Big-Data.AI-Summit 2018

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1 Bitkom Research GmbH Big-Data.AI-Summit 2018 Franz Grimm Senior Research Consultant T Bitkom Akademie Vincent Bergner Customer Relationship Manager T Auf den folgenden Seiten finden Sie eine Auswahl an Themen, zu denen wir aktuelle Studienergebnisse veröffentlicht haben bzw. interessante Veranstaltungen anbieten. Ein Klick auf dieses Symbol unten rechts auf jeder Seite führt Sie zu mehr Informationen zum gewählten Thema. Gerne beraten wir Sie auch persönlich. Ihr Team von Bitkom Research & der Bitkom Akademie 1

2 Künstliche Intelligenz Verbraucher zu Chancen und Risiken Bitkom-Research.de/BigDataAI Goldmund-Lukic Stocksy United

3 Künstliche Intelligenz ist der Mehrheit der Bundesbürger ein Begriff Haben Sie schon einmal von dem Begriff Künstliche Intelligenz gelesen oder gehört? Nein 17% Ja 62% Ja, ich weiß, was damit gemeint ist und könnte es in eigenen Worten erklären Weiß nicht/k.a. 3% 25% Ja, ich weiß, was damit gemeint ist, könnte es jedoch nicht erklären 80% 10% Nein, ich weiß nicht, was damit gemeint ist 3 Basis links: Alle Befragten (n=1.008) Basis rechts: Alle Befragten, die schon einmal von dem Begriff Künstliche Intelligenz gehört haben (n=810) Quelle: Bitkom Research

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5 Künstliche Intelligenz wird häufig nicht als solche wahrgenommen Nutzen Sie selbst Geräte oder Anwendungen, die auf Künstlicher Intelligenz aufbauen? 50% geben an, schon einmal Geräte oder Anwendungen genutzt zu haben, die auf KI aufbauen 19% Ja, ganz sicher 31% Ja, ich glaube schon 73% Haben schon einmal eine einfache Anwendung genutzt, die auf KI aufbaut 5 Basis: Alle Befragten (n=1.006) Quelle: Bitkom Research

6 Im Alltag wünschen sich viele Bundesbürger KI-Unterstützung Haben Sie diese einfachen Anwendungen, die auf KI basieren, bereits genutzt? Nicht interessant Würde ich gerne nutzen 29% Weiß nicht/k.a. 4% 67% 33% 34% Habe ich bereits genutzt Automatische Übersetzungen von Sprachen Nicht interessant Weiß nicht/k.a. 48% 4% 9% 48% Habe ich bereits genutzt 39% Würde ich gerne nutzen Nicht interessant Würde ich gerne nutzen 33% Weiß nicht/k.a. 19% 2% 64% 45% Digitale Sprachassistenten auf dem Smartphone Habe ich bereits genutzt Digitale Sprachassistenten zu Hause 6 Basis: Alle Befragten (n=1.006) Quelle: Bitkom Research

7 KI in der Arbeitswelt: Wo Bundesbürger Vorteile sehen Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen zu KI im Arbeitsalltag zu?* 60% Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann Arbeitnehmern helfen, den Arbeitsalltag besser zu organisieren 42% 59% Künstliche Intelligenz wird Weiterbildungen am Arbeitsplatz erleichtern Künstliche Intelligenz gibt Berufstätigen die Möglichkeit, sich auf sinnvollere Arbeiten zu konzentrieren 7 Basis: Alle Befragten (n=1.006) *Aussagen»stimme voll und ganz zu«&»stimme eher zu«mehrfachnennungen möglich Quelle: Bitkom Research

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9 Als Entscheidungshilfe ist KI bei Bundesbürgern sehr gefragt Können Sie sich vorstellen, bei bestimmten Entscheidungen auf KI-Empfehlungen zurückzugreifen? Weiß nicht/k.a. Nein 4% Ja 14% Nein, kann ich mir eher nicht vorstellen 28% 27% Ja, kann ich mir sehr gut vorstellen 14% Nein, kann ich mir überhaupt nicht vorstellen 69% 42% Ja, kann ich mir eher vorstellen 9 Basis: Alle Befragten (n=1.008) Abweichungen zu 100% sind rundungsbedingt Quelle: Bitkom Research

