{"id":2023,"date":"2020-09-15T00:00:31","date_gmt":"2020-09-14T22:00:31","guid":{"rendered":"https:\/\/devstage.bix-consulting.com\/?p=2023"},"modified":"2023-05-24T09:43:00","modified_gmt":"2023-05-24T07:43:00","slug":"bix-ai-tools-fallbeispiel-warenkorbanalyse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/bix-ai-tools-fallbeispiel-warenkorbanalyse\/","title":{"rendered":"biX AI Tools - Case study: Shopping cart analysis"},"content":{"rendered":"

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Im Rahmen eines Projektes im Bereich von Zahlungsdienstleistungen wurde die Aufgabe an uns herangetragen, Konfigurationen von Geldautomaten und Kassensystemen auf ihre \u00c4hnlichkeiten zu untersuchen, um diese vergleichbar zu machen und in das aktuelle auf SAP BW basierende Vertriebsreporting integrierbar zu machen.
Da die Komplexit\u00e4t der Konfigurationen weit \u00fcber die \u00fcblichen bspw. in der Automobilindustrie genutzten Konfiguratoren hinausgeht, wurde schnell klar, dass es nicht gen\u00fcgt nur gleiche Komponenten der verschiedenen Konfigurationen zu z\u00e4hlen. 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 tats\u00e4chlich \u00e4hnliche Komponente direkt nebeneinander verortet und das nur anhand der Materialnummern, ohne Analyse der beschreibenen Texte.<\/p>\n

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Abbildung 1: Digitale Landkarte aller Komponenten<\/p>\n

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F\u00fcr 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 verkn\u00fcpfen:<\/p>\n

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Abbildung 2: Werbeoberfl\u00e4che f\u00fcr die Datenanalyse<\/p>\n

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Schnell stellte sich heraus, dass das erzeugte Modell sehr pr\u00e4zise \u00e4hnliche Komponenten gruppierte und es somit erlaubt eine \u00c4hnlichkeit verschiedener Konfigurationen abzuleiten. Mit dieser Information k\u00f6nnen im Vertriebsreporting Vergleiche bzgl. Ums\u00e4tzen, Margen und Kosten durchgef\u00fchrt werden.
Dar\u00fcber hinaus kann ein solches Modell aber auch verwendet werden, um Cross-Selling Potentiale zu heben, in der Form \u201eKunden, die diese Komponente gew\u00e4hlt haben, haben auch jene Komponenten gew\u00e4hlt\u201c oder auch die Qualit\u00e4t der Stammdaten zu verbessern, da \u00e4hnliche Komponenten ja die gleichen Auspr\u00e4gungen diverser Attribute haben sollten.<\/p>\n

Sprechen Sie uns an!<\/p>\n

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Ansprechpartner<\/span><\/p>\n

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Oliver Ossenbrink<\/h3>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung Vertrieb und HR<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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