Unternehmen brauchen valide interne Einblicke und Einsichten, damit sie effizient agieren und die richtigen Entscheidungen treffen können. Deshalb planen 93 Prozent aller Organisationen höhere Investitionen in Datenanalyse und künstliche Intelligenz.

Sie haben erkannt, dass diesen Bereichen enorme Potenziale innewohnen. Und die Entwicklung ist absehbar: Wer als Organisation heute in die entsprechenden Lösungen investiert, verschafft sich Wettbewerbsvorteile; wer mittelfristig darauf verzichtet, wird am Markt automatisch ins Hintertreffen gelangen.

Die gute Nachricht: Die nötigen Technologien, um diese Potenziale zu heben, stehen bereit. Im Grunde müssen Organisationen nur die Daten nutzen, die sowieso schon in Reichweite sind, und die Analyse mit künstlicher Intelligenz sowie maschinellem Lernen unterstützen.

Die folgenden sieben Beispiele zeigen, wie AI und die richtigen Daten in den unterschiedlichsten Branchen und Organisationseinheiten mithilfe moderner Google-Cloud-Lösungen gewinnbringend genutzt werden können.

Mehr Effizienz in der Logistik und der Organisation von Lieferketten

In der modernen ökonomischen Welt kommt es auf eine reibungslose Logistik beim Transport von Menschen und Gütern an. Und wenn dabei nicht jedes Rad ins andere greift, besteht die Gefahr, dass sich die negativen Folgen potenzieren und selbst kleine Fehlplanungen, Kapazitätsengpässe oder Verzögerungen rasant zu unkontrollierbaren Kostenspiralen anschwellen..

Wie oft genügt schon ein verspäteter oder überfüllter Zug, um Bahn-Fahrpläne großflächig durcheinanderzuwirbeln und zigtausende Menschen zu verärgern und um ihre Termine zu bringen. Und wer kennt nicht die berüchtigten "Verzögerungen im Betriebsablauf"?

Doch der Struktur unserer Logistik wohnen nicht nur Gefahren, sondern auch jede Menge ungenutzte Möglichkeiten inne. Denn so, wie sich kleine Fehler zu großen Problemen aufsummieren können, haben inkrementelle Optimierungen das Zeug, viel Positives zu bewirken, wenn man das große Ganze betrachtet. Durch Detailverbesserungen im Hinblick auf Entfernungen, Aufwand und Zeit können Unternehmen ihre Kosten in der Gesamtsumme letztlich signifikant senken.

Die AI-gestützte Konsolidierung von Daten mit BigQuery und Looker schafft eine robuste Architektur, die alle nötigen Informationen in Echtzeit verfügbar macht und eine echte datengestützte Kapazitäts- und Ressourcenplanung ermöglicht. Das erhöht die Sichtbarkeit hinsichtlich von Lieferketten, macht Flaschenhälse transparent, fördert wiederkehrende Probleme zu Tage und zeigt Einsparungspotenziale auf.

Schnellere Verarbeitung von Dokumenten

Wenn ein Unternehmen auf großer Skala Dokumente verarbeitet – beispielsweise Verträge, Rechnungen, Formulare, Identitätsnachweise etc. –, kann es signifikant davon profitieren, wenn die entsprechenden Prozesse straffer und schneller ablaufen.

Eine AI-gestützte Dokumentenverarbeitung, wie die Google Cloud sie mit Document AI ermöglicht, erlaubt es zum Beispiel, Daten ohne manuelles Zutun aus Dokumenten zu extrahieren und sie in den digitalen Geschäftsanwendungen verfügbar zu machen – und zwar in Dutzenden von Sprachen.

Das spart nicht nur Kosten, sondern beschleunigt Abläufe, was wiederum den Kunden zu Gute kommt. Außerdem können die Teams Backlogs effektiver abbauen und sicherstellen, dass ihre Daten akkurat und compliant sind.

Support-Anfragen effizienter lösen

Der direkte Kundenkontakt bei Herausforderungen ist eine zentrale Schnittstelle in der Unternehmenskommunikation, die mit darüber entscheidet, ob Kunden und User zufrieden oder frustriert sind. Organisationen streben danach, Probleme direkt beim ersten Mal zu lösen, Vertrauen aufzubauen und die Produktivität des Services zu erhöhen, und zwar möglichst kosteneffizient.

Auch in diesem Bereich können die AI-Lösungen in der Google Cloud große Wirkung entfalten. Die konversationale AI versetzt virtuelle Agents in die Lage, auf menschliche Art und Weise zu kommunizieren; sie bietet menschlichen Agents während der Konversationen ständige Unterstützung und stellt für alle Gespräche Analysen und Berichte bereit.

Die Contact Center AI versteht gesprochene Alltagssprache, während das Feature Dialogflow lebensechte, natürliche Dialoge mit Kunden ermöglicht. Dadurch lassen sich viele wiederkehrende Fälle ganz ohne menschliches Zutun lösen, während die echten Agents sich auf die komplexeren Probleme fokussieren können.

Administrative Kosten durch Automatisierung senken

Die Migration von Daten in eine Cloud-Umgebung eliminiert die Notwendigkeit, die zugrundeliegende Infrastruktur bei der Skalierung zu planen, zu überwachen, manuell zu aktualisieren, zu warten und per Hand anzupassen. Die serverlose Architektur wird automatisch optimiert. Das senkt den administrativen Overhead, entlastet die IT-Teams und reduziert die Verwaltungskosten.

