Rawpixel.com - stock.adobe.com

So sieht SAP Hybris die Zukunft des Handelsverkehrs

Technische Fortschritte und Big Data haben maschinelles Lernen und die Personalisierung von Produkten ermöglicht. SAP Hybris reagiert auf die Trends.

Als SAP Hybris Mitbegründer und Präsident Carsten Thoma vor etwa zwei Jahren sein neues Haus in Brooklyn plante, schaute er auf Pinterest nach, um sich Design-Inspirationen zu holen, anstatt einen Innenarchitekten zu engagieren.

„Zusammen mit meiner Verlobten und zwei Freunden, mit denen wir das Haus teilen, haben wir für jedes Zimmer Pinnwände auf Pinterest angelegt. In den nächsten Tagen bekamen wir Empfehlungen, wie wir diese Räume einrichten sollten“, sagt er. „Wir haben zwei Wochen gebraucht, um das ganze Haus zu planen und zu entwerfen.“

Auf dem SAP Hybris Global Summit in Barcelona erläutert Thoma, dass solche positiven Erfahrungen die Art und Weise verändern, wie Verbraucher und Unternehmen mit Marken interagieren. Er ruft Unternehmen daher dazu auf, ihre Anstrengungen zu verstärken, um den Bedürfnissen einer neuen Kundengeneration gerecht zu werden.

„Die disruptivste Zeit ist noch nicht gekommen“, ist er überzeugt. Er weist aber darauf hin, dass Trends wie die Massenpersonalisierung von Produkten und Dienstleistungen, der abonnementbasierte Konsum und künstliche Intelligenz (AI), die Daten verwenden, um Erkenntnisse über die Verbraucher zu gewinnen, so disruptiv sein werden, dass Unternehmen buchstäblich nur am Rande vorankommen. „Und das wird noch verstärkt, wenn mehr Daten erzeugt und verwendet werden.“

Die jüngsten Dienstleistungen, die es Verbrauchern ermöglichen, zum Beispiel Schuhe zu personalisieren, haben laut Thoma dazu geführt, dass Produkte und Erfahrungen untrennbar miteinander verbunden sind. „Das Produkt ist zum Erlebnis geworden, und die Erfahrung ist das Produkt“, sagt er.

Diese Erfahrung erstreckt sich auch auf die sogenannte Sharing Economy, in der sich unter anderem ein Fahrdienst wie Uber durchsetzt, was laut Thoma zum Beispiel zu einem Rückgang der Anträge auf neue Führerscheine führt. „Die Menschen teilen miteinander, und das hat dramatische Auswirkungen auf Ihr Produkt und wie Sie es anbieten.“

An die Kundenbedürfnisse anpassen

„Viele dieser Veränderungen wurden durch das Aufkommen von Technologien wie Microservices vorangetrieben, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Anwendungen schnell zu entwickeln und zu bauen, um den sich ändernden Kundenbedürfnissen gerecht zu werden“, sagt der Hybris-Mitbegründer.

Darüber hinaus werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Unternehmen helfen, Änderungen in der Kundennachfrage besser vorherzusagen, den Kundenservice zu verbessern und bessere Produktempfehlungen abzugeben.

„Auch wenn es einen Hype um KI und im Machine Learning gibt, so ist die Technologie noch am Anfang“, sagt Thoma. „KI wird brutal wichtig werden, doch sie existiert noch nicht wirklich. Wir haben also noch Zeit, uns darauf vorzubereiten, und wir können Ihnen auf diesem Weg als Partner zur Seite stehen.“ Er fügt hinzu, dass die große Reichweite der SAP-Anwendungen es Unternehmen ermöglichen werden, auf genau die Daten zuzugreifen, die notwendig sind, um „besseres Machine Learning als jeder andere verwenden zu können.“

Alexander Rinke, CEO des Process-Mining-Softwareanbieters und SAP-Partners Celonis, hat in seinem Vortrag auf dem SAP Hybris Global Summit ebenfalls erläutert, wie die Software seiner Firma maschinelles Lernen verwendet, um den Kundenservice zu verstehen.

Beispielsweise kann eine verspätete Lieferung durch einen Online-Händler dadurch verursacht werden, dass Kundenaufträge oder Out-of-Stock-Situationen verspätet generiert werden, was sich auf die Wiederkaufsrate eines Kunden auswirkt. Der Händler kann mit Hilfe der Machine-Learning-Anwendungen Maßnahmen ergreifen, indem er seine Lieferanten ersetzt oder gezielte Aktionen zur Verbesserung der Rebuy-Raten anbietet.

Folgen Sie SearchEnterpriseSoftware.de auch auf Twitter, Google+, Xing und Facebook!

Nächste Schritte

Siemens verwendet Process Mining zur Optimierung von Produktionsprozessen.

Machine Learning bietet Chancen und Herausforderungen.

Einen Notfallplan für Machine-Learning-Systeme entwickeln.

Artikel wurde zuletzt im Oktober 2017 aktualisiert

Pro+

Premium-Inhalte

Weitere Pro+ Premium-Inhalte und andere Mitglieder-Angebote, finden Sie hier.

Erfahren Sie mehr über Big Data

Diskussion starten

Schicken Sie mir eine Nachricht bei Kommentaren anderer Mitglieder.

Mit dem Absenden dieser Daten erklären Sie sich bereit, E-Mails von TechTarget und seinen Partnern zu erhalten. Wenn Ihr Wohnsitz außerhalb der Vereinigten Staaten ist, geben Sie uns hiermit Ihre Erlaubnis, Ihre persönlichen Daten zu übertragen und in den Vereinigten Staaten zu verarbeiten. Datenschutz

Bitte erstellen Sie einen Usernamen, um einen Kommentar abzugeben.

- GOOGLE-ANZEIGEN

SearchSecurity.de

SearchStorage.de

SearchNetworking.de

SearchDataCenter.de

Close