Im Zentrum der Daten

Wie KI Kampagnen optimiert

Das Bonusprogramm Payback nutzt zur Optimierung seiner Kampagnen ein auf ­Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Software-Tool.

Mit Payback können bei einer Vielzahl von Partnern Punkte gesammelt werden.

Mit Payback können bei einer Vielzahl von Partnern Punkte gesammelt werden.

Mit 30 Millionen aktiven Kunden und 15 Millionen heruntergeladenen Apps zählt Payback zu den führenden Bonusprogrammen in Deutschland. An dem Programm beteiligen sich 35 stationäre und über 650 Online-Händler. Der Zugriff auf die Multichannel-Marketing-Plattform ermöglicht den Partnern, die Kunden gezielt über alle Kanäle hinweg mittels integrierter Kampagnen anzusprechen. Für den Erfolg der Kampagnen spielen Daten eine wichtige Rolle. Das Analytics-Team des Bonusspezialisten unterstützt die Partner mit Datenanalysen beim Targeting und bei der Kundensegmentierung. Es hilft auch dabei, die internen und Partnerkampagnen zu evaluieren und weiter zu optimieren. „Unser Analytics-Team sitzt sozusagen im Zentrum der Daten“, erklärt Andreas Kretschmer, Director Analytics bei Payback. „Durch die Dateneinblicke können wir einerseits unsere eigenen und die Kampagnen der Partner konsequent optimieren.“

In der immer schneller werdenden und zunehmend auf Echtzeit reagierenden Geschäftswelt reichte die von Payback genutzte Reporting-Lösung von SAP Business Objects allein nicht mehr aus. „Sowohl intern als auch extern kamen immer mehr Anfragen nach Ad-hoc-Analysen und Self-Service Reporting, die es den Fachbereichen und Partnern ermöglichen, ohne Umwege über unsere Analytics-Teams Zugriff auf die Daten zu bekommen“, führt Andreas Kretschmer aus. „Wir hatten uns daher entschieden, ein neues Tool zu suchen, das neben den täglichen und monatlichen Reports mit Business Objects für diese Art der Analyse zum Einsatz kommen sollte.“

Für Payback war es wichtig, dass das neue Tool einfach zu bedienen ist und schnell ohne längere Wartezeit Analyseresultate liefert. Darüber hinaus sollte die Lösung auf neueste Technologien wie Künstliche Intelligenz setzen und auch die enorme Datenmenge, die durch die Plattform generiert wird, sollte kein Problem darstellen. Da in der Zukunft mit wachsenden Datenmengen und mehr Nutzern zu rechnen ist, sollte die Software einfach skalierbar sein. Das Tool sollte ferner ohne größere Schwierigkeiten in die bestehende Architektur integriert werden können.

In einer ersten Phase haben die Verantwortlichen elf Self-Service-Business-Intelligence-Tools evaluiert, von denen es drei in die engere Auswahl geschafft haben. Die drei wurden parallel in einem Proof of Concept mit realen Daten ausgiebig getestet. Am Ende der Testphase entschied man sich aufgrund der einfachen Bedienbarkeit, der reibungslosen Integration mit dem Data Warehouse von Oracle und der guten Leistung für Thoughtspot. Dahinter steckt ein Tool, das mit search-basierter und KI-gestützter Business Intelligence (BI) auf einen neuen Ansatz setzt. „Die intuitive Art der Lösung, mit Daten umzugehen, hat uns angesprochen“, so Andreas Kretschmer. „Jeder kann heutzutage mit einer Suchmaschine umgehen, und dieser Ansatz auf unsere enorme Datenmenge übertragen nimmt der Datenanalyse ihre Komplexität.“ Mit dem Search-Ansatz können alle Mitarbeiter auch ohne Analyse-Know-how jede datenbezogene Frage zu einer Kampagne (Welche Kampagne hatte im Ruhrgebiet den meisten Umsatz?) in die Suchleiste der Anwendung eingeben. Das Tool kalkuliert die Antworten sofort und stellt diese je nach Art der Daten bzw. Frage in der passendsten Visualisierung dar. Da normalerweise eine Frage die nächste nach sich zieht, können die User mit weiteren Fragen in die Datensätze eintauchen.

