Wie Sie im Vertrieb aus Ihren Daten Werte schaffen. Prof. Dr. Michael Feindt ( KIT / Blue Yonder )

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1 Wie Sie im Vertrieb aus Ihren Daten Werte schaffen Prof. Dr. Michael Feindt ( KIT / Blue Yonder ) Fachkonferenz Sales Performance Excellence Mit besserer Vertriebssteuerung zu mehr Vertriebspower Frankfurt,

2 Big Data Predictive Analytics Absatzplanung: Ständige Lieferbereitschaft, keine Reste Database Marketing: Teure Werbemaßnahmen an den richtigen Kunden Pipeline Management: Opportunities richtig einschätzen Dynamic Pricing: Absatz, Umsatz, Rohgewinn steigern

3 Big Data Predictive Analytics Absatzplanung: Ständige Lieferbereitschaft, keine Reste Database Marketing: Teure Werbemaßnahmen an den richtigen Kunden Pipeline Management: Opportunities richtig einschätzen Dynamic Pricing: Absatz, Umsatz, Rohgewinn steigern

4 Big Data: Großer Markt mit starkem Wachstum Big Data: Umgang mit riesigen Datenmengen (strukturiert und unstrukturiert) Marktwachstum für Big Data- Lösungen auf 48 Milliarden $ in 2017 erwartet. Trends Market Size ($bn) Volume V Exponential increase in data volume Transaction-based data stored through the years Unstructured data streaming in from social media, etc Sensor and machine-to-machine data being collected Velocity Data streaming at unprecedented speed RFID tags, sensors, smart metering, social media and internet-of-things are driving the need to deal V with torrents of data in near-real time CAGR + 34% Variety V Data today comes in all types of formats Structured data in traditional databases Information created from line-of-business applications Unstructured text documents, , video, audio, stock ticker data and financial transactions Quelle: Gartner V + Value: Durch Prognosen und Entscheidungsautomatisierung Werte aus den großen Datenmengen schaffen

5 Wirklich?

6 2014 Technologie und Algorithmen aus Elementarteilchenphysik als Grundlage für datengetriebene Prognosetechnologie für die Wirtschaft (Big Data Predictive Analytics)

7 Photos: CERN, Blue Yonder Technologietreiber Elementarteilchenphysik LHC: 27km Umfang

8 BIG: 1 PetaByte / Sek. = Byte / Sek. Wenn 1 Bit einem Blatt entspricht entspricht 1 PByte allen Blättern auf der Erde

9 PREDICTIVE: NeuroBayes Ein High-Tech-Algorithmus aus der experimentellen Elementarteilchenphysik kann komplexe Zusammenhänge aus historischen Datenbanken von Firmen lernen und zur Prognose für die Zukunft nutzen. Basiert auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk. Ist aber viel mehr. Äußerst hohe Generalisierungsfähigkeit (d.h. die Vorhersagen treffen innerhalb ihrer angegebenen Unsicherheiten auch ein.)

10 (Big Data) Predictive Analytics: Aus eigenen und anderen Datenquellen möglichst viel Information über möglichst viele Einzelfälle gewinnen (z.b. Artikel, Kunden, Point of Sales, Artikel am Point of Sales, Tage, Tage und Haushalte) Mit modernen Algorithmen Prognosen für die Zukunft für jeden individuellen Einzelfall machen. Inklusive Unsicherheit (Risiko), ganze Wahrscheinlichkeitsverteilung. Automatisch regelmäßig wieder. Oft im Laufe der Zeit immer besser.

11 Besonders gut, wenn es viele unabhängige Messungen gibt, und viel relevante Daten pro Einzelfall. Firmeneigene Daten oft nur zum Bruchteil genutzt. Verknüpfung mit externen Datenquellen oft sinnvoll. Kompliziert? Ja, muss aber nicht für den Endanwender: Für einige Fragestellungen/Branchen gibt es SaaS-Lösung in der (europäischen) Cloud

12 Intern: individualisierte Prognosen in Form von Wahrscheinlichkeitsverteilungen aufgrund möglichst vieler objektiver Daten über möglichst viele Einzelfälle. Standardabweichung (Volatilität) Abweichung von Normalverteilung (heavy tails) Erwartungswert Modus Entscheidungsoptimierung und -automatisierung aufgrund solcher Prognosen

13 (Big Data) Prescriptive Analytics: Nutze die Prognosen, um Entscheidungen zu treffen. Mathematisch optimal. Vollautomatisch. Full Service als Software as a Service in der Cloud (in Europa, private Rechenzentren). Technische Komplexität komplett outgesourct.

