Anwendungsbereiche

Große Datenmengen und maschinelle Lerntechnologien bieten den verschiedenen Industriezweigen unendliche Möglichkeiten. Bei Keepler helfen wir Ihnen, die beste Lösung für Ihre Geschäftsanforderungen zu finden.

Anwendungsbereiche

Große Datenmengen und maschinelle Lerntechnologien bieten den verschiedenen Industriezweigen unendliche Möglichkeiten. Bei Keepler helfen wir Ihnen, die beste Lösung für Ihre Geschäftsanforderungen zu finden.

OPTIMIERUNG DER ENERGIEEFFIZIENZ

Durch maschinelles Lernen ist es möglich, die Generierung von Ressourcenabläufen zu optimieren, um maximale Renditen im Vergleich zu Betrieb und Kosten zu erzielen. Dies kann die Effizienz des Systems erhöhen, da der Prozess im Laufe der Zeit lernen kann, wie sich die verschiedenen Performance-Subsysteme verhalten, so dass sich der Energieerzeugungsprozess automatisch anpasst.

ECHTZEIT-AUSFALLPROGNOSE

Dieses Modell hebt das Konzept des Smart Grids auf eine neue Ebene und bietet die Möglichkeit, Wettergefahren, Netzanfälligkeit und die wirtschaftlichen Auswirkungen potenzieller Schäden vorherzusagen. Durch die Analyse der Auswirkungen potenzieller Schwachstellen und Klimaauswirkungen auf Stromausfälle können Forscher vorhersagen, wo und wann Ausfälle auftreten können.

DYNAMISCHER PREIS

Die Optimierung von Preisen und Aktionen ist eine große Chance. Preisoptimierung kann den Umsatz um 5-10% verbessern. Granulare Abbildung des Lebensdauerwertes von Geräten, Tarifen und Kanälen; Berechnung der Preiselastizität an der Schnittstelle von Gerät, Kanälen und Preisplan; und die anschließende Kombination dieses Wissens in Simulationen, um zu beurteilen, wie sich Preis und Promotionen auf Volumen und zukünftige Umsätze auswirken. Die Anwendung dieses Ansatzes kann wichtige Informationen liefern, um Aktionen wie Preise und Werbeaktionen zu unterstützen.

Steigert den Umsatz um 5-10%.
VORHERSAGE VON NETZWERKAUSFÄLLEN

Durch die Analyse historischer Aufzeichnungen und Protokollierungssysteme, die Informationen über Wettervorhersagedaten, Beobachtungsdaten, Fehlerprognosen und tatsächliche Fehlerdaten enthalten, ist es möglich, größere Fehler mit Hilfe von Naive Bayes, logistischer Regression und anderen Deep-Learning-Klassifizierern vorherzusagen.

VERBRAUCHER EINBEZIEHUNG

Durch den Einsatz großer Datenmengen, prädiktiver Analysen, IO und anderer IoT-Technologien werden Energiedienstleister das Engagement für ihre Kunden erhöhen. Es ist möglich, Nachfrageaufwände vorherzusagen (und zu senken) oder Einnahmen durch die Teilnahme an Energiemärkten oder anderen Programmen zur Netzflexibilität zu erzielen. Durch die Einbindung von Kunden als aktive Teilnehmer an der Energie-Wertschöpfungskette und nicht als passive Preisnehmer können Energiedienstleister EIoT-Technologien nutzen, um ihren Kunden erhebliche Vorteile zu bieten und gleichzeitig ihre Kundenbeziehungen zu stärken.

NACHFRAGE-UND ANGEBOTSPROGNOSE

Einer der interessantesten Anwendungsbereiche für maschinelles Lernen in Unternehmen ist die Vorhersage von Angebot und Nachfrage. Regressionsalgorithmen wie Lasso, Gradient Boosting Machines oder Neural Networks, können sehr genaue Vorhersagen über die Planungskapazität sowohl für die Erzeugung als auch für die Verteilung von Energie, insbesondere erneuerbarer Energie, treffen.

NACHFRAGE-UND ANGEBOTSPROGNOSE

Technologien der künstlichen Intelligenz könnten viele Ebenen der manuellen Aktivitäten eliminieren. Die drei Bereiche mit den größten kurz- und mittelfristigen Chancen sind Verkaufsförderung, Sortiment und Nachschub. „Native „digitale E-Commerce-Unternehmen sind führend und nutzen künstliche Intelligenz, um Trends vorherzusagen, Lagerung und Logistik zu optimieren, Preise festzulegen und Werbeaktionen anzupassen.

AUTOMATISIERTE ABLÄUFE

Künstliche Intelligenz kann den Betrieb effizienter machen, dank einer Kombination aus Robotik und Prozessoptimierung, die die Produktivität verbessert und die Arbeitskosten senkt. Im Geschäft kann das automatische Lernen helfen, das Produktvolumen zu optimieren und die Sortimenteffizienz um 50% zu verbessern.

REDUZIERUNG DER ABWANDERUNG

Gesichtserkennungssoftware, automatisches Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen es virtuellen Agenten, den Kunden persönlich zu begrüßen, Bestellungen zu antizipieren und Anweisungen zu geben. Das maschinelle Lernen passt die Werbeaktionen an die Profile der Kunden an, und die Geschäfte senden Angebote an ihre Smartphones, während sie im Laden surfen. Wissensbasierter Verkauf, einschließlich personalisierter Werbeaktionen, optimierter Sortimente und kundenspezifischer Displays, könnte den Umsatz um 1 bis 5% steigern.

Der Umsatz steigt zwischen 1 und 5%
REDUZIERUNG DER RETOURENQUOTE

Deep learning Techniken, die Milliarden von Transaktionen analysieren, können vorhersagen, was Kunden vor der Bestellung kaufen werden, wodurch Überbestände um bis zu 20% und Produktrückgaben reduziert werden.

Reduzierung des Überschusses bis zu 20%
VERBESSERTES EINKAUFSERLEBNIS

Im Einzelhandel wird die künstliche Intelligenz sowohl die Zahl der Kunden als auch den durchschnittlichen Geldbetrag, den sie ausgeben, erhöhen, indem sie persönliche und komfortable Einkaufserlebnisse schafft. Die Verbreitung von Smartphones erfordert eine Omni-Channel-Strategie, und künstliche Intelligenz kann helfen, sie zu optimieren, zu aktualisieren und an jeden Käufer in Echtzeit anzupassen. Die Personalisierung, kombiniert mit einer dynamischen Preisgestaltung, kann zu einem Umsatzwachstum von 30% führen.

Umsatzsteigerung bis zu 30%
REDUZIERUNG DER KUNDENABWANDERUNG

Einige Kunden, die Cloud-Technologien und moderne Vorhersagetechniken wie Content Filtering oder Collaborative Filtering einsetzten, haben die Kundenabwanderung in weniger als zwei Jahren um 50% reduziert, die Kundenakquisitionskosten um 50% reduziert und das Cross-Selling verbessert.

50% weniger Abwanderung
SCHNELLERE DIAGNOSEN

Das automatische Lernen hat ein enormes Potenzial zur Verbesserung der Genauigkeit und Geschwindigkeit der Diagnose. Das Sloan Kettering Institute schätzt, dass Ärzte nur 20% des verfügbaren Wissens aus klinischen Studien nutzen, um Krebspatienten zu diagnostizieren und eine Behandlung vorzuschreiben. Anwendungen der künstlichen Intelligenz können Millionen von Seiten medizinischer Ergebnisse durchsuchen, um Diagnose- und Behandlungsmöglichkeiten in Sekundenschnelle bereitzustellen.

VERBESSERTE BEHANDLUNGEN

Es besteht ein enormes Potenzial in der Fähigkeit, Rückschlüsse zu ziehen und Muster in großen Mengen von Krankengeschichten, medizinischen Bildern, epidemiologischen Statistiken und anderen Daten zu erkennen. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Ärzten zu helfen, ihre Diagnosen zu verbessern, die Ausbreitung von Krankheiten vorherzusagen und Behandlungen zu personalisieren. Einige Gesundheitsunternehmen, die erstmals künstliche Intelligenz einsetzten, erwarten, dass sie die Betriebsgewinnmargen in den nächsten drei Jahren um 5% steigern werden.

