Juli 7, 2017
Von PJ Jakovljevic
PROS Inc. ist ein börsennotiertes (NYSE: PRO) Cloud-Softwareunternehmen, das den Wandel zum modernen Handel vorantreibt, indem es Unternehmen hilft, personalisierte und mühelose Kundenerlebnisse zu schaffen. Die neuesten Softwarelösungen von PROS basieren auf der Wissenschaft der dynamischen Preisoptimierung, der Software für Konfiguration, Preis und Angebot (CPQ) und E-Commerce (die ursprünglichen Angebote des Unternehmens) sowie auf maschinellen Lernfunktionen. Diese Software ermöglicht es Unternehmen, ihre Produkte und Dienstleistungen in einer Omnichannel-Umgebung mit Geschwindigkeit, Präzision und Konsistenz zu bepreisen, zu konfigurieren und zu verkaufen.
PROS Outperform 2017 Konferenz Zusammenfassung
PROS empfing kürzlich Gäste aus mehr als 300 Unternehmen, 39 Ländern und 20 Branchen auf seiner Konferenz PROS Outperform 2017 in Chicago. Unter dem Motto "Powering Modern Commerce" berichteten Führungskräfte von Cargill, HP, Honeywell, Hub Group, Land O'Lakes, Manitou America, McKesson Medical-Surgical, Southwest Airlines, TAP Portugal und vielen anderen über ihre Erfahrungen mit PROS-Lösungen, um im Zeitalter des modernen Handels besser abzuschneiden als die Konkurrenz.
Während einer Keynote von PROS-CEO Andres Reiner und VP of Global Sales für Microsoft Dynamics Hayden Stafford stellte PROS seine neuesten Innovationen im Bereich der Algorithmen für maschinelles Lernen und die Fähigkeit dieser Algorithmen vor, verborgene Verkaufschancen aufzudecken, die Nachfrageprognose für besondere Ereignisse zu verbessern und eine umfassendere Personalisierung für E-Commerce-Käufer zu liefern. Die Keynote zeigte auch moderne Handelserfahrungen mit Microsoft HoloLens, die Produkte in der virtuellen Realität konfiguriert, und beinhaltete eine Echtzeit-Demonstration von Die Selbstbedienungs-App von Saint-Gobain Glass Solution für die Konfiguration und Bestellung von Glasprodukten über ein Telefon, ein Tablet oder einen Computer.
PROS-Wissenschaftler spricht über maschinelles Lernen und mehr
Angesichts seines langjährigen Engagements im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens hat PROS sein Interesse bekundet, einen Beitrag zu leisten ein Beitrag über die Rolle der KI in der Wirtschaft-als Folgemaßnahme zu einem kürzlich erschienenen TEC-Bericht mit dem Titel Was ist künstliche Intelligenz und was kann KI für Ihr Unternehmen tun?.
Wir haben Justin Silver, Ph.D., Senior Scientist aus dem PROS Science & Research Team, zur KI-Strategie des Unternehmens für den modernen Handel befragt. Justin Silver ist seit 2013 bei PROS und hat einen Doktortitel in Statistik, einen Master in Statistik und einen Bachelor in Mathematik, Wirtschaft und Finanzinformatik, alle von der Rice University.
TEC: Sind Sie mit den vereinfachten Definitionen von KI, maschinellem Lernen, kognitivem Lernen, Deep Learning, Next-Best-Action und anderen verwandten Begriffen in unserem KI-Bericht einverstanden?
JS: Ich stimme zu, dass "KI" der Oberbegriff ist, der die anderen Begriffe umfasst, aber auf der höchsten Ebene ist KI die Kategorie von Fähigkeiten, die es Maschinen im Wesentlichen ermöglichen, wie Menschen zu denken. Ich würde auch hinzufügen, dass kognitive Systeme viele definierende Elemente bieten, von denen eines das maschinelle Lernen ist, wobei Deep Learning eine Untermenge darstellt. Ich stimme auch zu, dass diese Definitionen diskussionswürdig sind und in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Bedeutungen haben können.
Bei PROS verwenden wir verschiedene Arten von Data Science: Nachfrageprognosen, Optimierung, statistische Segmentierung, kollaborative Filterung, probabilistische Modellierung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und vieles mehr. Diese Techniken umfassen eine Reihe von technischen Disziplinen, darunter maschinelles Lernen und kognitives Computing. Dies spiegelt das vielfältige Fachwissen unseres Wissenschafts- und Forschungsteams wider.
TEC: Worauf basiert Ihre KI-Technologie?
