Wie man KI-Analytics für ein Unternehmen nutzt

Was Daten über Verkäufe, Kundenverhalten, Marketing, Inventar und Produkte für ein Unternehmen oder Unternehmer:innen aussagen können, ist schier endlos. Diese Informationen können dazu beitragen, bessere, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, was als Nächstes zu tun ist, wohin du deine Strategie ausrichten solltest und wie du deine Kund:innen bestmöglich bedienen kannst. Aber um das zu tun, musst du eine Menge Daten auswerten, was zeitaufwändig sein kann. 

Im Bereich der Technologie, welche die manuelle Datenverwaltung und das Storytelling unterstützt, hat es erhebliche Fortschritte gegeben, darunter auch die Analyse durch künstliche Intelligenz (KI). KI-Analytics ist eine breite Palette von Lösungen, die Benutzer:innen helfen sollen, bestimmte Datensätze zu verstehen. Wie andere Datenverarbeitungstools und Ressourcen soll KI-Analytics dazu beitragen, Benutzer:innen zu informieren und ihnen helfen, umsetzbare Maßnahmen zu ergreifen. 

In diesem Leitfaden erfährst du, was du über KI-Analytics wissen musst, welche Vorteile und Herausforderungen diese Tools mit sich bringen, wie sie sich von herkömmlichen Analyse-Tools unterscheiden und wie du sie am besten zu deinem Vorteil nutzen kannst. 

Was ist KI-Analytics? 

KI-Analytics ist eine Reihe von Datenanalysen, die künstliche Intelligenz einsetzen, um Daten zu extrahieren und zu verarbeiten. Es nutzt Systeme wie maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und spezifische Data-Mining-Techniken und -Strategien, um Informationen zu sammeln und sie für Benutzer:innen schneller zu verarbeiten, als ein Mensch es könnte. 

KI-Analytics eignen sich besonders für die Verarbeitung extrem großer Datenmengen. KI ist dafür gedacht, alle Daten, mit denen sie gespeist wird (z. B. Verkaufsdaten von Kund:innen), zu sichten und ihre Vorhersagen und Analysen in ein übersichtliches Modell, Diagramm oder eine Tabelle mit allen relevanten Informationen zu verwandeln, die du brauchst. 

Wie funktioniert KI-Analytics?

KI-Analytics funktioniert recht ähnlich wie jede andere Datenerfassungs- und Verarbeitungstechnik. Es ist einfach schneller und hat die Fähigkeit, Informationen aufgrund der KI-Technologie vorherzusagen und zu sortieren. 

Um KI-Analytics nutzen zu können, müssen dir die Rohdaten zur Verfügung stehen und du solltest ein Endprodukt im Hinterkopf haben. Zum Beispiel müssen Inhaber:innen eines Kleinunternehmens die Leistung ihrer bezahlten Werbemarketingmaßnahmen verstehen. Sie müssen diese Daten etwas organisieren, bevor sie die Informationen an das KI-Analyse-Tool weitergeben. Wie bei jedem anderen KI-Tool musst du ihm auch eine Aufgabe oder Aufforderung geben, damit es versteht, was es mit den Daten tun soll, die du ihm lieferst.

Sobald dies erfolgt ist und die Informationen im System vorliegen, verarbeitet das Tool sie und ermittelt Muster oder Vorhersagen, die für die Abfrage nützlich sind. 

KI-Analytics im Vergleich zu herkömmlichen Analyse-Tools

Sowohl traditionelle Analytics als auch KI-Analytics nutzen Technologien, um bestimmte Datensätze besser zu verstehen. Ein wichtiger Unterschied zwischen traditionellen Analytics und KI-Analytics besteht darin, ob Echtzeitdaten oder alte Daten verwendet werden. Berücksichtige auch diese wichtigen Unterschiede zwischen den beiden Datenstrategien. 

1. Prognose: In der traditionellen Datenanalyse werden häufig alte Daten verwendet, um zukünftige Modelle zu erstellen. Anstatt Prognosen auf alten Informationen zu stützen, können KI-Analytics aktuelle Daten und Algorithmen verwenden, um alles vom Kundenverhalten bis hin zu Marktveränderungen zu prognostizieren.

