Alli für Antworten im Self-Service

Frage stellen. Warteschlange überspringen.

Die meisten Marketingfragen warten in der Schlange auf einen Analysten, und die Antwort kommt erst, wenn das Meeting vorbei ist. Mit Alli für Antworten im Self-Service stellt die Person mit der Frage diese direkt an Ask Alli in Alltagssprache, geht der Folgefrage in Data Explorer nach und erstellt die Ansicht in Generative Dashboards, alles auf Basis von Daten, auf die sich Ihre Teams bereits geeinigt haben. Analysten widmen sich der tiefergehenden Arbeit. Die Entscheidungen treffen weiterhin Menschen.

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Zuletzt aktualisiert

Wirkung bei Kunden

Wie viel schneller kommen Teams zu einer Antwort?

Wie Jazwares aus einer Gewohnheit der Fans einen ausverkauften Kissen-Launch machte.

Mit Alli plante PMG den zweistufigen Launch von Jazwares rund um die Sicht der Gen Z auf Ruhe als Ausdruck der eigenen Persönlichkeit. Creator im Influencer-Haus GlowHouse erzeugten frühe Nachfrage, dann trugen die Kampagne For Your Sleepy Head und #SquishTok sie durch die Back-to-School-Saison. Alli Creative Insights testete die Creatives während der Laufzeit, sodass der Spend auf dem blieb, was funktionierte.

3xUmsatz gegenüber der ursprünglichen Prognose

2,500Target-Vorbestellungen ausverkauft

Erfolgsgeschichte von Jazwares lesen 

FXTM

200%Steigerung der Markenpräferenz

Mit Alli legte PMG fest, wen die Kampagne von FXTM erreichen musste, von Erstkäufern bis zu erfahrenen Tradern. Das Team kombinierte einen eintägigen Studiodreh mit einer per generativer KI erzeugten Wüstenumgebung, aufgebaut um das Bild eines Sandboarders, der wechselndes Gelände liest, und startete die Kampagne über digitale und Out-of-Home-Platzierungen in den VAE.

Zur Erfolgsgeschichte von FXTM 

Nike

44%Share of Voice aller Social-Gespräche rund um die Spiele

Mit Alli hat PMG für Nike mehr als 50 Datenquellen zu einer Live-Ansicht der Spiele verbunden. Alli Creative Insights bewertete jeden Athletenfilm und jedes „WIN“-Asset innerhalb weniger Stunden, Ask Alli lieferte Planern Antworten auf Abruf, und Alli Brand Equity verknüpfte die Stimmung mit den Umsätzen. Echtzeit-Assets gingen wenige Minuten nach jedem Sieg live.

Erfolgsgeschichte von Nike lesen 

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Die Herausforderung

Warum landet jede Frage in der Warteschlange der Analysten?

Die Daten sind vorhanden. Daran liegt es selten. Das Problem ist die Zeit zwischen einer Frage und einer verlässlichen Antwort.

In einem Planungsmeeting kommt eine neue Frage auf. Jemand erstellt ein Ticket. Ein Analyst zieht die Zahlen, baut eine Ansicht und schickt sie ein paar Tage später. Bis dahin ist die Budgetentscheidung auf anderem Weg gefallen, oder das Meeting endete ohne Entscheidung. Nächste Woche wird dieselbe Auswertung erneut angefragt, von jemand anderem, weil niemand wusste, dass es die erste schon gab.

Währenddessen verbringen die Analysten, die modellieren und interpretieren sollten, ihre Woche mit Abrufen und Neuaufbauen. Und wenn Media, Creative, Analytics und Finanzen schließlich Zahlen ins selbe Review mitbringen, sind es oft unterschiedliche Versionen der Performance. Die ersten zwanzig Minuten vergehen mit der Frage, wessen Zahl stimmt.

KI hat die Anforderungen erhöht. Ein allgemeiner Chat-Assistent antwortet schnell, improvisiert aber auf Basis eines Exports und kennt Ihre Definitionen nicht. Self-Service funktioniert nur, wenn die fragende Person dem Ergebnis vertrauen kann.