JS: Unsere Modelle für maschinelles Lernen wurden über mehr als drei Jahrzehnte intensiv geschult, um die von uns bedienten Bereiche genau zu verstehen. Dadurch erhalten unsere Systeme einen Einblick in Bereiche, in denen ein untrainiertes, handelsübliches Modell wahrscheinlich blinde Flecken hätte. In einigen unserer Anwendungen verwenden wir beispielsweise ein hierarchisches Bayes'sches Modell zur Vorhersage der Nachfrage, das die Einstellung einer großen Anzahl von Parametern und Hyperparametern erfordert. Unsere große Erfahrung mit der Implementierung dieses Modells für unsere Kunden sowie die große Datenmenge, auf der das Modell im Laufe der Zeit trainiert wurde, haben es uns ermöglicht, unseren Kunden genaue Prognosen zu liefern, sobald sie das PROS-System einschalten.
Die KI hat sich in den letzten 50 Jahren rasant entwickelt, mit ständigen Fortschritten von Tausenden von Unternehmen, Universitäten und Einzelpersonen. Oftmals mussten wir jedoch Erweiterungen oder angepasste Versionen von Algorithmen aus bestehenden Bibliotheken erstellen. Unsere Partnerschaft mit Microsoft und die Azure-Plattform ermöglichen unsere Innovationen und beschleunigen unsere Markteinführung. Vor kurzem haben wir auch eine Partnerschaft mit CognitiveScale angekündigt, einem Anbieter von branchenspezifischer Augmented Intelligence-Software. Diese Partnerschaft wird uns dabei helfen, unser Produktangebot durch verbesserte Personalisierungsfunktionen zu erweitern.
Beton PROS AI-Lösungen
TEC: Können Sie ein konkretes Beispiel dafür nennen, was Ihre KI-Tools für den Kunden tun können?
JS: Der rote Faden, der sich durch alle unsere Angebote zieht, ist der Einsatz von Predictive Science und Optimierungstechniken, die es unseren Kunden ermöglichen, personalisierte und reibungslose Kundenerlebnisse zu schaffen. Wir nutzen verschiedene Arten von Predictive Science, darunter Prognosen, Mustererkennung, Reinforcement Learning, Anomalieerkennung sowie überwachtes und unüberwachtes Lernen.
Wir unterstützen Unternehmen bei kundenspezifischen Preisentscheidungen, die eine Projektion der Zahlungsbereitschaft von Kunden auf der Grundlage ihrer jeweiligen Kundensegmentmerkmale beinhalten. Unser Guidance-Produkt nutzt überwachtes maschinelles Lernen, um dynamische Preisempfehlungen zu geben, die auf Erkenntnissen aus riesigen Mengen an Transaktionshistorie basieren und durch externe Kaufsignale ergänzt werden (siehe Abbildungen unten).
Abbildung 1. Screenshot von PROS Guidance mit Preisempfehlungen auf der Grundlage bestimmter Kunden und Produkte
Abbildung 2. Screenshot von PROS Guidance mit geschäftsspezifischen Preisempfehlungen für Vertriebsmitarbeiter
Ein weiteres Beispiel sind die Algorithmen, die unseren Kunden helfen, Verkaufschancen mit hoher Wahrscheinlichkeit innerhalb ihres eigenen Kundenstamms zu erkennen. Unsere Lösung zur Erkennung von Verkaufschancen (siehe Abbildung 3) nutzt Techniken des unüberwachten Lernens, um Gruppen von Kunden mit ähnlichem Kaufverhalten zu identifizieren. Sie arbeitet auch mit überwachten Lerntechniken zusammen, um Kaufmuster von Kunden zu erkennen.
Abbildung 3. Screenshot von PROS Guidance mit Opportunity-Erkennung
Das Endergebnis sind präskriptive Empfehlungen, die den Erwartungen des Käufers in Bezug auf Preis, Produkt, Angebot und Geschwindigkeit entsprechen, was zu mehr Gewinnen, höherer Rentabilität und zufriedeneren Kunden führt. Dies sind nur einige der vielen Möglichkeiten, wie wir KI-Methoden einsetzen, um den Wert für unsere Kunden zu steigern.
KI-Einsatz in der Zukunft
TEC: Prognostizieren Sie zukünftige KI-Trends und Anwendungen in den Bereichen Vertriebsautomatisierung, Preisoptimierung, CPQ, Handel, Vertragsmanagement (oder ähnlichen) Softwarelösungen?
JS: Wir beobachten bereits ein steigendes Interesse von Business-to-Business (B2B)-Unternehmen, die nach einer CPQ-Lösung suchen, die ein konsistentes, reibungsloses und personalisiertes Einkaufserlebnis über Direkt-, Partner- und Self-Service-E-Commerce-Kanäle ermöglicht. Wir gehen davon aus, dass dieses Interesse noch zunehmen wird. KI spielt eine zentrale Rolle bei der Nutzung der Vernetzung aller erforderlichen Daten, die in einer Vielzahl von Rohformen vorliegen, darunter strukturierte Tabellen, Text, Bilder und andere.