10 Künstliche Intelligenz kann in vielen Lebensbereichen unterstützen Halten Sie den Einsatz von KI in den folgenden Anwendungsbereichen für sinnvoll?* Prognosen von Umweltphänomenen 93% Bekämpfung von Finanzkriminalität 92% Vermeidung von Staus durch optimierte Ampeln und freie Spuren 86% Früherkennung von Krankheiten 81% Zur Personalisierung der Ergebnisse in Online- Suchen 68% 10 Basis: Alle Befragten (n=1.008) *Aussagen» sehr sinnvoll«&»eher sinnvoll«quelle: Bitkom Research

11 Chatbots als sinnvolle Ergänzung im Service Halten Sie den Einsatz von Chatbots in den folgenden Anwendungsbereichen für sinnvoll?* Buchungen von Flügen, Hotels, Zügen 75% Terminbuchungen beim Arzt oder beim Amt 69% Tickets kaufen für Veranstaltungen 59% Im Kundenservice bei der Kommunikation mit Unternehmen 28% 11 Basis: Alle Befragten (n=1.008) *Aussagen»Sehr sinnvoll«&»eher sinnvoll«quelle: Bitkom Research

12 Akzeptanz für Chatbots in bestimmten Situationen Inwieweit stimmen Sie diesen Aussagen zu Chatbots zu bzw. nicht zu?* Je nach Anliegen würde ich gerne selbst entscheiden, ob ich mit Chatbots oder einem persönlichen Ansprechpartner spreche 96% Ich kann mir grundsätzlich vorstellen, mein nächstes Kundenanliegen einem Chatbot vorzutragen 42% Chatbots geben neutralere Antworten: 50% Ich würde lieber direkt mit einem Chatbot sprechen, als lange Zeit auf einen persönlichen Ansprechpartner zu warten 34% Chatbots können die Wartezeiten im Kundenservice deutlich verkürzen: 46% Ich hätte kein Problem damit, einem Chatbot persönliche Daten von mir zu nennen 29% 12 Basis: Alle Befragten (n=1.008) *Aussagen»stimme voll und ganz zu«&»stimme eher zu«quelle: Bitkom Research

13 Mehr Bürger sehen KI als Chance statt als Risiko Sehen Sie Künstliche Intelligenz eher als Chance oder eher als Gefahr? 41% Gefahr Chance 55% 5% Weiß nicht/keine Angabe 13 Basis: Alle Befragten (n=1.008) Abweichungen zu 100% sind rundungsbedingt Quelle: Bitkom Research

14 Künstliche Intelligenz ist ein entscheidendes Zukunftsthema Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen zu?* 76% Künstliche Intelligenz wird uns den Alltag in Zukunft sehr erleichtern 66% Künstliche Intelligenz ist ein Wachstumsfaktor für die deutsche Wirtschaft 72% KI wird Durchbrüche in Forschung und Wissenschaft ermöglichen 52% Künstliche Intelligenz trifft Entscheidungen neutral 14 Basis: Alle Befragten (n=1.008) *Aussagen»stimme voll und ganz zu«&»stimme eher zu«quelle: Bitkom Research

15 Künstliche Intelligenz ist ein entscheidendes Zukunfts-Thema (II) Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen zu?* 69% Künstliche Intelligenz ist als Technologie entscheidend dafür, ob deutsche Unternehmen künftig weltweit erfolgreich sind 47% Politik sollte die Forschung zu Künstlicher Intelligenz massiv fördern 57% Politik muss den Ängsten der Bevölkerung beim Thema Künstliche Intelligenz entgegenwirken 30% Politik muss Künstliche Intelligenz zu einem Top- Thema machen 15 Basis: Alle Befragten (n=1.006) Quelle: Bitkom Research *Aussagen»stimme voll und ganz zu«&»stimme eher zu«in Prozent