Fragen werden zu Tickets

Die Antwort kommt, nachdem die Entscheidung gefallen ist

Wie Alli für Antworten im Self-Service damit umgehtAsk Alli beantwortet eine Frage in natürlicher Sprache noch während des Meetings, mit sichtbaren Daten, Logik und Quelle

Dashboards, die für das letzte Quartal gebaut wurden

Eine neue Frage landet für einen Neuaufbau ganz hinten in der Warteschlange

Wie Alli für Antworten im Self-Service damit umgehtGenerative Dashboards erstellt die Ansicht aus einem Satz, einer Skizze, einem Screenshot oder einer Vorlage

Wiederholte Anfragen

Analysten erstellen jede Woche dieselben Auswertungen neu

Wie Alli für Antworten im Self-Service damit umgehtRoutinefragen beantworten die Personen, die sie haben, direkt selbst, sodass Analysten Zeit für Modellierung und Interpretation gewinnen

Langsame Folgefragen

Die erste Antwort wirft eine zweite Frage auf, und auch die wartet

Wie Alli für Antworten im Self-Service damit umgehtMit Data Explorer filtern, vergleichen und stellen Mitarbeitende die nächste Frage an derselben Stelle

Zahlen, die nicht übereinstimmen

Jedes Team bringt seine eigene Version der Performance mit

Wie Alli für Antworten im Self-Service damit umgehtJede Ansicht greift auf Daten mit gemeinsamen Definitionen im Semantic Layer zu, und jeder Datensatz ist mit seiner freigegebenen Quelle verknüpft

Auswertungen in letzter Minute

Führungskräfte bekommen ein weiteres Diagramm statt einer Erklärung

Wie Alli für Antworten im Self-Service damit umgehtData Explorer fasst zusammen, was sich verändert hat und warum, und Dashboards zeigen Zusammenfassungen neben den Diagrammen

Probleme werden zu spät entdeckt

Ein Budgetfehler oder eine Verschiebung mitten in der Kampagne fällt erst auf, wenn das Geld ausgegeben ist

Wie Alli für Antworten im Self-Service damit umgehtJeder kann eine Zahl prüfen, solange sich noch Budget umschichten lässt

Schnelle Antworten, denen niemand vertraut

Ein allgemeiner KI-Assistent improvisiert auf Basis einer Tabelle

Wie Alli für Antworten im Self-Service damit umgehtAntworten werden anhand der Kennzahlen und Geschäftsregeln aufgelöst, auf die sich das Unternehmen bereits geeinigt hat

Das System

Wie bringt Alli die Antworten zu den Menschen, die fragen?

Alli für Antworten im Self-Service ist ein Kreislauf, der mit einer Frage in natürlicher Sprache beginnt. Ask Alli beantwortet sie. In Data Explorer geht es mit der Folgefrage weiter. Generative Dashboards macht aus der Ansicht, zu der Sie immer wieder zurückkehren, etwas, das das Team teilen kann. Und eine Aufgabe, die Sie sonst jeden Montag wiederholen würden, lässt sich einmal beschreiben und dort ausliefern, wo das Team arbeitet. Jeder Schritt greift auf dieselben verlässlichen Daten zu, sodass die Zahl in der Antwort mit der Zahl im Dashboard übereinstimmt.

01 · Fragen

Die Frage wird im Meeting beantwortet und nicht erst drei Tage später. Teams, die Ask Alli nutzen, berichten von 80 % weniger Zeit bis zur Erkenntnis.

Eine Frage in natürlicher Sprache wird zu einer geprüften Antwort, einer Tabelle oder einem Diagramm. Ask Alli löst sie anhand gemeinsamer Definitionen auf und zeigt die Daten, die Logik und die Quelle.

