Verkehrsunternehmen, Predictive Analytics oder KI: Who's on First? - epicinsights

Viele Verkehrsunternehmen stehen vor einer revolutionären Herausforderung: Sie möchten ihren Markenauftritt digitalisieren, diversifizieren und gleichzeitig die zukünftige Relevanz einzelner Datenströme vorhersagen. Für diese Ziele bietet das Internet ein kosteneffizientes Ökosystem. Künstliche Intelligenz und Predictive Analytics revolutionieren gegenwärtig die Art und Weise, wie Verkehrsunternehmen diese Kosteneffizienz realisieren.

Flexible Künstliche Intelligenz dank prädiktiver Algorithmen.

Künstliche Intelligenz-Anwendungen übernehmen zeitfressende Routineaufgaben oder kommen dort zum Einsatz wo in Sekundenbruchteilen eine großen Datenflut in das spezifische Informationsinteresse eines Nutzers überführt werden soll. Mit Künstlicher Intelligenz sind Verkehrsunternehmen in der Lage das spezifische Informationsinteresse von Mitarbeitern oder Kunden vorherzusagen; bei gleichzeitiger Diversifizierung relevanter Kanäle .

Gibt es einen MVP-Modus, der Ihnen den Aufbau einer KI-basierten Softwarelösung ermöglicht und (auf dem Weg dorthin) die eigenen Datenströme intelligent clustert – quasi als Aperitif?

Die Kernfrage …

epicinsights begleitet die Digitalisierung von Verkehrsunternehmen auf ihrem Weg in das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz. Auf dieser Seite zeigen wir Ihnen wie Sie Ihr Big Data-Potential, prädiktive Algorithmen und KI-Projektsetup in die richtige Reihenfolge bringen.

Wo beginnen KI-Prozesse für Verkehrsunternehmen?

Die Ausgangssituation ist klar: Auch Verkehrsunternehmen kommunizieren, akquirieren und vertreiben digital. Aus diesem Grund denken sie zunehmend in derselben Sprache, wie es Onlinehändler und E-Commerce-Spezialisten bereits seit Jahren tun.

Wo sich Verkehrsunternehmen und
E-Commerce gleichen.

In beiden Fällen – Verkehrsunternehmen und E-Commerce – geht es schlussendlich um die Identifikation relevanter Merkmale und wiederkehrender Muster. Verschiedene Kanäle, Datenströme und Metriken müssen harmonisiert werden, um deren Mehrwert herauszuarbeiten.

Merke: Bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz in die digitale Kommunikation der Verkehrsunternehmen handelt es sich um ähnliche Prozesse, wie bei der Optimierung eines Onlineshops mit KI. Das mittelbare Ziel ist die Steigerung des User Engagements und des – zunehmend über die Onlineaktivitäten initiierten – Umsatzes.

Predictive Analytics ermöglicht einen Deep Dive auf Ihrem Weg zu einer eigenen KI-Anwendung. Hierher gelangen wir mit einer dezidierten Bestandsaufnahme und einem detaillierten Data-Screening. Beides muss die besonderen Belange und Wünsche von Verkehrsunternehmen berücksichtigen.

Datenmodelle für digitale Verkehrsunternehmen.

Der Einstieg in die Welt von Advanced Analytics und Big Data-Lösungen benötigt ein umfassendes Pre-Processing und Data Management.

One-Fits-All für KI gibt es entgegen vieler Mythen nicht. Data Mining und explorative Datenanalysen lassen sich branchenübergreifend nur bedingt automatisieren. Datenquellen, deren Konsistenz und die Anwendungsfälle sind oftmals zu divers.

Spezifische Geschäftsprozesse, wie z.B. aus dem Bereich der Verkehrsunternehmen, bedürfen zugeschnittener Consulting-Leistungen, um jene Anwendungsszenarien zu finden, wo Vorhersagen und KI-Lösungen überhaupt zielführend sein können.

A piece of cake: Predictive Analytics auf dem Weg zur eigenen KI.

Je weiter sich Verkehrsunternehmen digitalisieren, desto stärker steigt die Anbieterkonkurrenz. Gleichzeitig schwindet die Kundenloyalität. Die passende Antwort lautet Datenhoheit und Predictive Analytics und ermöglicht eine Markenkommunikation auf Basis von adaptiver User-Journeys.

