Ausgangssituation
Bei Mercedes-Benz entstehen täglich große Mengen an Fahrzeug- und Bestelldaten. Gleichzeitig wächst der Anspruch, Kunden individueller anzusprechen und zusätzliche Potenziale im Verkaufsprozess gezielt zu nutzen.
Im Rahmen der „Next Best Function“ wurde deshalb ein datengetriebener Ansatz entwickelt, der auf Basis bestehender Fahrzeugbestellungen passende Sonderausstattungen empfiehlt – ähnlich dem Prinzip „Andere Kunden kauften auch“. Ziel war es, Verkaufsprozesse intelligenter zu gestalten und margenstarke Upselling-Potenziale bereits vor der Fahrzeugproduktion nutzbar zu machen.
Challenges
Große Datenmengen effizient verarbeiten
Bestell- und Fahrzeugdaten mussten aus verschiedenen Systemen konsistent verarbeitet und analysiert werden.
KI-Empfehlungen sinnvoll integrieren
Die Vorschläge der KI mussten fachlich nachvollziehbar und technisch validierbar sein.
Cloud- und On-Premise-Systeme verbinden
Sichere Integration zwischen internen Kundensystemen und Cloud-Umgebungen.
Märkte und Anforderungen koordinieren
Unterschiedliche Marktanforderungen mussten in Features und Prozesse übersetzt werden.
Qualität und Stabilität absichern
Hohe Anforderungen an Testmanagement, Automatisierung und Performance der Plattform.
Massendaten performant analysieren
Empfehlungen mussten auch für große Mengen an Fahrzeugbestellungen effizient berechnet werden.
Lösung
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