Ask Alli

02 · Erkunden

Die Folgefrage wird sofort beantwortet, und die Abweichung wird bis zu ihrer Quelle zurückverfolgt

Mitarbeitende filtern, unterteilen und vergleichen über Kanäle, Märkte, Zielgruppen und Zeiträume hinweg, mit integriertem Ask Alli für die Folgefrage. Eine Zusammenfassung erklärt, was sich verändert hat und warum.

Data Explorer

03 · Erstellen

Eine neue Ansicht dauert Minuten statt eines Tickets. Teams, die Generative Dashboards nutzen, berichten von 90 % weniger Zeit für das Reporting.

Aus einem Satz, einer Skizze, einem Screenshot oder einer Vorlage wird ein interaktives Dashboard mit Diagrammen und Zusammenfassungen. Analysten können Python, SQL oder JavaScript ergänzen, wenn eine Ansicht tiefere Logik braucht.

Generative Dashboards

04 · Ausliefern

Der Montagsreport kommt fertig an, und eine Person prüft ihn, bevor er verschickt wird

Eine wiederkehrende Aufgabe wird einmal beschrieben. Ask Alli schreibt das SQL, erstellt die Zusammenfassung und schickt den Entwurf zur Prüfung an Slack.

Ask Alli, Generative Workflows

Ask Alli entdecken Data Explorer entdecken Generative Dashboards entdecken 

In der Praxis

Antworten im Self-Service in Aktion

Fünf Momente aus dem Kreislauf, jeweils dargestellt anhand der Entscheidung, die sie verbessern.

Im Meeting beantworten · Ask Alli

Erhalten Sie die Antwort, solange die Runde noch entscheidet.

Geben Sie die Frage so ein, wie Sie sie aussprechen würden. Ask Alli ordnet sie den gemeinsamen Definitionen im Semantic Layer zu und liefert eine Antwort, die Sie bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen können.

Was es bringt. Budgetfragen werden im Call beantwortet, statt auf nächste Woche vertagt zu werden. Teams, die Ask Alli nutzen, berichten von 80 % weniger Zeit bis zur Erkenntnis.

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Die Folgefrage stellen · Alli Data Explorer

Folgen Sie der Frage, wohin sie auch führt.

Mit Data Explorer unterteilen und vergleichen Mitarbeitende verbundene Performance-Daten per Mausklick oder fragen in Alltagssprache über das integrierte Ask Alli. Die nächste Frage baut auf der letzten Antwort auf, statt bei null zu beginnen.

Was es bringt. Wer die Frage hat, kommt selbst zur Antwort, und Analysten werden nicht für jede Auswertung hinzugezogen.

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Herausfinden, welche Zahl stimmt · Alli Data Explorer

Klären Sie Unstimmigkeiten in wenigen Minuten.

Jeder Datensatz ist mit seiner freigegebenen Quelle und den gemeinsamen Definitionen verknüpft. Wenn zwei Zahlen voneinander abweichen, vergleicht Data Explorer die Quellen direkt.

Was es bringt. In Meetings geht weniger Zeit für die Frage drauf, wessen Zahl stimmt, und mehr für die Frage, was zu tun ist.

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Das Dashboard aus einem Satz erstellen · Alli Generative Dashboards

Warten Sie nicht mehr wochenlang auf die Ansicht, die Sie brauchen.

Beschreiben Sie, was Sie sehen möchten, oder laden Sie eine Skizze, einen Screenshot oder eine Vorlage hoch, und Generative Dashboards erstellt ein interaktives Dashboard mit KPIs, Diagrammen und Filtern auf Basis Ihrer Daten. Rollenbasierter Zugriff regelt, wer was sieht. Fragen Sie nach einer anderen Auswertung, und das Dashboard wird aktualisiert.

Was es bringt. Aus wochenlanger Entwicklung werden wenige Minuten. Teams, die Generative Dashboards nutzen, berichten von 90 % weniger Zeit für das Reporting.

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Mit der Geschichte ins Review gehen · Alli Generative Dashboards

Haben Sie die Auswertung fertig, bevor das Review beginnt.

