Was ist Conversational Analytics?
Die Schwierigkeit liegt nicht im Chatfenster. Das System muss Ihre Kennzahlen verstehen, nicht nur Ihre Worte. Man spricht manchmal auch von Natural Language Analytics oder vom Chatten mit den eigenen Daten.
Der Begriff wird auch für die Analyse von Kundengesprächen verwendet, etwa Callcenter-Transkripte oder Chatprotokolle. Im Daten- und BI-Umfeld bedeutet er, dass das Gespräch mit den Daten selbst geführt wird.
Wie funktioniert Conversational Analytics?
- Frage stellen. Formulieren Sie sie so, wie Sie eine Kollegin fragen würden, etwa „Welche Märkte haben das Plus im Q2 getrieben?“
- Bedeutung auflösen. Das System ordnet Begriffe wie „Umsatz“ und „Q2“ kontrollierten Kennzahlen, Dimensionen und Kalendern zu.
- Analyse ausführen. Es schreibt die Abfrage, oft in SQL, und führt sie auf den Daten aus.
- Ergebnis liefern und erklären. Sie erhalten eine Antwort, Tabelle oder ein Diagramm, idealerweise mit den Daten und der Logik dahinter.
- Nachfragen. Stellen Sie die nächste Frage im selben Gespräch oder übergeben Sie an eine tiefere Analyse.
Was ist ein Beispiel für Conversational Analytics?
Eine Budgetfrage, noch im Meeting beantwortet
In einem Quartals-Review fragt eine CMO, wie sich der Spend in diesem Monat im Verhältnis zum Umsatz entwickelt hat und welcher Kanal am weitesten vom Plan abweicht.
Jemand gibt die Frage ein, erhält ein Diagramm und eine kurze Erklärung auf Basis kontrollierter Daten und stellt eine Folgefrage zum auffälligen Kanal. Das Team entscheidet, bevor das Meeting endet.
Conversational Analytics vs. Dashboards vs. allgemeine KI-Chatbots
| Dashboards | Allgemeiner KI-Chatbot | Conversational Analytics | |
|---|---|---|---|
| Welche Fragen | Die vorab geplanten | Allgemeinwissen oder hochgeladene Dateien | Neue Fragen zu Ihren eigenen Daten |
| Datenquelle | Kontrollierte Daten | Trainingsdaten oder hochgeladene Exporte | Kontrollierte Geschäftsdaten |
| Kennzahlendefinitionen | In jede Ansicht integriert | Aus der Frage abgeleitet | Gemeinsame, abgestimmte Definitionen |
| Nachvollziehbarkeit | Hoch | Gering | Hoch, wenn die Logik offengelegt wird |
Warum ist Conversational Analytics wichtig?
Die meisten geschäftlichen Fragen entstehen spontan, in einem Planungsmeeting oder einem Performance-Review. Wenn Antworten von der Warteschlange der Analysten abhängen, wird stattdessen aus dem Bauch heraus entschieden.
- Schnellere Entscheidungen. Antworten kommen, solange die Entscheidung noch offen ist.
- Breiterer Zugang. Auch wer kein SQL schreibt, kommt an die Daten.
- Analysten für anspruchsvollere Aufgaben. Weniger wiederkehrende Anfragen schaffen mehr Zeit für Modellierung und Interpretation.
- Vertrauen hängt von der Grundlage ab. Ohne kontrollierte Daten und gemeinsame Definitionen können auch schnelle Antworten falsch sein.
Wie setzt Alli das um?
Ask Alli ist der KI-Agent in Alli, der Plattform von PMG für die Geschäftstransformation. Sie geben eine Frage in Alltagssprache ein, und jede Anfrage wird über kontrollierte Kennzahlen, Dimensionen und Geschäftsregeln in Alli Semantic Layer aufgelöst. So nutzt sie die Definitionen, auf die sich Ihre Teams bereits geeinigt haben. Sie erhalten eine Antwort, Tabelle, ein Diagramm oder eine Zusammenfassung und sehen die Daten, die Logik und die Quelle dahinter.
Von dort aus können Sie für eine tiefere Analyse an Alli Data Explorer übergeben, mit Generative Dashboards aus einem Satz ein Dashboard erstellen oder die Anfrage in einen wiederkehrenden Workflow verwandeln.
FAQ zu Conversational Analytics
Ist Conversational Analytics dasselbe wie ein Chatbot?
Nicht ganz. Ein allgemeiner Chatbot antwortet auf Basis von Trainingsdaten oder hochgeladenen Dateien. Conversational Analytics antwortet auf Basis Ihrer eigenen kontrollierten Geschäftsdaten und nutzt vereinbarte Kennzahlendefinitionen.
Brauche ich SQL-Kenntnisse für Conversational Analytics?
Nein. Das System schreibt die Abfrage für Sie. Technische Teams kontrollieren weiterhin die zugrunde liegenden Quellen und Definitionen.
Wie genau ist Conversational Analytics?
Sie ist so genau wie die Daten und Definitionen, mit denen sie arbeitet. Tools, die Fragen über einen Semantic Layer auflösen und ihre Logik offenlegen, sind deutlich leichter zu prüfen, und man kann ihnen eher vertrauen.
Ersetzt Conversational Analytics Dashboards?
Nein. Dashboards eignen sich für Fragen, die Sie jede Woche stellen. Conversational Analytics beantwortet die neuen Fragen, die spontan aufkommen.
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