14 99% aller operativen Entscheidungen in Unternehmen können automatisiert werden. Und in oft ähnlich wiederkehrenden Situationen viel schneller, zuverlässiger und besser als bisher getroffen werden.

15 Big Data Predictive Analytics Absatzplanung: Ständige Lieferbereitschaft, keine Reste Database Marketing: Teure Werbemaßnahmen an den richtigen Kunden Pipeline Management: Opportunities richtig einschätzen Dynamic Pricing: Absatz, Umsatz, Rohgewinn steigern

16 Retail Nachfrage - Vorhersage und automatische Disposition Was wäre, wenn alle Par.en einer Supply Chain immer das op.mimale Inventar hä<en, KEIN out of stock, KEIN overstock

17 Reduktion von Lebensmittelverschwendung 30 Mrd. Retailer: Big Data und datengetriebenes automatisches Replenishment mit Blue Yonder 20,213m EUR. Abschri(enreduk.on im Frischebereich 4,570m EUR. Effizienzverbesserung durch Op.mierung im Replenishmentprozess 2,489m EUR. Reduk.on von gebundenem Kapital durch Reduk.on des Lagerbestandes 10%. Weniger Out- of- Stock

18 Scheinbar unvereinbare Ziele vereinbaren: mit Hilfe von individualisierten Prognosen / Entscheidungen Beispiel aus dem Versandhandel (Otto): Erhöhung der Warenverfügbarkeit bei gleichzeitiger Reduktion von Restbeständen am Ende der Saison Ergebnis: Prognoseverbesserung um 40% Bestandsverbesserung im 2-stelligen Mio.- -Bereich pro Jahr.

19 SaaS-Lösung für präzise Nachfrageprognose

20 Big Data Predictive Analytics Absatzplanung: Ständige Lieferbereitschaft, keine Reste Database Marketing: Teure Werbemaßnahmen an den richtigen Kunden Pipeline Management: Opportunities richtig einschätzen Dynamic Pricing: Absatz, Umsatz, Rohgewinn steigern

21 Target mit Katalog ist 5 mal so hoch wie ohne Katalog... Warum nur an die Hälfte der Kunden schicken? Marketing Department möchte mehr Budget, um mehr Kunden in die Läden zu bringen... + Target? + Budget

22 Aber das ist meist falsch! Der Katalog hat einen Effekt, aber der ist viel kleiner. z.b. +30%. Faktor 1,3 statt 5. Warum? Weil Katalogversand meist von,,kundengüte abhängt. + target + budget

23 Warum ist das so? Was zählt, ist diese Kausalitäts- Struktur. Historische Daten über den Kunden Ziel Aktion Neue Blue-Yonder-Algorithmen können diesen kausalen Einfluss der Aktion auf jeden Kunden prognostizieren. (individualisiertes Uplift-Modell)

24 Scheinbar unvereinbare Ziele vereinbaren mit Hilfe von individualisierten Prognosen / Entscheidungen Beispiel aus dem Cash&Carry - Handel u Reduktion des Werbebudgets um 36% u bei gleichzeitiger Erhöhung des Kundenaktivität um ca. 2,8% Kundenaktivität (Nutzen) Selektion nach individualisiertem kausalen Einfluss des Katalog- Versands auf individuellen Kunden Klassische Selektion nach Güte : höherer Nutzen = höhere Kosten Niedrigere Kosten = niedriger Nutzen Ausstattungstiefe (Kosten)

25 Big Data Predictive Analytics Absatzplanung: Ständige Lieferbereitschaft, keine Reste Database Marketing: Teure Werbemaßnahmen an den richtigen Kunden Pipeline Management: Opportunities richtig einschätzen Dynamic Pricing: Absatz, Umsatz, Rohgewinn steigern

