AI Potenzialanalyse mit Data Thinking Workshop

AI Potenzialanalyse mit Data Thinking

Wir helfen dir AI Potenziale in deinem Unternehmen zu entdecken und eine Strategie zu entwickeln.

AI Use Cases identifizieren
Strategische AI Roadmap entwickeln
Erprobtes Workshopkonzept
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Unter anderem diese Kunden setzen bereits AI ein, um ihre Effizienz zu steigern:

Erkenne AI Potenziale in deinem Unternehmen mit Data Thinking

Du möchtest nicht nur blind einem Trend folgen, sondern strategisch herausfinden, welche deiner unternehmerischen Herausforderungen du mit AI lösen kannst?

Im Data Thinking Workshop machen wir KI Potenziale in deinem Unternehmen sichtbar und entwickeln eine erfolgsversprechende Strategie mit konkreten Use Cases.

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Vom Data Thinking Workshop zur AI Strategie

Du möchtest AI Potenziale in deinem Unternehmen erkennen? So geht es weiter:

Herausforderungen verstehen

Wir beginnen mit dem zu lösenden Problem, identifizieren Herausforderungen und Verbesserungspotenziale und klären deine AI-Ziele. Hierzu nutzen wir Elemente des Data Thinking, um datengetriebene, nutzerorientierte Lösungen zu entwickeln.

Use Case Brainstorming

In gemeinsamen Brainstorming-Sessions diskutieren wir, wie wir eure Unternehmensdaten nutzen können. Außerdem schauen wir uns mögliche Anwendungsbereiche für KI an. Wir prüfen, welche Daten wir zur Lösung des Problems verwenden können.

Use Case Bewertung

Die identifizierten AI-Anwendungsfälle bewerten wir hinsichtlich ihrer Umsetzbarkeit, ihren Kosten und ihres potenziellen Nutzens. Darauf basierend nehmen wir eine Priorisierung vor. Außerdem wählen wir geeignete Use Cases für die Umsetzung aus.

AI Roadmap

In einer AI Roadmap legen wir konkrete Schritte zur Implementierung der aussichtsreichsten AI-Anwendungsfälle fest. Wir planen sowohl technische als auch organisatorische Ressourcen.

Herausforderungen verstehen

Wir beginnen mit dem zu lösenden Problem, identifizieren Herausforderungen und Verbesserungspotenziale und klären deine AI-Ziele. Hierzu nutzen wir Elemente des Data Thinking, um datengetriebene, nutzerorientierte Lösungen zu entwickeln.

Use Case Brainstorming

In gemeinsamen Brainstorming-Sessions diskutieren wir, wie wir eure Unternehmensdaten nutzen können. Außerdem schauen wir uns mögliche Anwendungsbereiche für KI an. Wir prüfen, welche Daten wir zur Lösung des Problems verwenden können.

Use Case Bewertung

Die identifizierten AI-Anwendungsfälle bewerten wir hinsichtlich ihrer Umsetzbarkeit, ihren Kosten und ihres potenziellen Nutzens. Darauf basierend nehmen wir eine Priorisierung vor. Außerdem wählen wir geeignete Use Cases für die Umsetzung aus.

AI Roadmap

In einer AI Roadmap legen wir konkrete Schritte zur Implementierung der aussichtsreichsten AI-Anwendungsfälle fest. Wir planen sowohl technische als auch organisatorische Ressourcen.
Case Study

20 % weniger Wartezeit im Kundenservice

30 % weniger Überproduktion

durch den Einsatz eines Chatbots

E-Commerce
Azure OpenAI, Power BI

Herausforderung

Durch eine steigende Anzahl von Kundenanfragen ist das Support-Team überlastet und es entstehen lange Wartezeiten. Dadurch sinkt die Kundenzufriedenheit. Die Kosten für den Kundensupport sind hoch.

Lösung

Entwicklung eines Chatbot-Prototyps. Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und Machine Learning, um Kundenanfragen in Echtzeit zu beantworten. Feedback zur Verbesserung der Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit.

Ergebnis

Die Einführung des KI-basierten Chatbots ermöglicht einen verbesserten Kundenservice mit uneingeschränkter Erreichbarkeit. Gleichzeitig sinken die Kosten. Der automatisierte Support steigert die Effizienz und erhöht die Kundenzufriedenheit.

Case Study

25 % weniger Abwanderung

durch präzise Vorhersagen und Churn Prevention

Eingesetzte Technologien
Azure, Power BI
Ansatz/Lösung
  • KI-basiertes Modell zur Vorhersage von Kundenabwanderung
  • Einsatz von Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzwerken zur Identifizierung von Abwanderungstendenzen
  • Verwendung und Zusammenführung von Datenquellen wie Nutzungsverhalten, Kundenservice-Interaktionen, Vertragsinformationen, demografische Daten
Ergebnis
Mit Einführung eines KI-basierten Churn Prediction-Systems reduziert sich die Churn-Rate effektiv und die Kundenbindung steigt signifikant. Dank Maschinellem Lernen ist das Unternehmen in der Lage, Vorhersagen zu potenziellen Kundenabwanderungen zu treffen. Auf dieser Basis ergreift es proaktiv Maßnahmen zur Prävention. Das führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer gesteigerten Kundenloyalität. Außerdem sinken durch den Einsatz des KI-Systems operative Kosten.

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