2. Einblicke: Traditionelle Datenanalysen verwenden alte Informationen (z. B. was in dem Quartal vor einem Jahr passiert ist), um zu verstehen, wie die Lage jetzt aussehen könnte. KI-Analytics können Echtzeitdaten nutzen, die es dir ermöglichen können, schnellere, sofortige Entscheidungen zu treffen.

3. Skalierung: KI-Analytics sind darauf ausgerichtet, riesige Datenmengen zu skalieren und zu verarbeiten. Herkömmliche Datenstrategien tun das oft nicht, und obwohl sie Technologien zur Verarbeitung und Präsentation von Daten einsetzen, gibt es immer noch ein menschliches Element, das den Prozess verlangsamen kann. 

4. Automatisierung: Automatisierung ist einer der wichtigsten Pluspunkte von KI. Traditionelle Datenanalysen erfordern menschliches Zutun, um Aufgaben zu erledigen. KI-Analytics kann viele Aufgaben automatisieren, was zur Reduzierung des Arbeits- und Zeitaufwands beiträgt. 

Welche verschiedenen Arten von KI-Analytics gibt es?

Damit KI in jeder Hinsicht gut funktioniert, musst du ihr eine ganz bestimmte Aufgabe übertragen. KI muss klare Parameter haben, um effektiv zu sein. Es gibt drei verschiedene Arten von KI-Analytics, die du verwenden kannst: deskriptive, prädiktive und präskriptive.

1. Deskriptiv

Eine deskriptive KI ist nützlich, um nachzuvollziehen, was dir Daten aus der Vergangenheit über historische Trends sagen können. Das ist sinnvoll, um die Verkaufszahlen der Vergangenheit zusammenzustellen und zu verstehen, wo du deine Ziele übertroffen oder verfehlt hast. 

Diese Art von KI verarbeitet alle von dir gesammelten Informationen und fügt ähnliche Datenpunkte zusammen, um Muster zu identifizieren. 

2. Prädiktiv

Prädiktive KI ist für Prognosen unerlässlich. Dieser KI-Typ stützt sich auf Daten, um neue Modelle und Datenberichte darüber zu generieren, was als Nächstes passieren könnte. KI-Analysealgorithmen können jedoch neue Ereignisse oder Möglichkeiten auf Grundlage von Trends identifizieren, die die Technologie ermitteln und erzeugen kann. 

Diese Art von KI ist unglaublich nützlich, um das Kaufverhalten von Kund:innen besser zu verstehen und insbesondere diejenigen anzusprechen, die wahrscheinlich Wiederholungskäufer:innen sind. 

3. Präskriptiv

Präskriptive KI sagt dir, was das Ergebnis auf der Grundlage deines Datensatzes sein sollte. Anstatt einfach nur eine Vorhersage zu treffen, wie beim vorherigen KI-Typ, wird präskriptive KI sowohl alte Daten als auch Echtzeitdaten verwenden, um die bestmögliche Aktion oder Option auf der Grundlage der vorhergesagten Ereignisse vorzuschlagen. 

GPS-Apps tun das bereits, um dir die besten Routen zu empfehlen. Für E-Commerce könnte dies nützlich sein, um Produktivitäts- oder Kundendienststrategien oder sogar Marketing- oder Vertriebspläne auszuwerten. 

Wie Kleinunternehmen und Unternehmer:innen KI-Analysetools nutzen können

Kleine Unternehmen und Unternehmer:innen können mithilfe von KI-Analytics herausfinden, wie gut ihr Unternehmen läuft, was sich ändern muss, um ihre Ziele zu erreichen, und welche Zukunftsprognosen nützlich sind, um sich jetzt vorzubereiten. 

1. Kundenverhalten und Einblicke: Wenn du Verhaltensweisen und Kauftrends kennst, kannst du deine Kund:innen besser bedienen und deine Conversion und Verkäufe optimieren. Greife auf Daten und Trends aus KI-Analytics zurück, um ihre Kaufgewohnheiten zu verstehen, so zum Beispiel, wann sie Geld ausgegeben und etwas gekauft haben, um Ideen für Produktpakete oder ideale Aktionszeiträume zu ermitteln. Nutze den Website-Traffic, um beliebte Produkte oder Themen zu identifizieren.