26 Turnaround Opportunities einschätzen aus der Vertriebsdatenbank: Prognose für Quartalsumsatz, täglich aktualisiert (inklusive Unsicherheit, nicht nur aggregiert)

27 Turnaround Vergleich mit CRM-Standard: deutlich robuster, erkennt offensichtliche Ausreißer keine Systematik durch feste Abschlusswahrscheinlichkeiten. Prognose für Quartalsumsatz, täglich aktualisiert

28 Big Data Predictive Analytics Absatzplanung: Ständige Lieferbereitschaft, keine Reste Database Marketing: Teure Werbemaßnahmen an den richtigen Kunden Pipeline Management: Opportunities richtig einschätzen Dynamic Pricing: Absatz, Umsatz, Rohgewinn steigern

29 Wie funktioniert Dynamic Pricing? Messung Preis-Absatz-Funktion Data Science Berechnung optimaler Preis Anwendung Preis-Regeln

30 Wie funktioniert Dynamic Pricing? Messung Preis-Absatz-Funktion Mathematik Berechnung optimaler Preis Anwendung Preis-Regeln (configurable by customer)

31 Wie funktioniert Dynamic Pricing? Messung Preis-Absatz-Funktion Optimierungs-Spielraum min/max Preis Berechnung optimaler Preis Preis- Schritte restlicher Optimierungs- Spielraum Beziehungen innerhalb Artikelgruppe Wettbewerber- Preise Anwendung Preis-Regeln

32 Optimierung von Umsatz und Ertrag Einstellung der Strategie Wirkung auf KPIs wird mit Simulation sichtbar gemacht Kunde wählt strategischen Arbeitspunkt Rohertrag Arbeitspunkt Umsatz

33 Bestandssteuerung mit Dynamic Pricing Bestand heute Zieldatum Bestandsprognose Preisänderung Zeit Bestand wird zum besten Preis punktgenau zum Zieldatum abverkauft

34 Dynamic Pricing 10% mehr Abverkäufe 6% mehr Umsatz 4% mehr Rohertrag 3% mehr Neukunden keine Erhöhung der Retourenrate keine Erhöhung der Kundenbeschwerden Massive Verminderung der Restanten à Prozessverschlankung in der Verwertung gemessen in A/B-Tests

35 Dynamic Pricing in der Otto-Group Projektstart in einer einzelnen Kategorie mit Produkten pro Kategorie Preisänderungen pro Tag Rollout über alle Kategorien und viele Tochterunternehmen

36 Dynamic Pricing ist eine SaaS-Lösung Dynamic Pricing ist eine auf der Blue Yonder Predictive Application Platform as a Service gebaute Lösung. Blue Yonder s Data Scientists integrieren sie in Ihr E-Commerce-System und betreiben die Lösung in Blue Yonder s Cloud-Infrastruktur (in Deutschland). Customer-defined Domain Model Custom Machine Learning Pipeline Custom APIs and User Interfaces Data Services Storage Platform Job Control Framework Web Application Runner Standard APIs Multi-Tenant Runtime Environment Secure Micro Cloud Infrastructure

37 Big Data Predictive Analytics Absatzplanung: Ständige Lieferbereitschaft, keine Reste Database Marketing: Teure Werbemaßnahmen an den richtigen Kunden Pipeline Management: Opportunities richtig einschätzen Dynamic Pricing: Absatz, Umsatz, Rohgewinn steigern

38 Workflow: Von der Idee zur Predictive Application Partners

39 hilft, Ihr Unternehmen erfolgreich in die digitale Zukunft zu führen

40 Auszug aus der derzeitigen Blue Yonder-Kundenliste:

41 Sind Sie bereit für digitale Innovation aus Deutschland? Innovationspreise für Blue Yonder: Most r o f d r a 2014 Aw D a ta : f o e s U e Innovativ Award 2012 Blue Yonder Predictive / Prescriptive Analytics- Applikationen

Mit Predictive Applications die digitale Zukunft gestalten. Prof. Dr. Michael Feindt KIT / Blue Yonder

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