16 Bürger sehen in fast allen Lebensbereichen Chancen von KI Inwieweit stimmen Sie den folgenden Aussagen zum Einsatz und den Chancen von KI zu? Im Straßenverkehr kann KI helfen, Staus zu reduzieren In der Industrie können körperlich belastende Tätigkeiten auf Maschinen übertragen werden 83% 81% Verwaltungstätigkeiten können durch KI schneller erledigt werden In der Forschung erhöht KI die Innovatonskraft Im Kundenservice können Anfragen durch KI zuverlässiger bearbeitet werden 64% 68% 67% Im Gesundheitswesen kann der Einsatz von KI Diagnosen verbessern Die Polizei kann durch den Einsatz von KI Verbrechen schneller aufklären 54% 57% In Kunst und Kultur kann KI völlig neue Dinge schaffen 21% 16 Basis: Alle Befragten (n=1.006) Mehrfachnennungen möglich Quelle: Bitkom Research

17 Bundesbürger haben Bedenken beim Einsatz von KI-Systemen Inwieweit stimmen Sie den folgenden kritischen Einschätzungen zum Einsatz von KI zu? KI öffnet Machtmissbrauch und Manipulation Tür und Tor 78% KI bildet die Vorurteile der Programmierer ab 67% KI gaukelt faktenbasierte Entscheidungen vor 64% KI wird sich irgendwann gegen den Menschen richten 54% KI entmündigt den Menschen 50% 17 Basis: Alle Befragten (n=1.006) Mehrfachnennungen möglich Quelle: Bitkom Research

18 9 von 10 Bundesbürgern sehen Handlungsbedarf der Politik Was meinen Sie, welche Aufgabe hat die Politik im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz? 56% Klare Grenzen setzen Groben Rahmen schaffen 32% Verbieten 4% 5% 3% Sich raushalten Weiß Nicht, k.a. 18 Basis: Alle Befragten (n=1.006) Quelle: Bitkom Research

19 Ausbildung zum KI Manager Grundlagen Künstlicher Intelligenz und Anwendungspotenziale für Unternehmen Module des Zertifikatslehrgangs Künstliche Intelligenz (in Kooperation mit dem DFKI - Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) 1. Was ist Künstliche Intelligenz? KI zum Anfassen: erste Schritte, Anwendungen, wissensbasierte Systeme 2. Grundlagen und Voraussetzungen von KI: Methoden, Werkzeuge, Hands-On, Maschinelles Lernen, Data Mining 3. Hybride Wertschöpfung durch KI Grundlagen, Methoden. Anwendungen Industrie 4.0 und Smart Services 4. Künstliche Intelligenz in Forschung und (Geschäfts-) Anwendung. Cognitive AR, Retail Solutions, Watson, Leonardo 5. Entwicklung von Geschäftsfeldern, Veränderung von Unternehmenskultur, Gestaltung von Transformationsprozessen Programm zum Seminar Anmeldung 19

20 Intelligente Mobilität Unternehmen zu Mobilität Bitkom-Research.de/BigDataAI Goldmund-Lukic Stocksy United

21 Mehrheit der Unternehmen rechnet mit selbstfahrenden Autos Wann werden in Deutschland nur noch selbstfahrende Autos zugelassen werden? In 50 Jahren 28% In 40 Jahren 18% In 30 Jahren 11% In 20 Jahren 0% In 10 Jahren 0% Nie 39% 0% 20% 40% 60% 80% 21 Basis: Alle befragten Unternehmen (n=177) Quelle: Bitkom Research

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23 Big Data Unternehmen zum Einsatz und Mehrwert von Datenanalysen Bitkom-Research.de/BigDataAI

