Fakten statt Glaskugel: Mit der AFI Order Analytics App Optimierungspotenzial erkennen und nutzen
Nie zuvor war es Unternehmen möglich, Entscheidungen so aussagekräftig zu treffen wie heute. Grundlage hierfür sind enorme Datenmengen, die mithilfe von Analytics Tools verarbeitet, visualisiert und interpretiert werden können.
Laut der Unternehmensberatung Deloitte verdoppelt sich alle zwölf Monate die Menge an digital verfügbaren Daten. Zudem belegen Untersuchungen, dass auch in Deutschland fast die Hälfte der Unternehmen strategische Entscheidungen bereits unter Zuhilfenahme von Data Analytics treffen.
Entscheidungen auf Grundlage echter Daten treffen
Je tiefer die Erkenntnisse in diverse Geschäftsprozesse sind, umso besser lassen sich Trends, Nachfragen oder Kundenanforderungen vorhersagen. Haben Unternehmen beispielsweise in den letzten zwei Jahren festgestellt, dass das Belegvolumen eines bestimmten Bereiches stetig wächst, dann lässt sich damit jetzt schon erkennen, mit wie vielen Belegen im Dezember 2022 zu rechnen ist. Oder ermittelt ein Unternehmen etwa, dass in drei Monaten die Nachfrage nach einem bestimmten saisonalen Produkt steigen wird, dann können Bestände und Produktionsplanung entlang der Lieferkette rechtzeitig angepasst und eventuelle Lieferengpässe vermieden werden.
Mithilfe von Analyse-Tools stellen Unternehmen ihre internen Prozesse und Kundentrends frühzeitig in den Fokus. Die zukunftsweisende Technologie schafft Transparenz und sorgt für schnelle Reaktionen. Vollkommen intuitiv können Anwender damit umfangreiche grafische Auswertungen erstellen und Kennzahlen (KPIs) ermitteln.
AFI Order Analytics App liefert Predictive Data
Um von diesen Analysen profitieren zu können, ist es notwendig, manuelle Papierprozesse hinter sich zu lassen und auf digitale Vorgänge umzusteigen. Doch wie können Unternehmen aus dieser großen Datenbasis, die sie durch die Digitalisierung geschaffen haben, Vorhersagen für die Zukunft treffen?
Unterstützung finden Unternehmen in der Applikation AFI Order Analytics. Diese setzt sich aus zwei eigenständigen Apps zusammen: zum einen aus dem Dashboard und zum anderen aus der Analytics App. Das Dashboard ermöglicht personalisierte sowie gezielte Auswertungen auf allen Ebenen, und zwar in grafischen Darstellungen. Hier lassen sich zum Beispiel Kennzahlen abrufen, wie:
- Wie viele Belege wurden bereits pro Land verarbeitet?
- Wie ist der aktuelle Status?
- Wie viele Belege werden pro Jahr insgesamt verarbeitet?
- Etc.
Im Dashboard werden die wichtigsten KPIs auf einen Blick bereitgestellt. Dort findet sich eine gewisse Vorauswahl, wie etwa Land, Währung, Vertriebsbereich etc. Diese lässt sich jedoch um zusätzliche Kennzahlen, die für Unternehmen relevant sind und für mehr Übersichtlichkeit sorgen, individuell erweitern.
Vom Dashboard aus gelangen die Anwender direkt in die Analytics App, wo Informationen etwa über Belege eines gewissen Zeitraums oder Vertriebsbereichs eingeholt werden können. So erhalten sie einen statistischen Blick auf alle Daten und können diese im Nachgang nochmals auswerten. Sehen Vertriebsmitarbeiter hier, dass ein Auftraggeber im letzten Jahr beispielsweise einen hohen Umsatz gemacht hat, jedoch nun seit Längerem nichts mehr geordert hat, dann kann reagiert und gegebenenfalls mit dem Kunden frühzeitig Kontakt aufgenommen werden.
Innovation beginnt mit Information
Nur wer eindeutig ableiten kann, wie lange die Bearbeitung von Belegen dauert oder wo möglicherweise Engpässe existieren, der kann an diesen Daten ansetzen und korrigierend eingreifen – sei es durch vereinfachte Prozesse oder durch den Einsatz von mehr Personal in diesem Bereich. Ziel ist es, durch Vorhersagen wahrscheinlicher Ergebnisse aufgrund einer Algorithmenbasis von reaktiven zu proaktiven Entscheidungen wechseln zu können. Kundenverhalten lässt sich analysieren, um frühzeitig mögliche Risiken der Kundenabwanderung ausfindig machen zu können. Unternehmen arbeiten dadurch effizienter und werden flexibler, so dass sie schneller auf sich verändernde Markt- und Wirtschaftsbedingungen reagieren können.