Steigerung der Gewinnmargen um 5%
ANPASSEN VON WERBEAKTIONEN AN DEN KUNDEN

Mit Hilfe der Datenanalyse ist es möglich, den richtigen Preis und Anreiz vorherzusagen, um interessierte Gäste zu ermutigen, die von ihm gewünschte Unterkunft zu reservieren. Durch die Verwendung einer Vielzahl von Daten, wie Kundeninformationen, Wettervorhersagen und Objektdaten, können Hotels vorhersagen, welcher Preis angeboten wird und wie lange eine Kampagne durchgeführt wird.

ANTIZIPATION DER KUNDENBEDÜRFNISSE

Verbraucher möchten, dass ihre Bedürfnisse bei Reisen erfüllt werden. Die Analyse großer Datenmengen bietet den Hotels einen Vorteil, indem sie Werkzeuge bereitstellt, um die Bedürfnisse der Gäste zu antizipieren, um innovative und überraschende Hospitality-Erlebnisse zu schaffen, indem sie die Menüauswahl, Lebensmitteleinschränkungen oder die Art des Getränks anpasst, um beispielsweise genau zu wissen, was der Kunde wünscht, und gleichzeitig eine verbesserte Angebotskontrolle ermöglicht.

DIENSTLEISTUNGEN ANPASSEN

Die Daten können vorhersagen, welche Dienstleistungen für die Gäste von größtem Interesse sein werden, und dann diese Dienstleistungen im Angebot oder beim Check-in in Echtzeit hervorheben, wodurch bis zu 5-10% des Einkommens pro Zimmer gesteigert werden können.

Steigerung um bis zu 10% des Einkommens pro Zimmer
AUF DATEN BASIERTE SCHLUSSFOLGERUNGEN

Künstliche Intelligenz wird in der Hotellerie eingesetzt, um große Datenmengen schnell zu klassifizieren und wichtige Rückschlüsse auf Kunden oder potenzielle Kunden zu ziehen. Durch die Klassifizierung der in Online-Umfragen und -Reviews gesammelten Informationen, kann die KI Rückschlüsse auf die Leistung ziehen.

ERKNNUNG VON BETRUG

Automatisiertes Lernen und Analysieren ist entscheidend für die effektive Erkennung und Prävention von Betrug mit Kreditkarten, Buchhaltung oder Versicherungen. Die proaktive Aufdeckung von Bankbetrug ist unerlässlich, um Sicherheit für Kunden und Mitarbeiter zu gewährleisten. Durch die Implementierung einer Reihe von Betrugserkennungssystemen können Banken den notwendigen Schutz erreichen und erhebliche Verluste vermeiden.

KUNDENSEGMENTIERUNG

Die Segmentierung der Kunden nach Verhalten oder spezifischen Merkmalen (z.B. Region, Alter, Einkommen für die demografische Segmentierung) erfordert die Anwendung mehrerer Gruppierungstechniken, Entscheidungsbäume, logistische Regression…. Auf diese Weise können Segmente mit hohem und niedrigem Wert entdeckt, Marketingressourcen effektiv zugeordnet und so die Kundenbindung unterstützt werden.

KUNDENLEBENSZYKLUSWERT

Der Wert des Kundenlebenszyklus ist eine Vorhersage des Wertes in der Beziehung zum Kunden. Die Bedeutung dieser Maßnahme nimmt rasant zu, da sie dazu beiträgt, vorteilhafte Beziehungen zu ihnen aufzubauen und zu pflegen und so eine höhere Rentabilität und ein höheres Geschäftswachstum zu erzielen. Banken brauchen einen vollständigen Überblick über jeden Kunden, um ihre Ressourcen effizient zu bündeln. Hier kommt die Wissenschaft der Daten ins Spiel: Kundengewinnung und -verlust, der Nutzung von Bankprodukten und -dienstleistungen, des Volumens und der Rentabilität sowie der Merkmale anderer Kunden wie Geographie-, Demographie- und Marktdaten.

EMPFEHLUNGSSYSTEME

Datenwissenschaftliche und automasierte Lernwerkzeuge können Algorithmen entwickeln, die die Benutzeraktivität analysieren und filtern, um die relevantesten und genauesten Produkte vorzuschlagen, noch bevor der Benutzer nach ihnen sucht. Um einen Empfehlungsmotor aufzubauen, analysieren und verarbeiten Datenspezialisten viele Informationen, identifizieren Kundenprofile und erfassen Daten, die ihre Interaktionen zeigen, um Wiederholungen von Angeboten zu vermeiden. Ein Empfehlungsmotor ermöglicht es zukunftsorientierten Banken, den Vorteil zu nutzen, als erste die Initiative zu ergreifen.

