Interview mit Kevin Kennedy, Business Systems Manager bei Terminix, einer Marke des Unternehmens ServiceMaster

Die Zusammenführung großer Mengen an guten Daten ist der wesentliche erste Schritt in jedem KI-Projekt. Genauso wichtig ist es jedoch auch, jemanden zu haben, der die Daten sowohl aus technischer als auch aus fachlicher Sicht versteht. Für das Jedox KI-Projekt bei ServiceMaster ist dieser Datenexperte Kevin Kennedy, der seit 2005 als Business Systems Manager im Geschäftsbereich Terminix tätig ist. Wir haben mit Kevin über das Projekt bei ServiceMaster gesprochen, das sich mit der Untersuchung der Kundenloyalität mithilfe von KI beschäftigt. Wir haben nach seinen bisherigen Erfahrungen gefragt und warum er anderen Finanzteams die KI-Technologie von Jedox empfehlen würde.

Erzählen Sie uns bitte von Ihren bisherigen Erfahrungen mit Jedox und warum es die richtige Software für Ihr KI-Projekt ist?

Als zuständiger Experte habe ich bei der Einführung und Weiterentwicklung der Jedox-Lösung in den letzten drei Jahren bei der Definition der Abfragen, dem Setup und der Datenintegration geholfen. Jedox ist ein großartiges Werkzeug, um Ad-hoc-Analysen durchzuführen und riesige Datenmengen zusammenzubringen. Mit Jedox hat unser Finanzbereich auch mehr Self-Service-Möglichkeiten im Tagesgeschäft.

Insbesondere für unser KI-Projekt verwalten wir Massen von Daten aus verschiedenen Quellen. Jedox ist eine erstklassige Lösung für die Zusammenstellung, die Strukturierung und die kontinuierliche Kontrolle der Daten. Statt eines ERP-Systems und verschiedene Budget Ledger verwenden wir Jedox, weil es einfacher ist, die Daten zu ändern und zu bearbeiten. Wir haben auch schnellere Erfolge, weil die Kontrolle im Finanzbereich liegt.

Welche Informationen wurden für das KI-Projekt zur Beurteilung der Kundenloyalität zusammengeführt?

Jedox enthält derzeit alle Informationen zu unseren Kundenverträgen, die in etwa die gesamte Customer Experience abdecken. Dazu gehören u.a. Kaufdaten, Frequenzen, Abrechnung, Kundensalden sowie sämtliche Attribute der erworbenen Produkte. Wir sind nun bereit, zusätzliche Abfragen zu erstellen, die Informationen über Arbeitsaufträge zusammen mit Umsätzen und eventuellen Kundenrabatten erfordern. Schließlich wollen wir auch alle Kundenanfragen einbeziehen, d.h. wenn Kunden sich wegen eines Termins, einer Rechnung oder einer anderen Frage melden.

Welche Erfahrungen haben Sie bislang in den ersten zwei Monaten des KI-Projekts gemacht?

Aus der Sicht desjenigen, der die Rohdaten für das KI-Modell bereitstellt, würde ich sagen, dass wir viel über das System selbst gelernt haben – wie es unsere Daten verarbeitet, wie lange es dauert und welche Möglichkeiten die integrierte KI-Technologie bietet. Wir sind ein ziemlich großes Unternehmen mit beträchtlichen Mengen an Kundenverträgen, Transaktionen und Datenelementen. Wir sind daher sehr zufrieden damit, dass die Jedox-Lösung unsere Daten in kurzer Zeit verarbeitet. Wir überlegen auch ständig, welche unserer vielen verschiedenen Datenelemente wir in das KI-Tool einbringen könnten, um neue Muster aufzuspüren oder neue Erkenntnisse zu erhalten.

Bisher haben wir mit der Jedox KI-Engine das Kundenverhalten mit einer sehr guten Konfidenz-Rate vorhergesagt. Jetzt geht es darum, zu verstehen, warum. Wenn dies unsere Liste von Kundenmerkmalen ist, die die Loyalität beeinflussen, wie kommt die KI dann darauf, dass sich bestimmte Kunden auf eine bestimmte Art und Weise verhalten werden?

Welche Themen wollen Sie in Ihrem KI-Projekt noch angehen?

Der nächste Schritt wird ein Kontrolltest sein, in dem wir das Kundenverhalten in den Niederlassungen betrachten und sehen, wie sich das mit der Zeit entwickelt. Ich denke, dass wir den Beitrag der KI-Ergebnisse prüfen können, indem wir zwei Gruppen von Niederlassungen mit ähnlicher geografischer und wirtschaftlicher Struktur bilden – eine, die die KI-Ergebnisse verwendet und eine Gruppe ohne KI – und die beiden dann vergleichen.

Wir beachten bereits viele verschiedene Aspekte, wenn es um Kundentreue, Verbesserung der Customer Experience und Erhöhung der Kundenbindung geht. Daher ist es auch wichtig zu zeigen, dass alle Verbesserungen in den Niederlassungen tatsächlich aus den KI-Informationen stammen und nichts anderes das Bild verzerrt.

Warum würden Sie Jedox anderen Unternehmen weiterempfehlen, die ebenfalls KI im Finanzbereich implementieren wollen?

Soweit wir es bisher gesehen haben, ermöglicht Jedox einen klareren, einfacheren Einstieg in das Thema KI, als von Grund auf alles neu aufzubauen bzw. spezialisierte Data Scientists oder Entwickler im Team haben zu müssen. Wir können einfach Datensets in die Jedox KI-Engine einspeisen, und dann passiert die “Magie” durch vorgefertigte Algorithmen, die auf branchespezifischen KI-Bibliotheken basieren. Mit Jedox erhält die Finanzabteilung einen direkten Lösungsweg zu Informationen, zu denen sie bislang keinen Zugang hatte.