2. Inventarverwaltung: KI-Analytics unterstützen dich sehr gut dabei, den Überblick darüber zu behalten, was du zu verkaufen hast. Für die künftige Planung, insbesondere wenn du in Stoßzeiten vor den Feiertagen mehr verkaufst, kann dir KI-Analytics helfen, deinen Bestand so vorzubereiten, dass du weder zu wenig noch zu viel auf Lager hast. 

3. Website: KI-Analytics können dir helfen, deinen Onlineshop zu optimieren. KI kann den Website-Traffic auswerten, um schnell aufzuzeigen, wie sich Kund:innen auf deiner Website bewegen, z. B. wohin sie gehen, wie lange sie auf einer Seite verweilen und an welchem Punkt sie sie verlassen. Daten aus der KI-Analyse können dir sogar dabei helfen, bessere, ansprechendere Texte für deine Website zu erstellen, wenn du feststellst, dass Besucher:innen Buttons überspringen oder Seiten schnell wieder verlassen.

Vorteile und Herausforderungen von KI-Analytics

KI ist sowohl eine etablierte als auch eine neue Technologie. Neue Weiterentwicklungen und Varianten sind ständig verfügbar. Es gibt viele Beispiele dafür, dass KI für viele unserer täglichen Bedürfnisse reibungslos funktioniert. Es kommt Kleinunternehmern und Unternehmer:innen aller Art zugute, indem es Aufgaben automatisiert und optimiert, so dass mehr Zeit für andere Aufgaben bleibt. Es gibt jedoch eine Reihe von Herausforderungen oder Risiken, die mit dem Einsatz von KI einhergehen können. Es ist wichtig, sich über beide bewusst zu sein. 

Vorteile von KI-Analytics

Der Einsatz von KI für die Datenanalyse besticht in erster Linie in Sachen Effizienz – sei es, was die Zeit, Leistung oder Finanzen angeht.

• Geschwindigkeit: KI ist schnell. Sie kann eine unglaubliche Menge an Daten aufnehmen, diese verarbeiten und ihre Ergebnisse innerhalb kürzester Zeit präsentieren, was eine Person nicht könnte.

• Effizienz: Weil KI große Datenmengen so schnell erfasst, kann sie auch für dein Unternehmen insgesamt effizienter sein. Ihr einziger Nutzen besteht darin, schnell mehr Zeit verfügbar zu machen – auch für die Person, die sich normalerweise um die Datenanalyse kümmert – Datenlücken aufzuzeigen und Verbesserungen vorzuschlagen. 

• Kosteneinsparungen: KI-Analytics können ein kostensparendes Tool sein. Von Automatisierungen und der Reduzierung von Servicegebühren bis hin zur Identifizierung von Lücken und Verschwendung in den verarbeiteten Daten, ist KI eine gute Möglichkeit,um Geld zu sparen. 

Herausforderungen der KI-Datenanalyse

Vorbehalte gegen den Einsatz von KI für die Datenanalyse decken sich mit den Vorbehalten gegen KI-Tools im Allgemeinen. Dabei dreht es sich vor allem um die Genauigkeit und die Gefahr, dass Nuancen unberücksichtigt bleiben.

• Voreingenommenheit: KI versteht Nuancen nicht so gut wie wir. Wenn deine Daten in irgendeiner Weise verzerrt sind, wird die KI-Ausgabe dies widerspiegeln. Deshalb ist es so wichtig, dass eine Person die Daten und Ergebnisse strukturiert und überprüft.

• Genauigkeit: Bei KI können Datenungenauigkeiten auftreten, was zu Fehlern in deinen Ergebnissen führen kann. Stelle sicher, dass du die Eingabeaufforderung oder das von dir verwendete KI-Analyse-Tool, dein gewünschtes Ergebnis und die Richtigkeit der Daten noch einmal überprüfst.

• Ethik: Es gibt viele ethische Überlegungen, wenn es um KI geht. Manchmal wird ein KI-Tool mit unvollständigen, ungenauen oder voreingenommenen Daten geschult.  Wenn eine große Menge an Daten in ein KI-Tool eingespeist wird, gibt es auch rechtliche und sicherheitstechnische Risiken, insbesondere wenn es um Kundendaten geht. Achte darauf, hochwertige Tools zu verwenden, Annahmen zu überprüfen und deine Daten zu sichern. 

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