Da sich immer mehr B2B-Transaktionen auf den elektronischen Handel verlagern, sehen wir die dynamische Preisgestaltung als noch wichtiger an, um ein reibungsloses Erlebnis zu bieten. In dieser Umgebung verlieren Vertriebsmitarbeiter die Möglichkeit, über den Preis zu verhandeln oder sogar einen Preis zu rechtfertigen. Dynamische Preisgestaltung in Echtzeit - angetrieben durch KI - ermutigt Käufer dazu, den ersten Preis zu akzeptieren, den sie sehen. Außerdem wird so sichergestellt, dass die Preise über alle Kanäle hinweg korrekt und aktuell sind. Bei einem unserer Kunden hat die dynamische Preisgestaltung die Durchlaufzeit für Angebote um 60% reduziert, die Gewinnraten erhöht und zu einem Umsatzzuwachs von mehr als $250 Millionen geführt.
Die Personalisierung ist ein weiterer, stark wachsender Trend. Käufer erwarten heute, dass ihre Erfahrungen relevanter und persönlicher sind. Wir bieten Personalisierung durch Fast Configuration mit nur einem Klick in unserer Smart CPQ-Lösung. Fast Configuration ist eine beschleunigte Funktion für den geführten Verkauf, die auf KI basiert. Durch die Nutzung von Kaufmusterdaten empfiehlt Fast Configuration ein Produkt, das speziell auf die wahrscheinlichen Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten ist, ohne dass all die Fragen gestellt werden müssen, die beim regelbasierten Guided Selling üblich sind.
Darüber hinaus enthält Fast Configuration Empfehlungen zu Preis, Cross-Selling und sogar Ersatzoptionen. Die in Fast Configuration eingebettete und auf diesen Prozess angewandte KI lernt ständig neue Wege. Wenn Benutzer das System nutzen, ändert die Funktion sogar bestehende Pfade, was mit der Zeit zu besseren Empfehlungen führt.
Wir nutzen auch kognitives Computing, um eine umfassendere Personalisierung zu ermöglichen. In diesem Fall bietet das kognitive System nur die Optionen an, die am ehesten mit der Kaufhistorie des Käufers, seinem digitalen Verbrauch und seinen Interaktionen mit dem System übereinstimmen. KI wird in vielen verschiedenen Kontexten immer mehr akzeptiert. Wir glauben, dass dies die Zahl der Anwendungen für KI weiter erhöhen und unseren Kunden helfen wird, ihre Wachstums- und Rentabilitätsziele zu erreichen.
TEC: Glauben Sie, dass potenzielle Kunden KI gegenüber misstrauisch sind?
JS: In allen Bereichen sehen wir eine viel größere Akzeptanz von KI als praktikables und wichtiges Werkzeug für Unternehmen, und wir erwarten ein noch größeres Interesse, da diese Anforderungen an "intelligente Software" weiterhin schnell entstehen werden.
Die häufigste Sorge scheint zu sein, wie und wo KI in Unternehmen eingesetzt werden sollte. Wir stellen ein breites Spektrum an Anwendungsfällen von anderen vor, die KI auf ihre Handelsstrategien angewendet haben - Umsatzmanagement, Preisgestaltung, Verkauf, E-Commerce -, um Unternehmen zu helfen, diese Ängste zu überwinden.
Wenn Unternehmen die Auswirkungen von KI auf den Handel sehen und messen können, haben sie mehr Vertrauen, KI auch an anderer Stelle einzusetzen. Wir haben auch festgestellt, dass es am vorteilhaftesten ist, sich darauf zu konzentrieren, wie unsere KI-Tools und -Techniken mit den Geschäftszielen des Kunden zusammenhängen: Welche(s) Problem(e) versuchen sie zu lösen? Welche Daten sind bereits verfügbar? Welche Daten könnten gesammelt werden, die hilfreich wären? Wie können wir auf der Grundlage dieser Daten eine Lösung bereitstellen, die einen kontinuierlichen Mehrwert bietet und sich an Veränderungen des Marktes, der Geschäftsanforderungen und der Nutzerpräferenzen anpassen lässt?
Die Verbindung von Geschäftssinn und KI erfordert Engagement, das die Kunden von PROS verstehen und annehmen. Es gibt Fälle, in denen das System mit Sicherheit Entscheidungen treffen kann, und andere, in denen der Input von Fachexperten zusätzliche Unterstützung bieten kann. Die Ergebnisse dieser menschengesteuerten Fälle werden dann verwendet, um das System weiter zu trainieren. Wir arbeiten mit unseren Kunden zusammen, um klar zu definieren, wie Erfolg aussieht, was für unseren gemeinsamen Erfolg entscheidend ist. Bei der Implementierung einer KI-Lösung verfolgen wir die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs), um sicherzustellen, dass das System den richtigen Weg einschlägt, und wir messen die Ergebnisse.
TEC ist gespannt, welche weiteren KI-Lösungen PROS entwickeln wird, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Big Data aus dem Vertrieb zu sichten und fundiertere und intelligentere Entscheidungen zu treffen.