KUNDENPRÄFERENZEN

Ein Modeunternehmen muss Trends verstehen und vor allem seine Kunden kennen. Die Datenanalyse kann relevante Informationen liefern, z.B. welche Farben oder Farbsortimente am beliebtesten sind, so dass das Unternehmen das Design ändern und anpassen kann, um diese Präferenzen zu erfüllen und so die Produktion zu steuern.

PREIS IM GESCHÄF FESTLEGEN

Der Preis der Bekleidung muss im Einklang mit dem stehen, was die Kunden bereit sind zu zahlen. Datenanalyse-Techniken ermöglichen es, den am besten geeigneten Preis der Kleidung im Hinblick auf Ihre Zielkunden zu ermitteln und mit anderen ähnlichen Produkten in derselben Umgebung zu konkurrieren.

INNOVATION

Big Data bietet die Möglichkeit, das Publikum und die Öffentlichkeit für die Leidenschaft für Mode zu begeistern. Die besten Modemarken nutzen die Kommentare der Menschen und verwandeln sie in Sitzungen, in denen sie Eindrücke und Kommentare austauschen. Modemagazine und Designer kreieren innovative Modeinhalte, um eine große Anzahl von Menschen anzuziehen und sie in der Modewelt zusammenzubringen. Nur durch ständiges Engagement, Inhaltsanregung und aktive Social-Media-Präsenz können Branchenakteure ihre Kunden kennenlernen und dann über Big Data innovative Ideen und Konzepte entwickeln.

CROSS-SELLING

Cross-Selling entspricht der Tätigkeit, mehr Produkte an Stammkunden zu verkaufen. Mit Hilfe von Datenanalyseverfahren wie der Warenkorbanalyse ist es möglich zu analysieren, welche Produkte die Verbraucher in Zukunft voraussichtlich kaufen werden. Diese Technik verwendet historische Einkaufsdaten, um festzustellen, welche Produkte gut zueinander passen. Die Verwendung dieser Daten kann den Shop effektiv organisieren (sowohl online als auch physisch) und effektivere Marketingbotschaften versenden. Die Warenkorbanalyse kann das Umsatzwachstum erleichtern, indem sie Ihnen hilft, das Cross-Selling effizienter zu gestalten.

KUNDENTYP

Kauft der Mann oder die Frau mehr? Wie oft? Welche Art von Produkt? Soziodemografische Merkmale können den Umsatz beeinflussen, und der Einsatz großer Datentechnologien ermöglicht es zu wissen, wie groß die Einkäufe sind und wie viele Artikel verkauft werden, z.B. in Bezug auf Kleidung oder Produkte für Männer oder Frauen. Diese Daten können helfen, zu entscheiden, welche Linien oder Produkttypen am besten zum Verkauf geeignet sind.

ANALYSE DER SOCIALEN NETZWERKE

Die Präsentation neuer Designs erfolgt in Echtzeit in sozialen Netzwerken wie Facebook, Twitter oder Pinterest. Die Analyse von Kommentaren, Meinungen und Präferenzen hilft der Branche, die Öffentlichkeit und ihren Geschmack zu kennen und die beste Strategie zu wählen, um den Markt zu erreichen.

AUSWIRKUNGSPROGNOSE

Die meisten Entwürfe der besten Designer bringen große Gewinne, aber das Problem bei diesen Entwürfen ist, dass sie einen sehr hohen Preis haben, was die Kunden des mittelständischen Einzelhandels nicht zufrieden stellt. Mit Hilfe einer umfangreichen Datenanalyse können die Entwürfe neuer Designer analysiert und deren Auswirkungen auf den Markt prognostiziert werden. Anhand dieser Prognosen können Kaufentscheidungen über Neueinsteiger in die Branche getroffen werden. Dies wird dazu beitragen, neue Talente zu gewinnen und den Umsatz in mittelgroßen Filialen zu steigern.

Unterhalten wir uns darüber? 

Wenn Sie mehr wissen möchten oder wünschen, dass wir einen Vorschlag für Ihre spezifische Anwendung entwickeln, kontaktieren Sie uns und wir werden uns mit Ihnen darüber unterhalten.