24 Jedes dritte Unternehmen schaut nicht, was seine Kunden machen Erheben und analysieren Sie Daten über die von Ihnen genannten digitalen Berührungspunkte? 30% der Unternehmen erheben und analysieren keine Daten 35% der Unternehmen mit 20 bis 99 Mitarbeiter 13% der Unternehmen mit 100 bis 499 Mitarbeiter 0% der Unternehmen mit 500 oder mehr Mitarbeiter 24 Basis: Unternehmen ab 20 Mitarbeitern, die digitale Berührungspunkte einsetzen (n=968) Quelle: Bitkom Research

25 Der digitale Kunde bleibt den meisten Unternehmen fremd Welche Daten erheben und analysieren Sie über die digitalen Berührungspunkte? Besucher-Daten von Webseiten & Blogs 63% Mobile App-Daten 52% Social Media Daten Geographische Daten Newsletter & Mailing Daten Referrer-Daten Verhaltensdaten auf Webseiten & Blogs Kundenzufriedenheits-Daten 32% 30% 26% 24% 23% 21% Suchmaschinen- und SEO-Daten 15% Demographische Daten 5% 25 Basis: Unternehmen ab 20 Mitarbeitern, die bestimmte digitale Berührungspunkte nutzen Quelle: Bitkom Research

26 Nur die Hälfte versucht, die eigenen Kunden besser zu verstehen Alle Unternehmen (n=1.005) 100% Unternehmen, die digitale Berührungspunkte bzw. Touchpoints nutzen, um ihre Kunden zu erreichen (n=968) 96% Unternehmen, die Daten über ihre digitalen Berührungspunkte bzw. Touchpoints erheben und analysieren (n=654) 65% Unternehmen, die einen Wert aus der Nutzung von Digital Analytics & Optimization generieren (n=536) 53% Unternehmen, die mindestens ein DAO-Tool im Einsatz haben (n=379) 38% 26 Basis: Alle Unternehmen ab 20 Mitarbeiter (n=1.005) Quelle: Bitkom Research

27 Die wenigsten Unternehmen arbeiten mit den vorhandenen Daten Setzt Ihr Unternehmen Analyse- und Optimierungs-Tools ein bzw. plant dies? Datenerhebung & Datenaufbereitung Tag Management Data Management Platform 9% 20% 16% 24% Datenanalyse Web Analytics 52% 32% App Analytics 6% 9% Social Media Analytics & Monitoring Personalisierung & Segmentierung 12% 5% 9% 27% Attribution 6% 21% Visualisierung Visualisierung 7% 28% Im Einsatz Optimierung Testing Targeting 9% 11% 17% 26% Einsatz geplant oder diskutiert 27 Basis: Unternehmen ab 20 Mitarbeiter, die Daten an digitalen Berührungspunkten erheben und diese analysieren und einen Wert aus diesen Daten generieren (n=536) Mehrfachnennungen möglich Quelle: Bitkom Research

28 Seminare zu Data Science mit Python und R Einführung in die Data Science-Programmiersprachen und Vertiefung von Algorithmen Inhalte des Seminars Data Science mit Python 1. Grundlagen von Python 2. Einführung in das Data Science Paket pandas und dem DataFrame 3. Daten aus verschiedenen Inhalten einlesen und schreiben 4. Daten anpassen, konvertieren, modellieren 5. Visualisierung von Daten 6. Häufig verwendete Algorithmen im Data Science 7. Anwendungsszenarien und Fallbeispiele Programm zum Seminar Anmeldung Inhalte des Seminars Data Science mit R 1. Grundlagen von R 2. Einführung in das Data Science Paket data.table 3. Daten aus verschiedenen Inhalten einlesen und schreiben 4. Daten anpassen, konvertieren, modellieren 5. Visualisierung mit dem Paket ggplot2 6. Häufig verwendete Algorithmen im Data Science 7. Anwendungsszenarien und Fallbeispiele Programm zum Seminar Anmeldung 28

