Op AI gebaseerde gegevensanalyse voor distributie en marketing
UITDAGING #1
Gegevenskwaliteit:
De bestaande gegevens in het ERP-systeem zijn over een lange periode historisch gegroeid en vertonen zwakke punten die moeten worden aangepakt.
UITDAGING #2
Verschillende gegevensbronnen:
De verschillende gegevensbronnen die moeten worden samengevoegd, hebben verschillende kenmerken.
UITDAGING #3
Selectie van geschikte analysemethoden:
Geselecteerde op AI gebaseerde analysemethoden toevoegen om nieuwe perspectieven voor de gegevens te bieden.
Over het project
Projectdoelstellingen
De uitgever van de WALTER Media kalender verricht regelmatig analyses van zijn contractgegevens in het ERP-systeem. Het project moet een antwoord bieden op de vraag of er synergieën zijn tussen ERP-gegevens en andere gegevensbronnen en of deze kunnen worden samengevoegd. Het doel is potentieel waardevolle nieuwe inzichten te genereren die als basis kunnen dienen voor strategische beslissingen. De centrale vraag is: Welke aanvullende inzichten en informatie kunnen worden verkregen uit de combinatie van ERP-gegevens met andere gegevensbronnen en de exploitatie ervan met behulp van AI-algoritmen?
De systematische analyse en integratie van gegevensbronnen moet uitgevers van kalenders in staat stellen een nauwkeurigere analyse van doelgroepen en geoptimaliseerde marketingstrategieën te ontwikkelen. Daarnaast zal de verbeterde gegevensanalyse bijdragen tot de totstandbrenging van efficiëntere bedrijfsprocessen en de besluitvorming in een bredere databank.
Een ander belangrijk aspect van het project is de evaluatie van de praktische voordelen van de verbeterde gegevensanalyse voor de operationele activiteiten. Er wordt nagegaan welke concrete acties en strategieën uit de nieuwe bevindingen kunnen worden afgeleid.
Startpositie
Calendarverlag is een onderneming die in heel Duitsland actief is en algemene reclameproducten distribueert. De afgelopen jaren heeft het bedrijf steeds meer gebruik gemaakt van moderne technologieën om haar bedrijfsprocessen te optimaliseren, met de nadruk op het gebruik van gegevensanalyse.
Momenteel maakt de uitgever van de kalender gebruik van het ERP-systeem om klant- en verspreidingsinformatie te documenteren. De contractgegevens worden regelmatig geanalyseerd met behulp van het ERP-systeem. Hiermee worden order- en cliëntgegevens verzameld als basis voor het nemen van weloverwogen beslissingen.
De analyses die tot dusver met het ERP-instrument zijn uitgevoerd, leveren goede resultaten op, maar slechts een zeker perspectief op bestaande gegevens. Daarom is het management geïnteresseerd in het onderzoeken en combineren van synergieën tussen de verschillende gegevensbronnen om diepgaandere en uitgebreidere inzichten te verkrijgen.
Het project heeft tot doel de verschillende gegevensbronnen systematisch te analyseren en mogelijke synergieën te benutten om clusters van soortgelijke klanten die AI gebruiken, in kaart te brengen. Er wordt nagegaan in hoeverre de gegevens onderling compatibel zijn en hoe ze kunnen worden geïntegreerd om een betere analyse mogelijk te maken. Door ERP-gegevens te combineren met externe bronnen hoopt de uitgever patronen en trends te identificeren die tot dusver onopgemerkt zijn gebleven.
Belangrijkste kwesties in het project
- Zijn de gegevens bruikbaar in het ERP?
- Leveren de gegevens uit het externe systeem aanvullende informatie op?
- Bieden op AI gebaseerde analyses aanvullende inzichten en zo ja, welke aanbevelingen kunnen daaruit worden afgeleid?
BESCHRIJVING VAN DE ONDERNEMING
Aanpak
Ons doel was een uitgebreid inzicht te krijgen in de datasets, de gegevenskwaliteit te verbeteren door middel van geavanceerde analysetechnieken en waardevolle aanbevelingen te formuleren voor soortgelijke klanten. Daartoe is een systematische aanpak gevolgd met verschillende gecoördineerde stappen.
1. Ten eerste werden de drie bestaande gegevensreeksen in detail gecontroleerd op volledigheid, consistentie en relevantie, waarbij ontbrekende of inconsistente gegevens werden geïdentificeerd en gedocumenteerd. De datasets werden vervolgens samengevoegd en dubbele functies verwijderd om redundantie te voorkomen en de consistentie van de gegevens te waarborgen.
2. Na integratie werden onvolledige gegevenspunten verwijderd volgens vastgestelde criteria om alleen gegevens met voldoende informatiedichtheid te gebruiken. De aangepaste gegevens zijn genormaliseerd en omgezet in een formaat dat de toepassing van AI-algoritmen vergemakkelijkt.
3- voor gegevensanalyse werden verschillende AI-algoritmen geëvalueerd. Op basis van de gegevensstructuur en de analytische doelstellingen werd de k-means clustering geselecteerd. Het algoritme werd gebruikt om patronen te identificeren, soortgelijke klanten te groeperen en op basis daarvan deugdelijke aanbevelingen te formuleren.
4. De analyse maakte het mogelijk specifieke aanbevelingen af te leiden die waren afgestemd op de behoeften van de klanten, met inbegrip van suggesties voor het optimaliseren van marketingstrategieën en interacties tussen klanten. Alle stappen, methoden en resultaten zijn volledig gedocumenteerd om de interne traceerbaarheid te waarborgen.
Resultaat van het project
Met de systematische integratie en analyse van de verschillende gegevensbronnen werden de belangrijkste kwesties van het project met succes aangepakt:
Bruikbaarheid van ERP-gegevens: Ondanks historische tekortkomingen in de gegevens van het ERP-systeem kunnen de gegevens na zorgvuldige aanpassing doeltreffend worden gebruikt. Het onderzoek naar de volledigheid, consistentie en relevantie, alsmede de correctie van ontslagen, vormden een betrouwbare basis voor verdere analyse.
Toegevoegde waarde van externe gegevensbronnen: De integratie van externe verkoopgegevens leverde waardevolle aanvullende informatie op. De combinatie met ERP-gegevens maakte een diepgaander inzicht in het gedrag van klanten en markttrends mogelijk en bracht patronen en synergieën aan het licht die tot dusver niet zijn vastgesteld.
Aanvullende inlichtingen uit op AI gebaseerde analyses: Het gebruik van AI-algoritmen, met name “k-means Clustering”, heeft geleid tot nieuw, degelijk bewijs. Er zijn verschillende groepen klanten geïdentificeerd die verschillen in aankoopgedrag en -behoeften. Op basis van deze clusters kunnen gerichte marketingstrategieën en distributieactiviteiten worden ontwikkeld.
De resultaten van het project tonen duidelijk de voordelen aan van het combineren van verschillende gegevensbronnen en het toepassen van AI-methoden voor strategische beslissingen. Het is passend dergelijke analyses regelmatig uit te voeren om voortdurend nieuwe kennis te verwerven en flexibel te kunnen reageren op marktveranderingen. Dit helpt uitgevers van kalenders concurrerend te blijven en hun bedrijfsdoelstellingen efficiënter te verwezenlijken.
Belangrijkste lessen die uit het project zijn getrokken
In samenwerking met:
