Hilti Big Data Analytics Competition Big Hilti für Hilti Online

Transkript

1 Hilti Big Data Analytics Competition 2015 Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen Big Hilti für Hilti Online Gestalten Sie als Teil des Big Data-Teams die Zukunft von Hilti Online! Die Hilti IT Innovation Competition ist eine jährlich stattfindende Managementinitiative, die Nachwuchstalente dazu auffordert, innovative Lösungen für neue technische Herausforderungen zu finden. In der Hilti Big Data Analytics Competition 2015 werden innovative Ideen im Zusammenhang mit Big Data-Technologien gesucht und ausgearbeitet, die Hilti Online (HOL, leistungsfähiger machen. Hilti bietet auf HOL Informationen und Software an und verkauft dort Produkte. HOL ist deshalb ein zentrales Vertriebsund Kundenbindungswerkzeug. Es gibt für jedes Land eine eigene HOL-Website. Die Adresse für die US-Website lautet beispielsweise Hilti vertreibt seine Produkte ohne Zwischenhandel direkt an den Kunden und ist deshalb auf die Meinung und die Anwendungserfahrungen der Kunden angewiesen. Die Rückmeldungen der Kunden fliessen in die Produktentwicklung ein und sind die Grundlage für neue Serviceideen und massgeschneiderte Softwarelösungen. Darüber hinaus erbringt die Analyse von Transaktionsdaten (bisheriges Kaufverhalten) und Masterdaten (allgemeine Informationen zum Kunden, z. B. Grösse, Tätigkeit, Potenzial usw.) weiteren Aufschluss über das Kundenverhalten. Diese Daten sind strukturiert und intern bei Hilti hinterlegt. Mit Big Data-Technologien ist es uns möglich, weitaus mehr Informationen, unterschiedliche Datentypen (externe Daten, unstrukturierte Daten) und Datenströme zu verarbeiten und nutzbar zu machen. Hinzu kommen leistungsfähige statistische Verfahren. 1 von 8

2 Zielsetzung 1. Mit Big Data-Technologien in HOL datenbasierte Kundenerkenntnisse gewinnen, daraus Produktempfehlungen ableiten und eine 1:1- Marketingerfahrung anbieten. 2. Hilti als potenziellen künftigen Arbeitgeber für die Teilnehmer präsentieren. Zielgruppe Der Wettbewerb richtet sich an Studenten (Universitäten und Fachhochschulen) und junge Berufstätige (z. B. aus Startups). Die Teilnahme interdisziplinärer Teams ist ausdrücklich erwünscht. Aufgabenstellung Hauptziel von Hilti ist, dem Kunden über HOL eine 1:1-Marketingerfahrung anzubieten. Für diese Aufgabe brauchen wir ein breit aufgestelltes Team. Wählen Sie die Aufgabe, die am besten zu Ihren Fähigkeiten passt, und machen Sie mit beim Big Data-Team von Hilti. Aufgabenstellung 1: Mit Big Data das Marketingpotenzial von HOL besser nutzen Experten «Big Data und Marketing»: HOL ist eine erstklassige Website, auf der Kunden Hilti Produkte kaufen. Hilti möchte HOL zu einer Website machen, über die Produkte besonders gut verkauft werden. Ihre Aufgabe: Entwickeln Sie innovative Marketingideen. Wir möchten, dass unsere Website den Kunden individueller anspricht, und dass unsere Konzepte aus dem Business-to-Consumer-Bereich (B2C) auf den Business-to-Business-Bereich (B2B) übertragen werden. Wodurch unterscheiden sich Webshops für B2C und B2B? Welche Erkenntnisse aus der Auswertung von Big Data können im Hinblick auf das Marketing hilfreich sein? Welche Datenarten können wir über HOL generieren und erfassen? In welchen Geschäftsprozessen können wir die mit HOL erfassten Daten einsetzen? Was erwarten Digital Natives von Big Data-Funktionen? Der Gestaltungsspielraum für Ihre Ideen ist bei dieser Aufgabe sehr gross. Wir erwarten eine Seminararbeit mit stark konzeptionellem Bezug sowie Entwürfe zur Benutzeroberfläche. Weitere Erläuterungen zu Aufgabenstellung 1 entnehmen Sie dem Anhang dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen. Aufgabenstellung 2: Cross-Selling auf Hilti Online Datenwissenschaftler: Empfehlungen à la «Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch...» generieren auf Amazon.com 30 Prozent 2 von 8

3 und auf Netflix 70 Prozent des Umsatzes. Aufgabe: Entwickeln Sie eine Empfehlungsengine, die unseren HOL- Kunden Produkte vorschlägt, die für sie geeignet sein könnten. Passen Sie B2C-Konzepte für den B2B-Bereich an und schaffen Sie ein Website- Konzept, das unsere Kunden an Amazon erinnert. Wir benötigen eine Kombination aus Cross-Selling-Engine und Konzeptmarketing. Die erforderlichen Daten stellt Hilti. Das Data Mining ist Ihre Aufgabe. Sie arbeiten dabei mit anonymisierten Verkaufsdaten sowie Masterdaten zu Kunden und Materialien. Ein Datensatzmuster ist im Anhang dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen eingefügt. Sehen Sie sich den Datensatz genau an und beantworten Sie folgende Frage: Welches Produkt (Werkzeug oder Verbrauchsartikel) soll ich empfehlen, wenn Kunde xy kommt? Welches Programm Sie für das Data Mining einsetzen, entscheiden Sie. Idealerweise arbeiten Sie mit Open-Source-Tools wie R oder Python. Wichtige Termine Letzter Abgabetermin 31. Dezember 2014 Halbfinale 23. Januar 2015 Einladung zur Endrunde 30. Januar 2015 Finale 4. bis 6. März 2015 Preise Platz 1 eine unvergessliche Reise: Das Gewinnerteam (bis zu fünf Personen) fliegt auf unsere Kosten für fünf Tage zu einem der strategischen IT-Standorte von Hilti: Kuala Lumpur (Malaysia), Tulsa (USA) oder Schaan (Liechtenstein). Wohin die Reise geht, hängt davon ab, aus welcher Region das Gewinnerteam stammt. Ein Gewinnerteam aus Kuala Lumpur würde beispielsweise nach Schaan oder Tulsa reisen. Die Teammitglieder erhalten bei der Reise Einblicke in die Arbeit der Hilti IT-Services und können wichtige Kontakte knüpfen. Platz 2 und 3 ein Stück Hilti: Alle Teilnehmer aus den Teams, die auf Platz 2 oder 3 landen, erhalten ein Elektrowerkzeug von Hilti. Alle Finalteilnehmer Praktika: Für jeden Finalisten vereinfachen wir den Bewerbungsprozess für eine bezahlte Praktikumsstelle. Während des Praktikums können die Finalisten ihre Idee weiter ausarbeiten und bei Hilti in die Tat umsetzen. 3 von 8

4 Teilnahmebedingungen In diesem Wettbewerb geht es um Hilti Produkte und Aufgabenstellungen im Zusammenhang mit Big Data. Die Veranstaltung richtet sich an Studenten und Nachwuchstalente. Teilnahme: Es werden Einsendungen von Einzelteilnehmern und Teams (bis 5 Mitglieder) entgegengenommen. Die Teamgrösse wird bei der Auswertung nicht berücksichtigt. Die Teilnehmer müssen die Teilnahmebedingungen lesen und sich mit ihnen einverstanden erklären. Die Teilnahme steht Studenten offen, die an Universitäten oder Fachhochschulen eingeschrieben sind und Informationstechnik, Wirtschaft, Technik oder Studiengänge aus anderen Bereichen belegen. Für die Teilnahme werden keine Programmierkenntnisse oder umfangreiche technische Kenntnisse aus dem Bauwesen vorausgesetzt. Mentoren, Besuche vor Ort, Datensätze: Auf Wunsch stellt Hilti jedem Team für die Dauer des Wettbewerbs einen Mentor zur Seite. Bei Bedarf können auch Besuche vor Ort und Gesprächsrunden mit den Fachleuten von Hilti eingerichtet werden. Im Vorfeld dazu müssen die teilnehmenden Teams ihre persönlichen Angaben (Name, Kontaktnummer, ) bis zum 15. September 2014 an IT-innovation@hilti.com senden. Jedes teilnehmende Team erhält daraufhin ein Registrierungsformular zugesendet. Teams, die an Aufgabenstellung 2 interessiert sind, müssen eine Vertraulichkeitsvereinbarung unterzeichnen. Erst dann erhalten sie von Hilti den Datensatz. Abgabe: Die Teilnehmer müssen ihre kreativen Ideen bis zum 31. Dezember 2014 einreichen. Aus dem Beitrag sollte hervorgehen, was Ihre Idee bezwecken soll und in welcher Form sie für Hilti und unsere Kunden einen Vorteil darstellt. Stellen Sie typische Situationen und Anwendungen, Entwurfsvorschläge und die Vorteile Ihrer Idee für Hilti anschaulich und attraktiv dar. Selbstverständlich können Sie angemessene Annahmen zu technischen Anforderungen und erforderlichen Daten zugrunde legen. Halbfinale: Die Finalisten werden in einer Videokonferenz ausgewählt. Alle Informationen zum weiteren Verlauf werden den Teilnehmern rechtzeitig mitgeteilt. Workshop vor Ort: Die besten acht Teams (die Finalisten) reisen zu einem zweieinhalbtägigen Workshop bei Hilti Asia IT Services Sdn. Bhd. (Adresse: Level 7-01, Symphony House, Pusat Dagangan Dana 1, Jalan PJU 1A/46, Petaling Jaya, Selangor, Malaysia). Bei dieser Veranstaltung können die Teams ihre Ideen weiter ausarbeiten und Hilti näher kennenlernen. Zudem besteht die Möglichkeit, Kontakte zu kreativen Gleichgesinnten zu knüpfen. Die Vorschläge der Finalrunde werden von internationalen Fachleuten geprüft. Anschliessend werden die Gewinner ermittelt und bekanntgegeben. Alle Finalteilnehmer werden zur Preisverleihung eingeladen, bei der der CIO von Hilti und die Mitglieder der internationalen Jury die erbrachten Leistungen würdigen. Preise werden nur an Teilnehmer vergeben, die bei der Verleihung anwesend sind. 4 von 8