29 Einsatz von Analyse-Tools bringt Vorteile für Unternehmen Welche Aussagen treffen zu? Durch den Einsatz von Digital Analytics & Optimization-Tools haben wir Produkte bzw. Dienstleistungen an die Bedürfnisse unserer Kunden angepasst haben wir die digitalen Aktivitäten des Wettbewerbs besser im Blick können wir unsere Marketing- & Vertriebskampagnen zielgerichteter umsetzen 54% 58% 61% haben wir die Beobachtung von Marktveränderungen bzw. Marktrisiken verbessert. haben wir neue Kunden bzw. Kundengruppen identifiziert. können wir Geschäftsrisiken frühzeitiger identifizieren und managen. haben wir unsere Prozesse im Bereich digitale Kunden-Interaktion optimiert. haben wir das Verständnis der Nutzung unserer Produkte bzw. Dienstleistungen verbessert. 49% 47% 46% 45% 44% Keine der Aussagen trifft zu 0% 29 Basis: Unternehmen ab 20 Mitarbeitern, die Unternehmen ab 20 Mitarbeiter, die mindestens ein DAO-Tool im Einsatz haben (n=379) Quelle: Bitkom Research

30 Es fehlt nicht am Interesse für das Thema es fehlt eine Strategie Wie steht Ihr Unternehmen generell zum Thema und haben Sie eine Strategie? 64% der Unternehmen* stehen Digital Analytics & Optimization aufgeschlossen gegenüber 21% der Unternehmen ab 20 Mitarbeiter** haben eine Strategie für den Einsatz von Digital Analytics & Optimization im Bereich digitaler Kunden-Interaktion 44% der Unternehmen mit 500 oder mehr Mitarbeitern** haben eine solche Strategie 30 Basis: *Unternehmen ab 20 Mitarbeitern (n=1.005) bzw. **Unternehmen ab 20 Mitarbeitern, die Daten an digitalen Berührungspunkten erheben und analysieren (n=654) Quelle: Bitkom Research

31 Große Unternehmen ziehen mehr Nutzen aus der Kunden-Analyse Welche der folgenden Aussagen treffen zu? Wir nutzen Digital Analytics & Optimization, um unsere umgesetzten digitalen Aktivitäten zu analysieren. 80% 93% zukünftige Entwicklungen für unser Unternehmen zu prognostizieren. unsere bestehenden Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. 49% 47% 65% 69% neue und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. 34% 47% Alle Unternehmen Keine der Aussagen zutreffend. 18% 6% Unternehmen mit 500 und mehr Mitarbeitern 31 Basis: Unternehmen ab 20 Mitarbeiter, die Daten an digitalen Berührungspunkten erheben und diese analysieren (n=654) Mehrfachnennungen möglich Quelle: Bitkom Research

32 Wissen über Kunden wird in großen Unternehmen öfter geteilt Trifft die folgende Aussage auf Ihr Unternehmen zu? 30% der Unternehmen haben ihre Digital Analytics & Optimization Prozesse in andere Unternehmensprozesse integriert 23% der Unternehmen mit 20 bis 99 Mitarbeiter 44% der Unternehmen mit 100 bis 499 Mitarbeiter 68% der Unternehmen mit 500 oder mehr Mitarbeiter 32 Basis: Unternehmen ab 20 Mitarbeitern, die digitale Berührungspunkte einsetzen (n=968) Quelle: Bitkom Research

33 Digitale Kundenbeziehung: Für die meisten noch ein weiter Weg Digital Analytics & Optimization Maturity Index (DAOMI) nach Größe und Branche Automobilindustrie 31 Gesamt 26 Handel 30 IT und TK bis 99 MA 23 Chemie und Pharma 27 Banken und Versicherungen 27 Maschinen- und Anlagenbau bis 499 MA 33 Tourismus 27 Sonstige Dienstleistungen MA und mehr 47 Sonstige Industrie 25 Verlagswesen und Medienproduktion Basis: Alle Unternehmen ab 20 Mitarbeiter (n=1.005); Mittelwerte auf einer Skala von 0 kein DAO-Reifegrad bis 100 maximaler DAO-Reifegrad Quelle: Bitkom Research

