wie sich dies auf die herkömmlichen Burberry-Geschäfte auswirkt. Verkaufsassistenten und Vertreter des Unternehmens haben Zugang zu firmeneigenen Tablets, die Kaufvorschläge und zusätzliche Informationen über ausgewählte Kunden liefern. Die Mitarbeiter können die Kaufhistorie eines Kunden, seine Vorlieben und sogar seine Aktivitäten in den sozialen Medien einsehen. Sie können diese Daten nutzen, um ein persönlicheres Einkaufserlebnis zu bieten, was den Umsatz steigern kann.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie kaufen online eine Bluse. Wenn Sie das Geschäft besuchen, kann ein Mitarbeiter diesen Kauf sehen und Ihnen passende Handtaschen oder Accessoires empfehlen. Er kann sogar Artikel vorschlagen, die andere Kunden zusammen mit der gleichen Bluse gekauft haben.

Das Konzept des Wissens und der digitalen Informationen wird in eine andere Richtung weiterentwickelt: Alle Produkte in den Burberry-Geschäften sind mit eindeutigen RFID-Tags versehen. Wenn Kunden ein Geschäft besuchen, können sie über eine mobile App direkt mit ihnen über verschiedene Waren kommunizieren. Sie können sehen, woher die Produkte stammen, und erhalten sogar Tipps, wie man sie stylen kann. Es ist eine unglaubliche Verschmelzung von digitalem und physischem Engagement, die den Service und die Reaktion auf die Bedürfnisse der Kunden verbessert.

3. McDonald's

Das weltberühmte Fast-Food-Unternehmen McDonald's setzt in vielerlei Hinsicht auf moderne Technologien, darunter auch auf Big Data und KI.

Die aktualisierte mobile App ermöglicht es den Kunden, fast ausschließlich über ihre mobilen Geräte zu bestellen und zu bezahlen. Um das Erlebnis noch angenehmer zu gestalten, erhalten sie auch Zugang zu exklusiven Angeboten. Im Gegenzug für die Bequemlichkeit sammelt McDonald's wichtige Informationen über sein Publikum. So kann McDonald's sehen, welche Speisen und Dienstleistungen die Kunden bestellen, wie oft sie den Drive-Thru aufsuchen oder ob sie hinein gehen. All diese Daten ermöglichen gezieltere Werbeaktionen und Angebote. Japanische Kunden, die die mobile App des Unternehmens nutzen durchschnittlich 35 Prozent mehr ausgeben weil sie kurz vor der Essensbestellung die richtigen Empfehlungen erhalten.

4. Spotify

Spotify nutzt ähnlich wie Netflix KI und Big Data, um seinen Nutzern bessere Wiedergabelisten und Empfehlungen für Streaming-Inhalte zu liefern. Die Funktion Discover Weekly ist ein hervorragendes Beispiel für diese Vorgehensweise. Jede Woche bietet Spotify jedem Nutzer eine personalisierte Wiedergabeliste mit Musikempfehlungen, die auf seinem Hör- und Surfverhalten basieren. Es handelt sich dabei um eine Art kuratiertes Mixtape der Plattform, das neue Titel und Künstler vorstellt, neue Genres zeigt, die Ihnen gefallen könnten, oder Sie sogar über Ihre Lieblingsmusik auf dem Laufenden hält.

Diese Funktion ist dank eines riesigen Schatzes an Informationen und Daten möglich, die sie von ihren Nutzern sammeln. Wenn Millionen von Menschen jeden Tag Musik hören, erhält man einen ziemlich tiefen Einblick in die Gewohnheiten und Vorlieben der Nutzer.

Das Unternehmen hat außerdem eine "Spotify for Artists"-App auf den Markt gebracht, mit der Bands und Musikkünstler Analysen zu ihren Inhalten einsehen können.

5. Die Nordwand

Falls Sie The North Face noch nicht kennen: Das Unternehmen ist ein bekannter Bekleidungshersteller, der sowohl Outdoor- als auch Aktivmode anbietet. The North Face setzt auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen - dank IBMs Watson -, um seinen Kunden ein hochgradig personalisiertes Erlebnis zu bieten. Lieferung über eine mobile App.

Nach dem Download können die Kunden direkt mit ihrem Telefon sprechen, um mit Watson in Kontakt zu treten. Das System arbeitet dann wie ein menschlicher Verkäufer, indem es sie durch verschiedene Fragen und Einkaufserlebnisse führt und dann individuelle Empfehlungen gibt. Die Antworten, die Sie in der Anfangsphase geben, und Ihre Reaktionen helfen dabei, die zukünftigen Interaktionen des Systems mit Ihnen zu gestalten.

Eine Frage könnte zum Beispiel lauten: "Welche Eigenschaften wünschen Sie sich für Ihre Jacke?" Ihre Antwort bestimmt, welche Produkte und Waren Watson Ihnen empfiehlt.

Maschinelles Lernen und KI-Plattformen helfen, das moderne Erlebnis zu gestalten

In vielerlei Hinsicht werden diese Technologien die Leistung und Effizienz von Unternehmen verbessern und gleichzeitig die Erfahrungen von Verbrauchern modernisieren, die nicht von diesen Unternehmen stammen, die Big Data nutzen. Denken Sie nur an die unzähligen Möglichkeiten, wie Sie jetzt hochgradig personalisierte und kontextrelevante Inhalte oder Empfehlungen erhalten können, die auf etwas so Einfachem wie Ihrer jüngsten Kaufhistorie basieren.

Diese Informationen können auch eine Vielzahl unternehmensbezogener Strategien verbessern, z. B. Marketing und Werbung, Partnerbeziehungen und zukünftige Entscheidungen. Es ist kaum zu glauben, aber die Zukunft, die wir in Science-Fiction-Filmen gesehen haben - wo Bots und Technologie unser tägliches Leben durchdringen - ist da.

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Über den Autor

Nathan Sykes, der Gründer von Finding an Outlet (https://www.findinganoutlet.com/), kommt aus Pittsburgh, PA. Er schreibt gerne über die neuesten Nachrichten und Trends in den Bereichen KI, Big Data, Cloud Computing und andere neue Technologien. Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie Nathan auf Twitter @nathansykestech folgen.

1 Kommentar

  1. Emily Lonergan auf

    Sehr schöner und informativer Beitrag! Wie Sie bereits erwähnt haben, ist die Personalisierung für die Verbraucher in der heutigen Zeit sehr wertvoll, da sie einen schnelleren Service, relevantere Optionen und ein besseres Gesamterlebnis bedeutet. Big Data und Kundenmetriken, einschließlich Echtzeitinformationen, haben es möglich gemacht, gezieltere Serviceoptionen anzubieten. Daher setzen Unternehmen KI-Tools ein, um ihre Kundendienstmaßnahmen mit Hilfe ihrer Mitarbeiter so zu gestalten, dass sie ein besseres Kundenerlebnis bieten. CSAT.AI und Salesforce Einstein sind einige Beispiele für KI-Tools, die von vielen für bessere Ergebnisse eingesetzt werden.

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