Moderne Cloud-Infrastrukturen skalieren je nach Bedarf aufwärts und abwärts und erlauben es, schnell auf neue Anforderungen zu reagieren, ohne dass das Team Konfigurationsarbeiten planen, Datenbanken pausieren oder dedizierte Warehouses betreiben muss.

Organisationen, die beispielsweise die Kubernetes-Engine-Datenbanken auf Cloud SQL migrieren, einen direkt durch die Google Cloud verwalteten relationalen Datenbank-Service, sparen signifikante Aufwände und Kosten für den reibungslosen Betrieb ihrer Systeme.

Vertriebs- und Marketing-Programme optimieren

Die effiziente Nutzung von Daten in Verbindung mit AI-Features kann spürbare Effekte auf die Marketing-Investitionen eines Unternehmens haben. Einerseits lassen sich die Kosten von Kampagnen senken, andererseits werden sie effizienter, weil sie besser auf Kunden und Interessenten zugeschnitten sind.

Marketing-Teams können Anzeigenkanäle, die vielversprechende Ergebnisse liefern, punktgenau lokalisieren. Die Cloud unterstützt sie bei der Erstellung sinnvoller Mikro-Kundensegmente, bei der Definition klarer Attribute für jedes dieser Segmente, beim Feintuning der Botschaften, beim Zuschneiden personalisierter Angebote und bei der Messung der Resultate.

Dank Deep Learning helfen die Cloud-Lösungen bei der Skalierung. Gleichzeitig können die Teams gewährleisten, dass sie ihre Budgets effizient einsetzen und parallel die Akquisekosten senken. Die Google Data Cloud aggregiert und analysiert Daten über diverse Plattformen hinweg und wendet Machine-Learning-Algorithmen auf sie an, um Marketing- und Vertriebsprogramme zu stärken. BigQuery wiederum kann Marketing-Agents mithilfe von ML-Modellen unterstützen, ihren Kunden maßgeschneiderte Beratung und passende Produktvorschläge zu liefern.

Cross-Selling und Upselling ankurbeln

Cross-Selling und Upselling gehören zu den besten Wegen, aus einer Transaktion zusätzliche Umsätze zu generieren. Die Gewinnung neuer Kunden ist weitaus teurer als die Retinierung bestehender Kunden. Folglich ist das Umsatzpotenzial eines jeden Kunden ein kritischer Faktor für die Steigerung der Profitabilität.

Gute Daten und künstliche Intelligenz machen diese Techniken effektiver, indem sie zum Beispiel Produktempfehlungen automatisieren. Die Transition in die Google Data Cloud versetzt Datenanalysten in die Lage, schnell, sicher und auf strukturierte Weise auf umfangreiche Datenaufkommen zuzugreifen und auf dieser Basis klügere Modelle des Kundenverhaltens zu entwickeln.

Eine ausgereifte Lösung zur Unterstützung von Cross- und Upselling ist die Google Cloud Retail Search. Sie bietet bessere, relevantere interne Suchergebnisse und vermeidet Abbrüche. Die Recommendations AI wiederum hilft, die Fülle an Kundeninformationen für gezielte individuelle Produktempfehlungen zu nutzen.

Digitale Praktiken erweitern und skalieren

Kunden haben unglaublich hohe Erwartungen an Unternehmen. Sie erwarten Geschwindigkeit, Service, einfach zu nutzende Apps, personalisierte Interaktion. Moderne E-Commerce-Erlebnisse, schlanke digitale Zahlungsmöglichkeiten und Echtzeit-Verfolgungen von Bestellungen haben Kunden gelehrt, dass ihre Ansprüche und Wünsche höchste Priorität genießen.

Wenn Organisationen wachsen, skalieren hochverfügbare Cloud-Datenbanken dynamisch mit dem Unternehmen und eröffnen dabei flexible Gebührenoptionen wie Pay per Use, um die Kosten zu optimieren. Das unterstützt nahtlose und konsistente Kundenerlebnisse über alle Kanäle hinweg.

Eine Cloud Spanner-Datenbank unterstützt Teams beim Umstieg von traditionellen NoSQL-Datenbanken auf relationale Datenbanken, die global Konsistenz schaffen. Allein diese Maßnahme hat das Zeug, langfristig viel Geld und Aufwand zu sparen – spätestens wenn es an die Skalierung geht! Anwendungen und Apps können mit der Nutzung wachsen, ohne dass eine einzige Code-Zeile zu ändern ist.

Dein Partner für moderne Google-Cloud-Technologien

Das waren nur einige wenige Beispiele dafür, wie moderne Cloud-Technologien mit AI-Unterstützung die digitale Transformation antreiben können, die riesige Potenziale für Einsparungen und Effizienzsteigerungen birgt. Möchtest du mehr über die vielfältigen Möglichkeiten der Google Cloud wissen?

Unser erfahrenes Google-Team unterstützt dich dabei, eine strukturierte Transformationsstrategie zu entwickeln, sinnvolle Use Cases zu definieren und geeignete Metriken zur Erfolgsmessung zu etablieren. Damit ist der Grundstein gelegt, um gemeinsam eine zentrale, intraoperative Datenplattform aufzubauen, in die alle bestehenden, aktuellen und künftigen Daten aus sämtlichen relevanten Applikationen in beliebigen Formaten eingehen, und die nötigen AI-Kapazitäten zu implementieren, die deine Use Cases und Prioritäten unterstützen.

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