Suchen

Die Cloud weiß rechtzeitig, wass der Kunde will Prognose zum Kaufverhalten von G-Predictive und Profitbricks

| Redakteur: Sarah Gandorfer

Mit einem Analyse-Tool wollen G-Predictive und Profitbricks Mittelständlern helfen, ihre Kunden besser zu verstehen. Die Bereitstellung aus der Cloud bringt für die Anwender einen Kostenvorteil, da sie das Know-how nicht im eigenen Betrieb vorhalten müssen.

Firmen zum Thema

Achim Weiß, CEO von Profitbricks
Achim Weiß, CEO von Profitbricks
(Bild: VBM-Archiv)

Gemeinsam mit G-Predictive ermöglicht Profitbricks das Auswerten umfangreicher Datenbestände, um Prognosen für das künftige Kaufverhalten von Kunden anstellen zu können.

Die Analyse-Software „Predictions as a Service“ von G-Predictive läuft auf der Infrastructure-as-a-Service-Lösung von Profitbricks. Der Cloud-Dienst wird im Pay-per-Use-Verfahren abgerechnet und soll so gerade mittelständische Unternehmen anlocken, da diese so von einer Big-Data-Analsyse profitieren, ohne im eigenen Haus Data-Mining-Expertise aufbauen zu müssen. Auf diese Weise können sie ihre Akquisekosten minimieren (Lead Scoring) sowie den Kundenwert maximieren, indem sie ihm zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Angebote machen (Next Best Action oder Next Best Offer).

„Bisher nutzen vor allem große Unternehmen Big-Data-Analysen, um Vorhersagen für zielgerichtete Vertriebs- und Marketingaktionen zu treffen“, erklärt Björn Goerke, Geschäftsführer bei G-Predictive Gradient. „In einem durchgehenden As-a-Service-Ansatz profitieren jetzt auch mittelständische Unternehmen von dieser Technologie, die bislang den damit verbundenen Ressourcen- und Budgetaufwand nicht leisten konnten.“

Die Konzepte Lead Scoring sowie Next Best Offer als Prognosen für Marketing und Vertrieb basieren auf Analysen eines großen Datenbestands. Um dies leisten zu können, wird Software-gestützt eine Mustererkennung durchgeführt. G-Predictive nutzt hierzu Machine-Learning-Verfahren. Der Vorteil, den der Anbieter ins Feld führt, ist das Service-Modell, dass im Sinne eines Closed-Loop-Ansatzes das Analyse-Ergebnis automatisiert an den richtigen Abnehmer in Vertrieb und Marketing sendet.

Mehr Power

Um dies umsetzen zu können, ist eine flexible, verfügbare und skalierbare Infrastruktur notwendig, die aus der Profitbricks-Cloud bezogen wird. Eine besondere Rolle spielt hier das so genannte „Live Vertical Scaling“ von Profitbricks. Dabei können Nutzer der Infrastruktur ihre Server im laufenden Betrieb mit zusätzlicher Rechenpower und Arbeitsspeicher ausstatten (Cores und RAM), so dass die umfangreichen Analysen nahtlos fortgesetzt werden können, wenn sich während der Operationen der Ressourcenbedarf erhöht. Das sei mit der klassischen horizontalen Skalierung, also dem Hinzufügen kompletter virtueller Server, so nicht möglich.

„Big Data Analysen sind ein klassischer Anwendungsfall für Cloud Computing“, erklärt Achim Weiß, Gründer und CEO von Profitbricks. „Da der Rechenaufwand für die Analysen und Auswertungen schlecht vorhersehbar ist, kommen hier die Vorteile der Skalierbarkeit On-Demand, insbesondere auch vertikal innerhalb der Instanzen, voll zum Tragen.“

(ID:42389040)