5 Sie haben folgende Möglichkeiten, Ihre Idee in Ihrem Beitrag zu präsentieren: Prototyp: Sie entwickeln einen Prototypen und fassen die Funktionen und wichtigsten Vorteile Ihrer Idee zusammen (max. 5 Seiten). Schriftlicher Beitrag: Sie entwickeln ein Konzept oder kalkulieren ein Geschäftsszenario. Sie können auch einen Prozess beschreiben oder Anwendungsszenarien inklusive Bildern und Screenshots vorlegen. Auf jeden Fall sollte Ihre Idee kurz zusammengefasst sein. Wir benötigen ausserdem einen Überblick über die wichtigsten Vorteile Ihrer Idee (max. 10 Seiten). Film: Sie veranschaulichen Ihre Idee in einem Film und legen eine kurze Beschreibung der wichtigsten Funktionen und Vorteile (max. 5 Seiten) bei. Bewertungskriterien: Ausschlaggebend bei der Bewertung der Einsendungen sind die Kriterien Innovation, zu erwartende Vorteile für Hilti und unsere Kunden, technische Machbarkeit, Ausarbeitung und Präsentation der Lösung. Selbstverständlich helfen wir Ihnen bei Fragen. So erreichen Sie uns: IT-innovation@hilti.com Facebook.com/hilticareer Anhang Aufgabenstellung 1 Eine B2B-Plattform (Business to Business) muss eine gute, erfolgreiche, lang anhaltende Geschäftsbeziehung mit dem Kunden gewährleisten. Unter dieser Aufgabenstellung müssen Sie mindestens die folgenden Punkte abdecken: Wodurch unterscheiden sich Webshops für B2C und B2B? Der unternehmensinterne Handel unterscheidet sich vom Handel zwischen Unternehmen und Verbrauchern (Einzelhandel). Die Verkaufsvorgänge laufen auf beruflicher Ebene ab und das Kaufverhalten ist weniger stark durch spontane Entscheidungen geprägt. Welche Auswirkungen hat dieser Unterschied für einen B2B-Webshop? Welche Erkenntnisse aus der Auswertung von Big Data können im Hinblick auf das Marketing hilfreich sein? Legen Sie die Ziele für HOL B2B fest und benennen Sie die Big Data-Analyseverfahren und -Technologien, mit denen sich die Ziele für HOL B2B in die Tat umsetzen lassen. 5 von 8

6 Welche Datenarten können wir über HOL generieren und erfassen? Wir möchten den Kunden langfristig an uns binden. Umreissen Sie, welche Datenarten wir brauchen, um den Kunden zu verstehen und ihm entgegenkommen zu können. In welchen Geschäftsprozessen können wir die mit HOL erfassten Daten einsetzen? Was erwarten Digital Natives von Big Data-Funktionen? Umreissen Sie, wie HOL derzeitigen und künftigen Digitalkunden erfolgreich Produkte anbieten kann. Sie müssen sich nicht auf die obigen vier Punkte beschränken. Vielmehr geht es darum, eine innovative Idee für HOL vorzulegen. Die Idee sollte eine Neugestaltung des derzeitigen HOL vorsehen. Anhang Aufgabenstellung 2 Datenquellen: Wie beim Data Mining üblich, stammen die Daten aus mehreren Quellen, z. B. aus Kundentransaktionen (d. h. Kaufhistorie) und ihren attributbasierten Informationen (Mitarbeiterzahl oder Kaufberechtigungen). Darüber hinaus können Sie Informationen zu den Kundeninteraktionen, z. B. Telefongespräche, Gesprächstermine und Reklamationen, verwenden. Es ist für eine reibungslose Geschäftsbeziehung unerlässlich, dass die Kundeninformationen stets auf dem aktuellen Stand sind. Die vier Datentabellen werden für die Dateneingabe verwendet. Sie wurden vom CRM-System (Customer Relationship Management) bzw. ERP-System (Enterprise Resource Planning) erfasst und werden nachfolgend näher vorgestellt: 6 von 8

