Im Gespräch mit DCRN-Partner SHI: Wie künstliche Intelligenz für mehr Abverkauf sorgt


Händler, aber auch Finanzdienstleister, sind mit einer immer größer werdenden Anzahl von Daten und Informationen konfrontiert. Was Data Analytics bedeutet, welche Relevanz es in der heutigen Zeit hat und welche Trends damit einhergehen, erläutert Michael Marheineke von der SHI GmbH.


ibi research: Herr Marheineke, bitte stellen Sie sich und Ihr Unternehmen kurz vor.

Michael Marheineke: Seit über 40 Jahren engagiere ich mich für Unternehmen, die ihr Business mit Hilfe von IT ausbauen möchten und damit ihr Wachstum sicherstellen. Bei der SHI GmbH bin ich seit mehr als einem Jahrzehnt für Beratung und Business Development verantwortlich.

Die SHI ist darauf spezialisiert, mit Such-Technologien und Advanced Analytics Zusammenhänge zwischen Daten aufzuspüren. Mit den daraus gewonnen Erkenntnissen steigern Online-Händler, Finanzdienstleister und viele andere Unternehmen ihren geschäftlichen Erfolg. 

Könnten Sie einmal kurz beschreiben, was Data Analytics für Sie bedeutet und können Sie dies mit einem konkreten Beispiel untermauern?

Es gibt drei Fragen, die jedes Unternehmen immer wieder beantworten muss: Was ist passiert? Was wird passieren? Und was sollen wir tun?

Antworten darauf liefern die Daten der Unternehmen, indem diese mit geeigneten Methoden korreliert und analysiert werden. Am besten ist es, wenn dafür die Daten aus allen relevanten Abteilungen genutzt werden. Wir nennen das dann Advanced Analytics. Es geht aber nicht nur um die Unternehmensdaten, sondern auch darum, die Ideen von Mitarbeitern einzubeziehen, die ein Unternehmen erfolgreicher machen.

Ein Beispiel: die Margenkiller eines Online-Shops ermitteln. Die Quellen für die Datenanalyse liegen bei den Verantwortlichen für Preisbildung, Retouren, Kundenservice, Marketing, Social Media, Zahlungsverkehr und vielen anderen. Von allen Bereichen müssen alle Datenquellen eingesammelt werden, beispielsweise auch Clickstreams und Log-Daten. Am Ende stellt man dann vielleicht überraschend fest, dass nicht mangelhafte Ware, sondern eine zu lange Lieferzeit die meisten Retouren verursacht und die Marge schrumpfen lässt.

Wie überzeugen Sie Ihre Kunden, dass Data Analytics in der heutigen Zeit relevant ist?

Wir müssen niemanden überzeugen, da niemand die Relevanz in Frage stellt. Allen ist im Grunde klar: Kein menschlicher Kopf ist in der Lage, die Zusammenhänge zwischen den vorhandenen Daten aufzuspüren. Wir müssen aber dazu motivieren, sich auch auf Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) einzulassen.

Kunden können im Online-Shop nur kaufen, was sie finden oder was ihnen empfohlen wird. Das ist der Knackpunkt, an dem kein Händler vorbeikommt. Ein Werkzeug, das ihm dabei hilft, ist KI – da er damit die Intention von Suchanfragen erkennt und umfassende Einblicke in das Nutzungsverhalten aller Kunden erhält. So kann er beispielweise passende Produkte an den richtigen Stellen platzieren und einem Kunden empfehlen.

Was sind im Bereich Data Analytics die neuesten Trends und welche Bedeutung werden sie zukünftig haben bzw. wie schwierig ist es, die Nadel im „Daten-Heuhaufen“ zu finden?

Stellen wir uns zwei beruflich erfolgreiche Frauen vor, beide etwas älter als 65 Jahre und in der DDR aufgewachsen. Wenn die beiden einen Online-Shop besuchen, sollte der Händler ihnen trotzdem nicht unbedingt dieselben Artikel empfehlen: Es könnten Angela Merkel und Nina Hagen sein. Daher ist der Trend hin zu immer genauerer Personalisierung so wichtig. Da es die Methoden der KI ermöglichen, Muster immer besser zu erkennen, können Shops den Erwartungen einzelner Kunden auch besser gerecht werden.

Ein weiterer Trend mit Potenzial sind Chatbots. Sie entlasten den Kundenservice und bieten zugleich den Kunden viele Vorteile. Doch diese akzeptieren einen Chatbot nur dann, wenn er ihre Fragen auch tatsächlich versteht und sie kompetent beantwortet. Mit den verschiedenen Methoden der KI ist aktuell bereits viel möglich und ich bin mir sicher, dass Chatbots in nächster Zeit noch viel klüger werden.

Gab es in bisherigen Data-Analytics-Projekten einen besonderen Moment, an den Sie sich noch heute gerne erinnern?

Da komme ich nochmals auf das Beispiel mit den Margenkillern zurück. Das Ergebnis einer Analyse war kaum zu glauben: Der Artikel, der am zweithäufigsten gekauft wurde, hatte zugleich die höchste Gewährleistungsquote und das höchste Werbebudget. Er hat also nur Arbeit gemacht, ohne Mehrwert zu schaffen.

Was würden Sie anderen Unternehmen, die sich ebenfalls mit der Analyse großer Datenmengen beschäftigen möchten, mit auf den Weg geben?

Sie sollen endlich anfangen. Alle haben mittlerweile doch schon alles zum Thema gesagt. Wir sollten nicht mehr reden, sondern machen.


Herr Marheineke, vielen Dank für Ihre praktischen Ausführungen!




SHI GmbH

SHI GmbH

Firmensitz: Augsburg
Gründungsjahr:
1994
Mitarbeiterzahl:
30
Kunden/Zielgruppe:
E-Commerce und andere Branchen
Webseite:
https://www.shi-gmbh.com/kunden/branchen/e-commerce