Zwei Milliarden Datensätze


Die integrierte KI-Engine SpotIQ bietet auch Einsichten, wenn die Anwender nicht recht wissen, welche Fragen sie stellen sollen. Dazu macht die Engine, basierend auf identifizierten Trends oder Ausreißern in den Datensätzen, Suchvorschläge. Diese Suchvorschläge werden basierend auf den Zahlen, den Interessen eines Nutzers und der damit einhergehenden Interessenswahrscheinlichkeit angezeigt.

Obwohl Thoughtspot nach dem Prinzip einer wortgetriebenen Suche à la Amazon oder Google funktioniert, wird der Nutzer geleitet, um eine eindeutige Antwort zu generieren. Dies ist essentiell für eine fundierte Analyse und gewährleistet die Genauigkeit. Zudem war die Leistungsfähigkeit ein wichtiges Kriterium für die Auswahl. Die BI-Lösung war in der Lage, für die jeweiligen Suchanfragen in weniger als einer Sekunde Analyse-Ergebnisse anzuzeigen. Auch der umfassende Support während der Auswahlphase und die positiven Rückmeldungen anderer Kunden stärkten das Vertrauen in die Lösung. Nach einem dreimonatigen Implementierungsprozess und vier Endnutzer-Informationsveranstaltungen ging das BI-Tool in den Live-Betrieb. Ein Training im herkömmlichen Sinne ist für Endnutzer nicht notwendig. Die Daten bezieht die Anwendung aus dem Oracle Data Warehouse von Payback. Zurzeit werden rund 600 GB und zwei Milliarden Datensätze mit dem System analysiert.

In die Prozesse integriert


Seit Mai 2017 ist die Software im Einsatz und wird von über 250 Anwendern verschiedener Abteilungen genutzt. Das Analytics-Team ist mit rund 40 Mitarbeitern einer der Power-Nutzer. Es nutzt die Software komplementär zu SAP Business Object als Reporting-Tool und der Analyse-Software SAS vorrangig für die Ad-hoc-Analyse, um in Echtzeit Dateneinblicke zu erhalten. In den ersten zwei Monaten konnten dank der neuen BI-Lösung etwa die Tickets für Ad-hoc-Analysen signifikant reduziert werden. Vor allem muss das Team den anderen Fachbereichen weniger häufig aushelfen, da diese nun selbstständig analysieren und Antworten in Echtzeit finden können.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 3/2019. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Insbesondere im Partner-Management kommt die Lösung intensiv zum Einsatz. Jeder Account-Manager nutzt das Tool, um die Effektivität der jeweiligen Partnerkampagnen zu messen und entsprechende Verbesserungen oder Anpassungen beim Targeting und bei der Segmentierung vorzuschlagen. Dadurch kann der Nutzen aus den Daten in Echtzeit in die täglichen Prozesse integriert werden. Um die Kampagnen umfassend bewerten zu können, werden auch die Kundenaktivitäten analysiert. So können Probleme oder Trends frühzeitig erkannt werden und der Partner kann entsprechend schnell darauf reagieren. Auch die Marketingabteilung nutzt die Software zur Ad-hoc-Analyse. Jedes Team hat einen eigenen Zugang mit eigenen Pin-Boards (Visualisierungen zu fest definierten oder häufigen Suchanfragen), auf denen sich die Performance der Marketingkanäle wie Newsletter oder App genau verfolgen und im Detail sehen lässt, was funktioniert, wo es Probleme gibt und welche Ursache diese haben können.


Die Payback GmbH ...

... ist eine Tochtergesellschaft der Loyalty Partner GmbH, die wiederum als Teil der American-Express-Gruppe fungiert. An dem in Deutschland seit März 2000 und in Österreich seit Mai 2018 bestehenden Bonussystem beteiligen sich 35 stationäre und über 650 Online-Händler.


Bildquelle: Payback

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