Softwaremarkt für Customer Analytics

Die in Customer-Analytics-Projekten eingesetzte Software sollte den Nutzer möglichst in allen Phasen des Vorgehensmodells unterstützen. Neben den Möglichkeiten der analytischen Modellierung sollten auch Funktionalitäten im Bereich der Datenaufbereitung und Anbindungen an gängige Datenbanken und Fachsysteme (ERP, WAWI, CRM etc.) unterstützt werden. Die Software sollte die Evaluierung der erstellten Modelle anhand geeigneter Performance-Metriken, sowie eine Visualisierung der Modelle und deren Ergebnisse unterstützen. Die Aufgaben im analytischen Zyklus können daher als Kriteriengerüst für die Bewertung derjenigen Software gesehen werden, die Nutzer bei der Umsetzung von Customer-Analytics-Projekten unterstützen soll.

Am Markt für Business Intelligence (BI) haben sich verschiedene Werkzeugklassen herausgebildet. Hier wird danach unterschieden, ob lediglich bestehende Daten oder Zusammenhänge wiedergegeben werden oder ob der Anwender selbst mit den Daten arbeiten und so neue Informationen erzeugen kann.

Anzeige

grafik-barc-analytics-platforms-reporting-analyse

Abbildung: Business-Intelligence-Anwendungsklassen. Quelle: BARC

Bei der Umsetzung entsprechender Projekte muss darauf geachtet werden, welche Teile der fachlichen Logik (Einordnung der Daten, Relationen, Verdichtungen etc.) in welchem Werkzeug abgebildet werden sollen. So empfiehlt sich eine Kombination der analytischen Fähigkeiten der BI- und Advanced-Analytics-Werkzeuge mit den fachlichen Modellen der CRM-Systeme zur Bewertung von (potenziellen) Kunden. Diese liefern beispielsweise definierte Eigenschaften und Verfahren zur Bewertung und Steuerung der Kundenentwicklung sowie Entscheidungsbäume zur Abschätzung des Kundenpotenzials.

Customer Analytics bietet hierbei viele Potenziale: neben der (kurzfristigen) Steigerung des Erfolgs einzelner Marketingmaßnahmen kann die gesamte Kundenbeziehung gestärkt und ausgebaut werden. Gleichzeitig bietet das Wissen den Ausgangspunkt für die Weiterentwicklung des eigenen Unternehmens, der Leistungen, Prozesse und Formen der Kundenansprache. Dazu reicht es nicht, möglichst viele Daten zu sammeln – sie müssen an klaren operativen und strategischen Zielen ausgerichtet analysiert und genutzt werden können. Somit kann Customer Analytics auch kein einmaliges Projekt sein, sondern es ist der Ausgangspunkt zu einer kontinuierlichen Verbesserung.

grafik-barc-advanced-analytics-platforms

Im Fokus stehen marktrelevante Hersteller von Advanced Analytics Softwareplattformen, die in Deutschland, Österreich und der Schweiz aktiv sind. Für die Aufnahmen im Score, werden eine Reihe technischer und wirtschaftlicher Kriterien an den Anbieter gestellt. So muss er im Kontext Advanced Analytics die vier Aufgabenbereiche Datenintegration/ -aufbereitung/ -selektion, Modellierung/ Modellevaluation, Ergebnisevaluation und Operationalisierung abdecken. Die Software muss durch den Anbieter entwickelt und gepflegt werden, darf nicht an spezifische (Datenbank-) Technologie gebunden sein sowie und muss einen jährlichen Lizenz- und Wartungsumsatz von mindestens einer Million Euro erwirtschaften.

Die Software muss die Entwicklung eigener Workflows für die Bereiche unüberwachtes und überwachtes Lernen, sowie Zeitreihenanalyse unterstützen.

Die Bewertung und Einordnung erfolgt anhand der Dimensionen »Portfolio Capabilities« und »Market Execution«. Für den schnellen Überblick werden alle Anbieter abhängig von der Gesamtbewertung in der Score-Grafik eingeordnet. Diese unterteilt sich in die fünf Kategorien Market Leaders, Trendsetters, Challengers, Specialists und Entrants (siehe unten).

Eine Übersicht und generelle Einschätzung der Funktionalitäten von Advanced-Analytics-Plattformen bietet der BARC Score Advanced Analytics Platforms DACH 2016 .


Anwen­dun­gen und Software für Advan­ced Analytics sind derzeit gefragt bei Unter­neh­men. Sie ermög­li­chen detail­lierte und innova­tive Analy­sen von Daten, die gerade im Zusam­men­hang mit der Digita­li­sie­rung in immer vielfäl­ti­ge­rer Form und Menge anfal­len. Auch ergän­zen sie bishe­rige Business-Intelligence-Lösungen und verspre­chen schnelle Ergeb­nisse. Der neue »BARC Score Advan­ced Analytics Platforms DACH« bewer­tet nun markt­füh­rende und inter­es­sante kleine Software­an­bie­ter mit Hilfe der im Markt einma­li­gen BARC-Scoring-Methodik.