7 Die Tabelle Einkauf enthält Transaktionsdaten; die Tabelle Produkt enthält Produktdaten; die Tabelle Aktivität enthält Interaktionsdaten; die Tabelle Kunde enthält Kundenattributdaten. Die Tabelle Einkauf enthält Informationen zu den jeweiligen Käufen. Eine Transaktion (1 Zeile im Datensatz) steht für den Kauf eines definierten Artikels durch einen bestimmten Kunden. Der daraus resultierende Datensatz deckt mehrere Jahre ab und ist mehrere Millionen Zeilen lang. Aus der folgenden Tabelle geht hervor, wie diese Daten klassifiziert werden: Attributname Attributart Erläuterung Attribut CustomerID Text Eindeutige Identifizierung des Kunden ProductCode Text Eindeutige Identifizierung des Produktes PurchaseDate Datum Kaufdatum Quantity Nummerisch Anzahl der gekauften Artikel NetSales Nummerisch Nettoverkaufsumsatz SalesChannel Kategorisch Vertriebskanal, der genutzt wurde (insgesamt 5), z. B. HOL oder Hilti Center In der Tabelle Produktdaten sind Informationen zu den Produkten zusammengefasst: Attributname Attributart Erläuterung Attribut ProductCode Text Eindeutige Identifizierung des Produktes IPCLine Kategorisch Produktkategorie (50 Kategorien) IPCClass Kategorisch Produkttyp (7 Produkttypen), z. B. Verbrauchsmaterial, Werkzeug oder Zubehör Interaktionen mit Kunden: Dazu gehören sogenannte Aktivitäten (z. B. Besprechungstermine, Telefonanrufe, Reklamationen, s). Die Attribute sind in der nächsten Tabelle zusammengefasst: Attributname Attributart Erläuterung Attribut CustomerID Text Eindeutige Identifizierung des Kunden ActivityDate Datum Datum, an dem die Aktivität stattfand Category Kategorisch Art der Interaktionen (37 Interaktionen) Objective Kategorisch Ziel der Aktivität (28 Aktivitäten), z. B. Marketingkampagne, technischer Support, Inkasso 7 von 8

8 Result Kategorisch Ergebnis der Aktivität (47 Ergebnisse), z. B. Tests vor Ort, Bestellung oder neue Baustelle ContactPerson Kategorisch Tätigkeitsbezeichnung der kontaktierten Person (70 Tätigkeitsbezeichnungen), z. B. Sicherheitsbeauftragter, Projektmanager, Ingenieur RelatedCampaigns Text Nur für genau bestimmte Aktivitätskategorien relevant (für Marketingkampagnen) Dauerhaft gültige Kundenattribute: Zu diesen Kundenattributen gehören Attribute, die dauerhaft an den Kunden gekoppelt sind. Die historischen Informationen zu diesen Eigenschaften sind nicht verfügbar. Sie können deshalb in unserer Analyse als statisch angesehen werden. Diese Attribute sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst: Attributname Attributart Erläuterung Attribut CustomerID Text Eindeutige Identifizierung des Kunden EngagementStatus Kategorisch 1 von 5 Statusangaben PotentialClass Kategorisch 1 von 5 Klassen FleetUser Kategorisch Kunde ist aktiv, nicht aktiv oder kein Flottenanwender HOLUser Binär Kunde nutzt HOL oder nicht TradeCode Kategorisch 1 von 12 Gewerksbezeichnungen VisitFrequency Nummerisch Besuchshäufigkeit (in Wochen) NumberEmployees Nummerisch Anzahl der Mitarbeiter im Unternehmen PostalCode Text Postleitzahl des Kunden Aggregierte Funktionen: Sie können die Attribute nach freiem Ermessen aggregieren und so neue Funktionen erstellen. Beispiele: Funktionsbezeichnung Funktionstyp Erläuterung Funktion PreferredSalesChannel Kategorisch Bevorzugter Vertriebskanal NetSalesLastMonth Nummerisch Nettoverkaufsumsatz im abgelaufenen Monat OverallNetSales Nummerisch Nettoverkaufsumsatz gesamt vor dem Kauf Big Data konkret handeln mit Informationen aus der Analyse 8 von 8