Zufriedene Kunden von Verkehrsunternehmen erhalten genau jene Inhalte, die für sie relevant sind. Auf diese Weise gelangen sie häufiger und schneller an das Ende des Marketing-Funnels. Aber: Jede Webseite, jeder Kunde und jeder Datenraum ist ein Unikat. Ein wichtiger erster Schritt ist da die Potential-Analyse, um die Ziele, Use-Cases und Datenwelt in Einklang zu bringen.

Die Identifikation sog. Performance Gaps ist dann ein weiterer Baustein auf diesem Weg zu einer vollautomatischen Ausspielung relevanter Inhalte für Ihre Zielgruppe. Aus der Analyse unterschiedlicher Datenquellen (Onlineshop, Website, Apps etc.), leiten sich dynamische Customer Journeys ab.

Vorhersagende Datenanalysen dienen als Entscheidungsgrundlage für jene Art Softwarelösung, die Ihnen Arbeitsprozesse intelligent abnimmt und damit die Effizienz Ihres Unternehmens steigert.

Warum brauchen digitale Geschäftsmodelle Predictive Analytics-Tools?

Eine datengetriebene Analyse der eigenen Geschäftsprozesse und Kommunikationskanäle entdeckt nichtlineare Geschichten in den unterschiedlichen Datenfragmenten und harmonisiert damit die eigene Markenkommunikation. Die ist vor allem dann wichtig, wenn Sie das Informationsinteresse für komplett unbekannte Nutzer vorhersagen möchten.

Die Überführung verschiedener Datenquellen in eine harmonische Informationsarchitektur und deren Weitergabe an eine Künstliche Intelligenz erfordert die ganzheitliche Unterstützung bei der Überwindung von Datensilos und ein umfassendes Data-Preprocessing. Aus diesem Grund setzen wir auf ein flexibles Machine Learning-Framework, welches sich performant an jedes Kundensystem anbinden lässt.

Mit Data Analytics zur datengetriebenen Business Strategie.

Predictive Analytics erlaubt die gezielte Vorhersage von Informationsinteressen – sogar bei geringer Datenlage. Dies ist besonders für Verkehrsunternehmen interessant, denn hier beschränken sich die zur Verfügung stehenden Informationen über neue Webseitenbesucher lediglich auf eine Hand voll Signale.

Um dies zu erreichen, ist der erste, unmittelbare Schritt die Orchestrierung der vorhandenen Datenströme und die Implementierung von Data Analytics-Prozessen. Daraus lassen sich effizienzrelevante Stellschrauben und Fluide Personas generieren.

Mit Klassifizierenden und prädiktiven Algorithmen gelingt es, das Maximum aus Ihrem Datenschatz herauszuholen. Die wenigsten Verkehrsunternehmen besitzen dafür die richtigen Prozesse, Ressourcen und Technologien. 

Vom Pilot-Case zur optimalen Big Data-Software:

Unser preisgekröntes KI-Framework epicAi basiert auf einer ontologiebasierten Zielgruppendefinition. Dies ermöglicht ein hochgradig personalisiertes User Engagement und führt z.B. zu einer deutlichen Steigerung der Click-Through-Rate. Das nachfolgende Video verdeutlicht, welche digitalen Herausforderungen und Projektschritte zu einer maßgeschneiderten User-Journey führen.

Wir begleiten Verkehrsunternehmen von der ausführlichen Datenanamnese bis zur Realisierung maßgeschneiderter Künstliche Intelligenz-Anwendungen. Nach der Definition und Implementierung von epicAi und der notwendigen Software-Prozesse, werden die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz auf andere Anwendungsbereiche vertikal und horizontal erweitert.

Postskriptum: Unsere Case Studies zeigen immer wieder, dass Künstliche Intelligenz die unternehmerischen Prioritäten nicht überschreiben muss, sondern gewinnbringend ergänzen kann. In diesem Bewusstsein haben wir auch unser KI-Framework entwickelt; diese unterstützt Marketing- und Sales-Entscheidungen mit Künstlicher Intelligenz und Fluiden Personas.