Erfahren Sie, wie Ihr Unternehmen mit Ab Initio bessere Echtzeit-Entscheidungen treffen kann:
Highlights
Ende-zu-Ende-Entscheidungen
Brechen Sie Entscheidungssilos auf, und bringen Sie Daten, Ereignisse und Einblicke aus dem gesamten Unternehmen und darüber hinaus an einem Ort zusammen, um konsistente, in sich geschlossene Entscheidungen zu treffen.
Die Entwicklung guter Modelle ist nur ein Teil der Herausforderung an die Datenwissenschaft, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenziehen und mit verschiedenen Techniken untersuchen muss. Der zweite Teil dieser Herausforderung besteht darin, die Entscheidungen umzusetzen, nachdem die Logik definiert wurde. Das bedeutet, die erforderliche Kombination aus historischen Einblicken, Transaktionen und Aggregationen auf die Sekunde genau aktuell zu halten und zu speichern, damit Modelle auf einen intelligenten „Feature-Speicher“ angewendet werden können – schnell und in angemessenem Umfang – eine Reihe von Einblicken in Geschäfts- und Kundendaten – immer konsistent und aktuell.
Die Ab Initio-Plattform für die Entscheidungsautomatisierung verarbeitet riesige Datenmengen in Millisekunden. Sie automatisiert den gesamten Prozess und bildet die Grundlage, auf der die anspruchsvollste Entscheidungslogik ausgeführt wird – unternehmensweit und in Echtzeit. Hierzu gehört ein geschlossener Kreislauf, damit die Modelle automatisch verfeinert und ausgewertet werden können (was funktioniert, und warum funktioniert es?). Die Auswirkungen jeder Entscheidung werden dabei in die Plattform zurückgespeist, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und bereitzustellen.
Fallstudien
Ein großes Telekommunikationsunternehmen schafft das Unmögliche
Preiskämpfe sind ein Unterbietungswettlauf. Mit einem Emporkömmling als Konkurrenten konfrontiert, der bereit war, alles kostenlos herzugeben, fand eines der weltweit größten Telekommunikationsunternehmen eine Möglichkeit, weiter zu wachsen.
Einer der weltweit größten Telekommunikationsanbieter musste den Bedarf von Hunderten Millionen von Kunden decken. Mit einem neuen Mitbewerber am Horizont und vorhandenen Konkurrenten dicht auf den Fersen blieb dem Unternehmen nur wenig Zeit, sich um eine alternde Technologieinfrastruktur und eine Batch-orientierte Architektur zu kümmern, die weder Echtzeit-Reaktionsfähigkeit noch die digitale Transformation wirklich unterstützte.
Glücklicherweise bat das Unternehmen Ab Initio um Hilfe.
Zusammen mit Ab Initio transformierte der Telekommunikationsanbieter sein System von der veralteten Batch-Technologie in ein Echtzeit-Marketingsystem auf der Grundlage der leistungsstarken, ereignisbasierten Ab Initio-Architektur. Mit dem neuen System kann der Anbieter die vollständige Kontrolle über seine Daten ausüben, Umsatzverluste so gut wie ausschließen und eine großartige Kundenbindung aufbauen. Jeden Tag verarbeitet das neue System mehr als 60 Milliarden Datensätze und unterbreitet den Kunden Angebote. Jeden Tag erhält jeder Kunde eine SMS mit dem besten Angebot. Jeden Tag verfolgt das System pro Sekunde Millionen von Ereignissen, wertet sie im Kontext von mehr als 80.000 gleichzeitigen Kampagnen aus und sendet innerhalb von Sekunden eine Antwort. Die Kunden sind begeistert.
Selbst als ein neuer Mitbewerber aggressiv die Preise unterbot, blieb der Anbieter weiterhin sehr erfolgreich. Die vom Telekommunikationsunternehmen verfolgte Strategie zur Echtzeit-Reaktionsfähigkeit war so effektiv, dass die Kunden auch dann nicht absprangen, als der Mitbewerber drastisch niedrigere Sprach- und Datentarife anbot. Nachdem sich die Situation wieder beruhigt hatte, waren mehrere andere Anbieter aus dem Rennen, und unter den verbleibenden Mitbewerbern war das Telekommunikationsunternehmen das einzige, das Kunden dazugewann. Noch besser: Das Unternehmen verzeichnete so große Umsatzsteigerungen, dass sich das neue Ab Initio-System in weniger als einem Jahr mehr als bezahlt gemacht hatte.
Ein leistungsstarkes Echtzeit-Marketingsystem, unglaubliche Kundentreue und sagenhaftes Umsatzwachstum – ein ganz normales Ergebnis, wenn Sie mit Ab Initio zusammenarbeiten.