Advan­ced Analytics

Die fortge­schrit­tene Analyse von Daten (Advan­ced Analytics) umfasst einfach gespro­chen alles, was über die einfa­che Darstel­lung von Daten in Reports oder Dashboards oder simple Analy­se­mög­lich­kei­ten wie Sortierung/ Gruppie­rung oder Anwen­dung von Grund­re­chen­ar­ten (etwa Aggre­ga­tion und Summen­bil­dung in einem OLAP-Modell) hinaus­geht. Die gängigs­ten Verfah­ren der fortge­schrit­te­nen Analyse aus der Statis­tik und dem maschi­nel­len Lernen dienen der Muster­er­ken­nung in Daten, wobei Einfluss­fak­to­ren auf die Bildung von Segmen­ten, Feststel­lung von Abhän­gig­kei­ten, Klassen­zu­ge­hö­rig­kei­ten oder die Vorher­sage von Werten (Predic­tive Analytics) einbe­zo­gen werden.

Für Unter­neh­men ist es indes schwer, sich von den im Markt gebote­nen Software­pro­duk­ten ein Bild zu machen, geschweige denn diese gemäß ihrer Anfor­de­run­gen einzu­ord­nen. Hier will der neue »BARC Score Advan­ced Analytics Platforms DACH« anset­zen. Er analy­siert und gewich­tet anhand detail­lier­ter produkt­be­zo­ge­ner und Markt­kri­te­rien führende und inter­es­sante kleine Anbie­ter.

Software für Advan­ced Analytics ist für eine Vielzahl von Aufga­ben geeig­net. Die beiden häufigs­ten Aufga­ben, die mit Hilfe von Data Mining umgesetzt werden sind ein unüber­wach­tes Lernen (finden von Mustern und Model­len in nicht-spezifizierten Daten) und überwach­tes Lernen (Infor­ma­ti­ons­ge­win­nung aus spezi­fi­zier­ten Daten). Ebenso gehören für gewöhn­lich Progno­sen auf der Basis von Zeitrei­hen­ana­ly­sen zum notwen­di­gen Funkti­ons­um­fang. Alle im Score berück­sich­tig­ten Anbie­ter mussten daher diese drei Aufga­ben abdecken, da sie in der Praxis häufig Anwen­dung finden.

Trends im Markt für Advan­ced Analytics

Insge­samt zeigte die Unter­su­chung, dass der Markt der Anbie­ter von Advan­ced Analytics Platt­for­men sehr reif ist. Die meisten Lösun­gen gibt es seit gut zehn Jahren, einige wie SAS, IBM oder Stati­s­tica sogar seit 20 oder mehr Jahren. Natür­lich sind hier auch Anbie­ter wie Micro­soft und SAP dabei, die sich in den letzten Jahren neu und innova­tiv im Bereich Advan­ced Analytics platziert haben.

Im Wesent­li­chen unter­schei­den sich daher die Anbie­ter in solche, die mit großen, komplet­ten Portfo­lios antre­ten und dabei auch sehr gute Datenmanagement- und BI-Lösungen abbil­den; sowie in Anbie­ter, die auf das Thema Advan­ced Analytics spezia­li­siert sind und dabei sehr gute Funktio­na­li­tä­ten in ihre Software integriert haben, welche sich zudem gut in andere Techno­lo­gien integrie­ren lässt.

Generell zeigt sich zum einen der Trend, Analy­sen und Modelle »In-Database« bezie­hungs­weise »In-Hadoop« ablau­fen zu lassen, um die Perfor­mance zu verbes­sern, sowie zum anderen auch Nutzer mit gerin­ge­ren statistisch-mathematischen Kennt­nis­sen in die Nutzung der Advan­ced Analytics Software mit einzu­be­zie­hen. Hierfür bieten Herstel­ler intui­ti­vere Visua­li­sie­rungs­tech­ni­ken, Teillö­sun­gen mit reduzier­tem und somit übersicht­li­che­rem Funkti­ons­um­fang, sowie diverse Ansätze der automa­ti­sier­ten Analy­sen an.

Zu bemer­ken ist auch, dass Open-Source-Ansätze bei allen Anbie­tern sehr gut integriert sind. »R« ist allge­gen­wär­tig, Python wird verstärkt integriert und auch WEKA- und KNIME-Integrationen werden in verschie­de­nen Lösun­gen angebo­ten.

Weitere Infor­ma­tio­nen zum BARC Score Advan­ced Analytics Platforms DACH und die kosten­los als Download erhält­li­chen Dokumente finden Sie unter:

https://barc.de/news/der-barc-score-advanced-analytics-platforms-dach


Consulting 4.0 – Mit Analytics ins digitale Beraterzeitalter

Automobilindustrie muss Big Data & Analytics mehr Beachtung schenken

Big-Data-Nutzung mit Interaction Analytics: Das Gold in der Kundenkommunikation

Schnellere und bessere Erkenntnisse durch Self-Service-Analytics

Business Intelligence und Analytics als Fundament neuer Industrie-4.0-Ansätze – BIA 4.0

Analytics und Verwaltungshandeln: In Behörden liegen Vision und Wirklichkeit weit auseinander

Der Markt für Business Intelligence und Business Analytics in Deutschland

Realtime Analytics – SAP HANA und Hadoop eröffnen neue Wege

Data, Analytics, CRM und Social Media bringen den besten ROI

Wachsende Bedeutung von Security Analytics bei der Abwehr von Threats

Predictive Analytics: Unsichtbar wirksam

Schreiben Sie einen Kommentar