So klappt das algorithmische Geschäft
So klappt das algorithmische Geschäft

So klappt das algorithmische Geschäft

Wie Big Data, Künstliche Intelligenz (KI) und einheitliche Nutzer-IDs im algorithmischen Geschäft helfen und das Ausliefern personalisierter Web-Inhalte ermöglichen

Hand aufs Herz – wie oft sind Sie offline? Vermutlich nicht so oft und Schuld daran dürften Smartphones sein. Denn wie aus einer ARD-/ZDF-Online-Studie hervorgeht, ist die allgemeine Internetnutzung in Deutschland deutlich gestiegen. Die Web-Nutzungsdauer betrug 2016 in der Gesamtbevölkerung erstmals mehr als zwei Stunden täglich, dabei hat das Smartphone den Laptop als wichtigstes Internet-Device überholt. Besonders die mobile Nutzung zog stark an.

Ein typisches Szenario heutiger mobiler Web-Nutzung: Morgens auf dem Weg zur Arbeit schnell E-Mails checken. Eine Werbe-Mail mit interessanten Produkten sticht ins Auge und schon surft man das Angebot des Online-Händlers an. Dann fährt der Zug ein, man steckt das Smartphone in die Tasche und vergisst die Angebote. Erst abends erinnert man sich wieder daran und besucht nochmals die Seiten, aber vom Tablet aus. Doch das Produkt, das man morgens bei Surfen entdeckt hat, findet sich nicht mehr. Nicht gefunden, nicht gekauft – eine vertane Chance für den Händler.

Das muss nicht so sein. Eine kohärente Strategie für die sogenannte „Omnichannel-Personalisierung“ in Kombination mit Künstlicher Intelligenz und Big-Data-Technologien trägt dazu bei, dass die Customer Journey kanal- und geräteübergreifend reibungslos verläuft. Omnichannel-Personalisierung bedeutet in diesem Zusammenhang, dass nutzerspezifische Daten allen Kanälen in Echtzeit zur Verfügung stehen und Künstliche Intelligenz nicht nur dafür sorgt, dass die Daten ausgewertet werden, sondern auch, dass Applikationen automatisiert zur Ausführung gebracht werden. Das Analystenhaus Gartner spricht in diesem Zusammenhang auch vom algorithmischen Geschäft. Damit dieses funktioniert, müssen verschiedene Voraussetzungen auf drei Ebenen erfüllt werden.

Data Lake und Datenverarbeitung in Echtzeit

Auf der Datenebene müssen Daten aus allen Systemen und Quellen entlang aller Kanäle und Kunden-Touchpoints erfasst und zusammengeführt werden, sodass eine einheitliche Sicht auf die Daten von allen Anwendungen aus möglich ist.

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