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  • Vom BI-Konzept bis zur Auswertungsgestaltung

    Um die Digitalisierung konsequent weiterzuführen und bankintern neue Services anbieten zu können, wurde ein Business-Intelligence-Konzept erarbeitet. IT-Logix unterstützte das Vorhaben auf strategischer, konzeptioneller und technologischer Ebene.

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  • Neu implementiertes Datawarehouse mit intelligenter Microsoft-Software

    Mittels Analysesoftware Microsoft BI sind die Ärzte heute in der Lage, faktenbasierte Fallanalysen vorzunehmen und per Knopfdruck Standardreports zu ziehen, um Qualitätsmanagement und Forschung auf internationalem Topniveau zu betreiben.

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  • Mehr als ein Papiertiger

    Wie BI-Ziele im Detail erreicht werden und nachhaltigen Mehrwert erzielen.

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  • Fit für dynamische und stürmische Zeiten

    Ein umfassendes Datawarehouse - basierend auf Microsoft SQL Server - versorgt das Management regelmässig mit den aktuellsten und handlungsrelevanten Informationen. 

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  • DWH-Lösung

    Damit aus der wachsenden Datenmenge in kurzer Zeit korrekte und relevante Informationen gezogen werden können, hat IT-Logix AG für die Universität Bern eine Data-Warehouse-Lösung entwickelt, die eine signifikante Verbesserung der Auswertungsmöglichkeiten erlaubt. Analysen werden nicht nur in kürzerer Zeit realisiert, sondern auch visuell ansprechender aufbereitet und einfacher zum Informationskonsumenten gebracht.

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SBB: Mit Artificial Intelligence Kundenbedürfnisse Erkennen und Analysieren

Innerhalb der Division SBB Personenverkehr ist die Abteilung Digital Business für die Entwicklung und den Betrieb der digitalen Kanäle der gesamten SBB verantwortlich. Ziel ist dabei die Steigerung der Customer Experience wie auch der Reichweite von www.sbb.ch und der SBB Mobile App sowie die Verlagerung des Billettverkaufs auf die digitalen Kanäle. Die direkte Kundenbeziehung wird mit zunehmender Marktdynamik mitentscheidend, um sich gegen bestehende oder neue Mitbewerber behaupten zu können. Das Erkennen von Kundenbedürfnissen und Nutzerverhalten ist somit von zentraler Bedeutung für die zukünftige Angebotssteuerung, Vermarktung oder Produkt- und Kanalentwicklung.

Aufgrund dieser Überlegungen und den Vorgaben aus der Jahresplanung ergeben sich primär folgende Fragen:

  • Wie kann Potential für digitale Neukunden abgeschöpft werden?
  • Wie müssen digitale Bestandeskunden sinnvollerweise intensiviert werden, um den Absatz/ Umsatz über beide Kanäle zu optimieren?
  •  Gibt es Wechselbeziehungen (stärkend/ schwächend) zwischen den Kanälen?
  • Gibt es kanaltypische Verhaltensmuster, um absprunggefährdete Bestandeskunden frühzeitig zu erkennen und mit geeigneten Masnahmen zum Bleiben zu bewegen?

Um hierauf Antworten zu generieren, mussten in einem ersten Schritt die einzelnen User Cases definiert werden. Diese bildeten die Basis, der zu ermittelnden Transaktions-und Kundendaten. Denn erst mit dem Zusammenzug der relevanten Daten, ist die Grundlage für die Analyse der Mustererkennung geschaffen und können mittels Verfahren der Data Science / Artificial Intelligence erste Erkenntnisse generiert werden. Aktuell steht das Projekt kurz vor Abschluss. Es gilt nun, die gewonnenen Erkenntnisse zu konsolidieren, mit den Business zu verifizieren und gemeinsam Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Nutzenerwartung
Es ist zu erwarten, dass sich die Relevanz der Kundenansprache markant verbessern lässt, indem die Ausspielung von zielgruppenspezifischen Inhalten aufgrund von Algorithmen ereignisgesteuert bestimmt werden kann. Um die kontinuierliche Nutzung solch einer Lösung zu gewährleisten, ist eine gezielte Verbesserung des Prototyps sowie die Operationalisierung und Überführung in den Regelbetrieb notwendig. Damit wäre SBB Digital Business ein gutes Stück weiter in der datengestützten Beantwortung relevanter Business Fragen.

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