Durch die Plattform soll es E‑Commerce Unternehmen ermöglicht werden, mehr wie auch nachhaltiges Wachstum durch eine automatisierte Customer Journey Optimierung aus den eigenen Daten zu generieren.
Wettbewerbssteigerung durch neue Analysemöglichkeiten
Statt einzelner Conversions und allgemeinen Analysedaten wird mittels Process Mining und künstlicher Intelligenz die gesamte Customer Journey entlang der relevanten digitalen Touchpoints analysiert und ausgewertet. Zu diesem Zweck werden die sogenannten First-Party Daten, wie zum Beispiel Website‑, Webshop-Daten und eigenen Datenquellen wie CRM oder ERP Systeme, verbunden und damit eine wirkliche 360-Grad-Übersicht über Besucherprofile erreicht. Mit dieser umfangreichen Datengrundlage und unserer Forschung an KI-basierten Analysemöglichkeiten wird es für europäische KMUs möglich sein, erstmalig KMU-Umsätze und Kundenzufriedenheit ausschließlich datenbasiert und vollständig DSGVO-konform über mehrere digitale Touchpoints zu steigern. Für dieses neue Forschungsprojekt wird die 506 Analytics Platform als “Sprungbrett” genutzt. Durch die verstärkte Nutzung der First Party Daten wird, durch die eigene Datenhoheit, die Abhängigkeit von Dritten reduziert.
“Durch die FFG-Förderung, und mit der 506 Analytics Platform als Basis, wird es KI-basiert möglich sein, vollständig datenschutzkonform das Verhalten und die Aktivitäten von anonymen und bekannten Besuchern/Kunden im Detail zu analysieren. Damit werden neue Möglichkeiten gefunden, um die Kundenzufriedenheit und den Geschäftserfolg in der digitalen Welt zu steigern.”, Gerhard Kürner, CEO von 506.
„Als Kooperationspartner konnte die FH OÖ Campus Hagenberg – Forschungsgruppe AIST gewonnen werden. Die Expertise wird vor allem im Bereich Process Mining eingebracht. „Wir freuen uns auf die Kooperation in diesem Forschungsprojekt mit 506 Data & Performance GmbH. Gemeinsam werden wir Customer Journeys auf Webseiten so analysieren, dass die Privatsphäre von Nutzern gewahrt bleibt, und uns spannenden Herausforderungen im Forschungsfeld Process Mining stellen.”, so Oliver Krauss, FH-Assistenzprofessor Forschungsgruppe AIST.
