SKOPOS: Tägliche Erkenntnisse zur Kundenstimmung über Alteryx Analytics Automation

Ein fundiertes Verständnis von Kunden, Mitbewerb und Märkten kann unabhängig von der Branche den Unterschied zwischen Erfolg und Fehlschlag ausmachen. Die SKOPOS GROUP ist ein führender Marktforschungsanbieter, der diese wichtigen Erkenntnisse für Unternehmen auf globaler Ebene bereitstellt. Die sechs Geschäftsbereiche des Unternehmens beschäftigen sich jeweils mit einer anderen Art von Forschung und Analyse – zu Marken, Produkten, Zielgruppen und mehr.

„Da wir über diese hochgradig spezialisierten Bereiche verfügen, können wir nahezu alle Fragen beantworten, die einem Kunden einfallen“, so Christopher Harms, Mitbegründer und Managing Director von SKOPOS ELEMENTS, dem neuesten Bereich der Gruppe. „Wir beantworten Kundenfragen aus verschiedenen Perspektiven. Wir bieten unseren Kunden nicht nur ein Forschungs- oder Analysemodell, wir unterstützen sie auch bei der Interpretation und Umsetzung dieser Ergebnisse.“

SKOPOS war auf der Suche nach einer Data Engineering-Lösung, die dem Team die Visualisierung der Umfragedaten in Tableau ermöglicht. Und einer ihrer Lieferanten arbeitete bereits mit Alteryx, um genau das zu tun.

Christopher Harms
Mitbegründer und Managing Director, SKOPOS ELEMENTS

„Sobald wir begonnen hatten, mit Alteryx zu experimentieren, erkannten wir die Vielzahl an Problemen, die wir damit über die grundlegenden Analysen hinaus lösen konnten“, so Harms. „Anfangs haben wir nur ein einzelnes Dataset umgewandelt. Jetzt kombinieren wir verschiedene Datasets miteinander, führen automatisierte Modellvorhersagen aus und verwenden mehrere Dashboards, die alle mit Alteryx Workflows gefüllt werden.“

SKOPOS arbeitete zunächst mit Alteryx Designer, um die Datenvorbereitung und -analyse mit den Automatisierungs- und Visualisierungstools zu beschleunigen und diese Ergebnisse in klare Erkenntnisse zu wandeln. Harms und sein Team können nun Analysemodelle wie bisher in R oder Python erstellen und sie mit Alteryx ausführen.

„Die Art und Weise, wie wir mit Alteryx arbeiten, hat unsere Denkweise zu Daten aus der Engineering-Sicht stark verändert“, so Harms. „Früher waren Daten für uns eine einzelne Zeile in einer SPSS-Datei. Denn so hatten wir es an der Universität gelernt. Doch mit Alteryx haben wir uns wirklich mit Datenmodellierung auseinandergesetzt und damit, wie wir Daten so anordnen können, dass sie optimal genutzt werden.“

Nachdem SKOPOS ein Jahr lang mit Alteryx gearbeitet hatte, führten sie zusätzlich Alteryx Server ein und erhöhten dadurch die Automatisierung durch die Ausführung von Modellen ohne manuelle Eingriffe. Das Team hat nun fast 100 Workflows auf einer einzigen, zentralisierten Plattform geplant.

Einen der größten Erfolge mit Alteryx erzielte SKOPOS bei einem Projekt für eine große Lebensmittelkette. Die Kund:innen der Kette können ihre Erfahrung auf zwei Arten bewerten: als einfache Bewertung auf einer Skala von 1–10 und indem sie ihre Meinung in ein Freitextfeld schreiben. Die mehr als zwei Millionen Umfrageantworten, die in einem Jahr verarbeitet werden und die jeweils auch Metadaten über die Kundinnen und Kunden sowie die bewertete Filiale enthalten, erzeugen riesige Datenmengen. Darüber hinaus haben verschiedene Stakeholder ihre eigenen Prioritäten, wobei Produktmanager beispielsweise dem C-Level sehr unterschiedliche Fragen stellen. Und all das muss mithilfe dieses Datasets beantwortet werden. „Wir haben ein Textanalysemodell entwickelt, mit dem wir die größtmöglichen Erkenntnisse aus den offenen Fragen gewinnen können“, so Harms. „Bei vielen unserer Workflows findet außerdem ein Informationsaustausch zwischen unseren Datenbanken und der unserer Kund:innen statt. Diese Informationen werden dann in unsere visuellen Dashboards eingespeist. Und für all das verwenden wir Alteryx.“

Wie kann man beispielsweise tägliche Erkenntnisse zur Kundenstimmung aus mehr als zwei Millionen qualitativen und quantitativen Umfrageantworten gewinnen? SKOPOS' Antwort darauf ist Alteryx. „Das Projekt ist mit der Zeit so komplex geworden. Mit einem Standardprodukt könnten wir keine Ergebnisse nahezu in Echtzeit liefern, da die Arbeit mit so vielen Daten in herkömmlichen SPSS-Methoden praktisch unmöglich ist. Mit Alteryx ist das ganz einfach.“

„Herkömmliche Umfrageplattformen bieten viele Funktionen, die wir mithilfe von Alteryx, Tableau und unseren Machine Learning-Modellen implementiert haben. Der Hauptunterschied besteht darin, dass wir eine maßgeschneiderte Lösung haben, die eng in die Systeme unserer Kunden integriert ist. Darüber hinaus sind unsere benutzerdefinierten Modelle leistungsfähiger in Bezug auf die Tiefe und Flexibilität der Analyse. Wir haben sehr schnell Ergebnisse erzielt.“

Ein Teil des frühen Erfolgs von SKOPOS mit Alteryx war auf die benutzerfreundliche Verwendung einer Drag & Drop-Oberfläche zurückzuführen. „Im Grunde ist es Code-frei. Wir haben ein sehr vielseitiges Team mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Kompetenzen, aber jeder arbeitet mit Alteryx. Einer meiner Informatik-Kollegen kann ein Modell oder eine API in Python schreiben, und unsere Data Analysts können es dann verwenden, ohne irgendeinen Code anrühren zu müssen.“

Dieses einfache Onboarding war auch wichtig, um neuen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern bei SKOPOS den Arbeitseinstieg zu erleichtern und innerhalb weniger Tage einen Mehrwert für das Team zu schaffen, wie Harms erklärt: „Sie können sehr schnell ihre ersten Workflows erstellen. Alteryx ist so unkompliziert und intuitiv und es gibt viele großartige Online-Ressourcen. Unsere neuen Mitarbeiter brauchen sich nicht neben einen Kollegen zu setzen, der ihnen alles erklärt, sondern können ihr Wissen mit Video-Tutorials auf den neuesten Stand bringen.“