biX AI Tools – Fallbeispiel: Warenkorbanalyse

Im Rahmen eines Projektes im Bereich von Zahlungsdienstleistungen wurde die Aufgabe an uns herangetragen, Konfigurationen von Geldautomaten und Kassensystemen auf ihre Ähnlichkeiten zu untersuchen, um diese vergleichbar zu machen und in das aktuelle auf SAP BW basierende Vertriebsreporting integrierbar zu machen.
Da die Komplexität der Konfigurationen weit über die üblichen bspw. in der Automobilindustrie genutzten Konfiguratoren hinausgeht, wurde schnell klar, dass es nicht genügt nur gleiche Komponenten der verschiedenen Konfigurationen zu zählen. Daher bedienten wir uns eines Neuronalen Netzes zur Verarbeitung von Texten. Hierbei wurde jede Komponente als einzelnes Wort und jede Konfiguration als einzelner Satz interpretiert. Das trainierte Netz konnte dann nach wenigen genannten Worten bzw. Komponenten die wahrscheinlich folgenden vorhersagen. Das Ergebnis war eine digitale Landkarte aller Konfigurationen, die tatsächlich ähnliche Komponente direkt nebeneinander verortet und das nur anhand der Materialnummern, ohne Analyse der beschreibenen Texte.

 

 

Digitale Landkarte aller Komponenten

Abbildung 1: Digitale Landkarte aller Komponenten

Für die Analyse des Ergebnisses bedienten wir uns einer kleinen selbstgeschriebenen SAP UI5 Applikation, die es erlaubt, direkt auf dem im SAP BW liegenden Modell aufzusetzen und die Ergebnisse mit aktuellen Vertriebskennzahlen zu verknüpfen:

Werbeoberfläche für die Datenanalyse

 

Abbildung 2: Werbeoberfläche für die Datenanalyse

Schnell stellte sich heraus, dass das erzeugte Modell sehr präzise ähnliche Komponenten gruppierte und es somit erlaubt eine Ähnlichkeit verschiedener Konfigurationen abzuleiten. Mit dieser Information können im Vertriebsreporting Vergleiche bzgl. Umsätzen, Margen und Kosten durchgeführt werden.
Darüber hinaus kann ein solches Modell aber auch verwendet werden, um Cross-Selling Potentiale zu heben, in der Form „Kunden, die diese Komponente gewählt haben, haben auch jene Komponenten gewählt“ oder auch die Qualität der Stammdaten zu verbessern, da ähnliche Komponenten ja die gleichen Ausprägungen diverser Attribute haben sollten.

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Ansprechpartner

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