34 Große Unternehmen sind deutlich weiter Verteilung der Nutzertypen von Digital Analytics & Optimization nach Betriebsgröße Gesamt 9% 29% 27% 35% 20 bis 99 Mitarbeiter 6% 29% 25% 40% 100 bis 499 Mitarbeiter 17% 29% 34% 19% 500 Mitarbeiter oder mehr 48% 21% 21% 10% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Vorreiter Überdurchschnittlich Unterdurchschnittlich Nachzügler 34 Basis: Alle Unternehmen ab 20 Mitarbeiter (n=1.005) Quelle: Bitkom Research

35 Schere öffnet sich: Wer Kundenanalyse nutzt, investiert mehr Wie werden sich die Investitionen in Digital Analytics & Optimization im Jahr 2017 entwickeln? Alle Unternehmen 53% Vorreiter 57% Überdurchschnittliche Nutzer 61% Unterdurchschnittliche Nutzer 37% 35 Basis: Unternehmen ab 20 Mitarbeiter, die Daten an digitalen Berührungspunkten bzw. Touchpoints erheben und diese analysieren und einen Wert aus diesen Daten generieren (n=536) Angaben stark zunehmen oder eher zunehmen Quelle: Bitkom Research

36 Digital Analytics & Optimization Maturity Index (2017) Studienbericht von Bitkom e.v. und Bitkom Research Der vollständige Studienbericht steht zum Abruf bereit unter: 36

37 Self-Assessment: Digital Analytics & Optimization Maturity Index Studienbericht von Bitkom e.v. und Bitkom Research Standortbestimmung Mittels des Self Assessments kann innerhalb von ca. 30 Minuten eine Standortbestimmung hinsichtlich der sechs Dimensionen durchgeführt werden. Handlungsempfehlungen Anhand des evaluierten Reifegradmodells ist eine Ableitung von Handlungsempfehlungen zum Erreichen eines höheren Reifegrades möglich, welche auf Expertenmeinungen beruhen. Branchen-Benchmark Dank eines repräsentativen Benchmarking- Pools, bestehend aus über deutschen Unternehmen aller Branchen und Größen, ist ein einzigartiger Vergleich mit Ihren Mitbewerbern möglich. Zum Self-Assessment: Messung des Fortschritts Nur was auch gemessen werden kann, kann auch optimiert werden. In periodischen Abständen durchgeführt bietet das Modell eine Erfolgsmessung aller Dimensionen. 37

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39 Mehr als ein Drittel nutzt bereits Big Data-Lösungen Inwieweit setzt Ihr Unternehmen bereits Big-Data-Lösungen ein bzw. plant oder diskutiert diese zukünftig zu nutzen? Wir haben Big Data-Lösungen bereits im Einsatz % 35% Wir planen diese zukünftig zu nutzen Wir diskutieren diese zukünftig zu nutzen Big Data-Lösungen sind für uns derzeit kein Thema % 24% 20% 18% 18% 22% Wir haben uns bisher noch nicht mit dem Thema Big Data beschäftigt % 1% 39 Basis: Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, 2017: n=709; 2018: n=704 Quelle: Bitkom Research

40 Ausbildung zum Data Scientist Grundlagen & Management Die 5 Module des berufsbegleitenden Hochschul-Zertifikats: 1. Der Data Scientist Berufsbild mit Zukunft: Profil, Anwendungsfelder und Potentiale 2. Datenhaltung & Data Governance: Analyse und Management, Datenbestand, -zugriff und verwaltung 3. Datenakquisition und Datenintegration im Unternehmen: Vertiefung Data Engineering, Datenstrome, IT- Architekturen 4. Data Science Algorithmen Analytik & Resultate: Analysetechniken, Statistikmethoden und pradiktive Analytik 5. Generierung von Business Value und Outcome: Visualisierung und Kommunikation von Analyseergebnissen Programm zum Seminar Anmeldung 40

