Knowledge Discovery

Person using a futuristic head up display (HUD) interface screen with data and key performance indicators (KPI) for business intelligence (BI) analytics, concept about financial dashboard, technology and virtual reality (VR)

Mit Knowledge Discovery Verbesserungspotenziale erschließen

Kein Unternehmen kann auf Kennzahlen verzichten, aber Knowledge Discovery ist mehr als nur ein Kennzahlensystem! Die Information in der Welt verdoppelt sich fast alle 12 Monate. Insbesondere für betriebswirtschaftliche Datenbanken stellt somit die Verarbeitung der Daten eine der größten Herausforderungen unserer Zeit dar. Ziel ist es dabei, aus den großen Datenmengen die relevanten Informationen, also das „Wissen“ zu extrahieren. Hiermit sind die herkömmlichen Kennzahlensysteme weit überfordert. Diese sind zwar immer noch wichtig um das Geschehen im Unternehmen auf eine einfache Weise sichtbar zu machen, aber sie stoßen an ihre Grenzen wenn es darum geht, kurzfristig Verbesserungspotenziale und Handlungsfelder zu erschließen. Aus dieser Erkenntnis heraus wurde als Ergebnis verschiedener Forschungsgebiete aus Informatik und Mathematik das „Knowledge Discovery in Databasis“, kurz: KDD, entwickelt.

Dieses geschah auf Grundlagen von Datenbanken, maschinellem Lernen sowie High-Performance-Computing. Das klassische Vorgehensmodell ist dabei der Cross-Industry Standard Process for Data-Mining (CRISP-DM), das im Rahmen eines iterativen Prozesses mehrere Teilschritte umfasst. Diese beginnen bei der Bereitstellung von Hintergrundwissen für den jeweiligen Fachbereich, erstrecken sich über die Datenauswahl und Datenbereinigung bis hin zu Datenanalyse (Data-Mining) und enden bei der Interpretation der gewonnen Erkenntnisse. Hieraus lassen sich dann die konkrete Handlungsfelder erschließen.

Knowledge Discovery

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Mit KDD das Maximum aus Kennzahlen herausholen

Wie erwähnt kann kein Unternehmen auf die traditionellen Kennzahlensysteme verzichten, auch wenn diese an ihre Grenzen stoßen. Mit Knowledge Discovery ist es aber möglich, aus Kennzahlen das Maximum herauszuholen. So können zum Beispiel durch die Verknüpfung von Kennzahlen aus den Bereichen der Vorgangsprüfung (Qualitätsmanagement), Kundenzufriedenheit sowie den Perfomance-Daten (Erreichbarkeit, Service Level, Talk-Time, Nachbearbeitungszeit, Wartezeit, etc.) statistische Analysen und Auswertungen ermöglicht werden, die dann als Ergebnis Verbesserungspotenziale erschließen.

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Knowledge Discovery im Kundenservice

Ein wichtiges Anwendungsfeld von Knowledge Discovery findet sich im Bereich des Kundenservices. Gerade diesem kommt ein hoher Stellenwert zu, weil er einen direkten Einfluss auf die Kundenzufriedenheit hat. Zwar steht die Kundenzufriedenheit von jeher in Mittelpunkt aller Unternehmensaktivitäten, aber besonders im Zeitalter des Internets und der damit verbunden großen Markttransparenz wird dieses noch verstärkt. So landen Angebote von Wettbewerbern in Echtzeit auf dem Smartphone oder anderen Endgeräten des Kunden – und dieses mit der Konsequenz, dass er abwandert, wenn er unzufrieden ist. Wenn es nun um die Anwendung des Knowledge Discovery im Bereich des Kundenservices geht, dann verknüpft KDD die Informationen, die aus einem klassischen Kennzahlensystem gewonnen werden, mit einer Reihe weiterer Daten und Informationen. Hierzu gehören subjektive Kundenmeinungen (z. B. auf Grundlage von Kundenbefragungen), objektive Bearbeitungsqualitäten (z. B. durch Vorgangsprüfung eines aufgezeichneten Gesprächs oder einer gesendeten E-Mail) sowie zusätzlichen Beobachtungen während der Qualitätsprüfung. Diese Komponenten werden dann noch mit maschinell erzeugten Daten aus dem Bereich der KPI´s (Key Performance Indikatoren) im Kundenservice verknüpft.

 

Mit Knowledge Discovery zur Kundenzufriedenheit

Der Stellenwert des Knowledge Discovery und dessen betriebswirtschaftliche Notwendigkeit lassen sich auch daran erkennen, dass KDD als fester Inhalt in die Lehrstühle für Datenbanken und Informationssysteme vieler Hochschulen eingeflossen ist. Allerdings gibt es auch einige Unternehmen, die Knowledge Discovery ständig weiterentwickeln und auf die speziellen Bedürfnisse und Erfordernisse ihrer Kunden anpassen.

Genau mit solchen Unternehmen bietet sich eine Zusammenarbeit an, um Verbesserungspotenziale im Kundenservice zu erschließen. Insbesondere sollte man dabei mit einem Unternehmen zusammen arbeiten, das auf die Steuerung von Kundenzufriedenheit und Kundenservice spezialisiert ist und als Beratungs- und Serviceunternehmen in den Bereichen Customer Care- und Call Center Organisationen tätig ist.

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