KI-gestützte
Datenanalysen und Vorhersagen
Nutzen Sie das volle Potential Ihrer Daten
🔎
Daten verstehen
Künstliche Intelligenz erkennt verborgene Muster und komplexe Zusammenhänge in großen Datenmengen – und macht diese für Unternehmen sichtbar und nutzbar.
🗂️
Struktur aus Komplexität
Künstliche Intelligenz verarbeitet große, heterogene Datenmengen zu klar strukturierten, auswertbaren Informationen und schafft so eine verlässliche Entscheidungsgrundlage.
📈
vorausschauende Analytik
Durch die Analyse historischer Daten und aktueller Entwicklungen ermöglicht Künstliche Intelligenz belastbare Vorhersagen für zukünftige Entwicklungen
Was kann KI-gestütze Datenanalyse?
📈 Vorhersagen treffen & Entwicklungen prognostizieren
Auf Basis historischer Daten und aktueller Echtzeitinformationen erstellt KI präzise Prognosen – etwa zur Nachfrageentwicklung, zum Kundenverhalten oder zu bevorstehenden Wartungsintervallen.
So können Ressourcen vorausschauend geplant, Ausfälle vermieden und Angebote gezielt ausgesteuert werden.
- 📦 Supply Chain: Prognose zukünftiger Lagerbedarfe auf Basis saisonaler Verkaufszahlen, Trends und relevanten aktuellen Informationen.
- 🎧 Kundenservice: Vorhersage von Ticketvolumen zur Personalplanung in Stoßzeiten.
- 🛠️ Maschinenwartung: Predictive Maintenance zur rechtzeitigen Planung von Serviceeinsätzen um Ausfälle zu vermeiden.
🗂️ Unübersichtliche Daten intelligent strukturieren
KI bringt Ordnung in unstrukturierte Daten, indem sie Inhalte automatisch erkennt, sortiert und zuordnet – durch Klassifizierung in vordefinierte Kategorien oder selbstständiges Clustering auf Basis von Ähnlichkeiten.
So entstehen aus chaotischen Datenmengen klare Strukturen, die analysiert, priorisiert und effizient weiterverarbeitet werden können.
- 🎯 Marketing & Vertrieb: Clustering von Kunden in Gruppen mit ähnlichen Kaufverhalten zur gezielten Ansprache.
- 📊 Controlling: Segmentierung von Filialen nach Leistungskennzahlen für gezielte Maßnahmen.
- 📂 Dokumentenmanagement: Automatische Klassifizierung von Dokumenten in vordefinierte Kategorien.
❓ Antworten auf Geschäftsfragen finden
Explorative Datenanalysen liefern fundierte Antworten auf konkrete unternehmensspezifische Fragen.
- 📈 Vertrieb: Welche Kombination aus Kanal, Zeitpunkt und Angebot führt zu den höchsten Conversion-Rates? Warum brechen Kunden den Kaufvorgang ab?
- 💸 Controlling: Welche Kostenstellen verursachen überproportionale Ausgaben bei vergleichbaren Ergebnissen? Was treibt die Kosten in bestimmten Prozessen?
- 📦 Produktmanagement: Welche Produktmerkmale sorgen für besonders hohe Kundenbindung? Welche Produkte laufen besonders gut und was unterscheidet diese vom Rest?
💬 Sprache und Text analysieren (NLP)
Mit Natural Language Processing (NLP) lassen sich Kundenfeedback, Supportanfragen oder Umfragen automatisiert verstehen und auswerten.
- 🛎️ Kundendienst: Automatische Auswertung von Supporttickets zur Erkennung wiederkehrender Probleme.
- 📊 Marktforschung: Auswertung von Umfragen zur Erkennung von Trends und Kundenbedürfnissen.
- • ⚖️ Vertragsanalyse: Extraktion relevanter Informationen wie Laufzeiten, Fristen oder Risikoklauseln aus komplexen Rechtstexten zur strukturierten Weiterverarbeitung und automatisierten Prüfung.
⏱️ Daten in Echtzeit auswerten
Informationen aus unterschiedlichen Quellen werden dynamisch in Echtzeit verarbeitet, analysiert und übersichtlich dargestellt.
Kritische Abweichungen können außerdem in Echtzeit erkannt werden, um so bei Bedarf automatisch geeignete Maßnahmen einzuleiten und relevante Stellen zu informieren.
- 🔐 IT-Sicherheit: Sofortige Warnung bei ungewöhnlichen Login-Aktivitäten oder verdächtigem Netzwerkverkehr.
- 🏗️ Produktion: Live-Überwachung von Maschinendaten zur sofortigen Reaktion auf ungewöhnliche Abweichungen oder Kombinationen von Messwerten.
- 🌐 Social Listening: Analyse von Social-Media-Kommentaren zur Markenwahrnehmung.
⚙️ Automatisierung & Integration in Prozesse
KI-gestützte Systeme verarbeiten Daten aus verschiedensten Quellen – etwa aus ERP-, CRM-, IoT- oder Web-Plattformen – in Echtzeit und leiten daraus automatisiert Handlungsempfehlungen oder Folgeprozesse ab.
Mittelgroßer Klartext zur Darstellung eines echten Onepage-Anwendungsfalls. Etwa 100 Symbole reichen normalerweise aus, um einen Absatz zu füllen, sodass er optisch perfekt und leicht zu lesen ist
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