41 Mehr als ein Viertel hat keine Datenanalyse-Strategie Verfolgt Ihr Unternehmen eine Datenanalyse-Strategie? Es gibt eine zentrale bereichsübergreifende Strategie. 12% Es gibt in den einzelnen Unternehmensbereichen Strategien für den Einsatz von Datenanalysen. 59% Es gibt keine formelle Datenanalysestrategie. 27% Weiß nicht / keine Angabe 2% 41 Basis: Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n=709 Quelle: Bitkom Research

42 Welche Ziele werden mit Datenanalysen verfolgt? Für welche der folgenden Zwecke analysiert Ihr Unternehmen aktuell bereits Daten? Überwachung der Geschäftsentwicklung Analyse von Bestandskunden Unterstützung von Personalprozessen und -einsatzplanung Identifikation und Management von Geschäftsrisiken Optimierung von Prozess- und Kosteneffizienz Identifikation von neuen Kunden Beobachtung von Marktveränderungen/Marktrisiken Ermittlung der Nutzung von Produkten/Dienstleistungen Förderung von Unternehmensstrategie/Change-Prozesse Erkennung von Betrugsrisiken und -vorfällen Entwicklung neuer Produkte/Dienstleistungen Zielgerechte Umsetzung von Marketingkampagnen Analyse von Unternehmens-/Markenimage Verhinderung von Personalengpässen Erfüllung von regulatorischen Anforderungen 21% 17% 16% 12% 11% 11% 10% 8% 7% 6% 6% 3% 40% 37% 33% 42 Basis: Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n=709 Quelle: Bitkom Research

43 Wo wird das größte Potenzial gesehen? Welches Potenzial haben Datenanalysen innerhalb der folgenden Anwendungsbereiche einen Mehrwert für Ihr Unternehmen zu schaffen? Verhinderung von Personalengpässen Analyse von Bestandskunden Unterstützung von Personalprozessen und -einsatzplanung Überwachung der Geschäftsentwicklung Identifikation und Management von Geschäftsrisiken Erkennung von Betrugsrisiken und -vorfällen Optimierung von Prozess- und Kosteneffizienz Identifikation von neuen Kunden Beobachtung von Marktveränderungen/Marktrisiken Zielgerechte Umsetzung von Marketingkampagnen Förderung von Unternehmensstrategie/Change-Prozesse Erfüllung von regulatorischen Anforderungen Analyse von Unternehmens-/Markenimage Ermittlung der Nutzung von Produkten/Dienstleistungen Entwicklung neuer Produkte/Dienstleistungen 50% 44% 44% 35% 22% 32% 29% 21% 26% 19% 20% 18% 17% 10% 13% 40% 35% 35% 26% 28% 24% 26% 16% 36% 35% 41% 53% 38% 38% 44% Großes Potenzial Mittleres Potenzial 43 Basis: Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n=709 Quelle: Bitkom Research

44 Mit Daten Werte Schaffen (2017) Studienbericht von KPMG und Bitkom Research Die vollständigen Studienberichte gibt es unter: Unternehmen Öffentliche Verwaltungen 44

45 Mit Daten Werte Schaffen - Branchen (2017) Studienberichte von KPMG und Bitkom Research Medien Energie Handel Transport & Logistik Telekommunikation Die vollständigen Studienberichte gibt es unter: 45

46 Data Driven Marketing Professional Grundlagen Künstlicher Intelligenz und Anwendungspotenziale für Unternehmen Module der Ausbildung: 1. Digital Marketing Management und Digital Strategy 2. Marketing Technology (MarTech) im Unternehmenseinsatz 3. Digital Advertising & Promotion 4. ecommerce und Digital Retail 5. Data & Digital Analytics Programm zur Ausbildung Anmeldung 46