Data Explorer macht aus einer Rohtabelle eine klare Zusammenfassung und kann einen strafferen Gesprächsleitfaden oder eine Zusammenfassung auf einer Folie erstellen. Dashboards zeigen Zusammenfassungen neben den Diagrammen.

Was es bringt. Weniger Zeit, um die Zahlen zu erklären, mehr Zeit, um zu entscheiden, was daraus folgt.

Data Explorer entdecken / Generative Dashboards entdecken 
In Zahlen

Was ändert sich, wenn Teams mit Alli arbeiten?

80%weniger Zeit bis zur Erkenntnis mit Ask Alli
90%weniger Zeit für das Reporting mit Generative Dashboards
Jazwares: 3xUmsatz gegenüber der ursprünglichen PrognoseJazwares 
FXTM: 200%Mehr MarkenpräferenzFXTM 
Menschen entscheiden

Wo behalten Analysten und Entscheider die Kontrolle?

Entwickelt, um die Expertise Ihres Teams zu skalieren, nicht um sie zu ersetzen.

Alli beantwortet Routinefragen, erstellt die Ansichten und legt seine Arbeitsweise offen. Ihre Analysten und Datenverantwortlichen behalten die Quellen, die Definitionen und die Zugriffsregeln und übernehmen die Modellierung und Interpretation, die nur sie leisten können. Marketingverantwortliche, Media-Verantwortliche und Finanzpartner entscheiden, was die Antworten bedeuten und was als Nächstes zu tun ist. Nichts in diesem Kreislauf trifft die Entscheidung für sie.

Fragen. Löst eine Frage in natürlicher Sprache anhand gemeinsamer Definitionen auf und zeigt Daten, Logik und Quelle

Entscheiden, welche Fragen wichtig sind, und beurteilen, was die Antwort für das Geschäft bedeutet

Erkunden. Filtert, vergleicht und fasst zusammen, was sich verändert hat und warum

Das Muster mit dem eigenen Marktwissen abgleichen und entscheiden, wo tiefer gegraben wird

Erstellen. Generiert das Dashboard und regelt per rollenbasiertem Zugriff, wer es sehen kann

Entscheiden, was das Team verfolgen soll, und Python, SQL oder JavaScript ergänzen, wo eine Ansicht eigene Logik braucht

Ausliefern. Schreibt die Abfrage, erstellt die Zusammenfassung und schickt den Entwurf zur Prüfung an Slack

Den Entwurf prüfen, bevor etwas verschickt wird, und entscheiden, was als Nächstes passiert

Pflegen. Greift auf die Quellen und Definitionen zu, die ihm vorgegeben sind

Analysten und Datenverantwortliche legen Quellen, Definitionen und Zugriffe fest und ändern sie bewusst

Die Grundlage

Warum brauchen Antworten im Self-Service verlässliche Daten?

Self-Service auf Basis unsauberer, widersprüchlicher Quellen bedeutet nur, dass mehr Menschen schneller zu unterschiedlichen Schlüssen kommen. Deshalb greifen Ask Alli, Data Explorer und Generative Dashboards alle auf dieselben verlässlichen Daten zu, einmal definiert im Semantic Layer. Ein Filter, den ein Team anwendet, bedeutet für jedes andere Team dasselbe. Technische Teams behalten die Kontrolle über die Quellen, die Definitionen und darüber, wer was sehen darf. Alle anderen erhalten direkten Zugriff auf die Inhalte dieser Quellen.

Warum Teams den Daten von Alli vertrauen 
Für wen es ist

Für wen ist Alli für Antworten im Self-Service gemacht?

Nach Rolle

  • CMOs und Marketingverantwortliche

    Prüfen Sie eine Budgetfrage noch im Meeting auf Herz und Nieren und gehen Sie mit einer einzigen Version der Performance ins Review statt mit dreien.

  • Verfolgen Sie die Dynamik des Wettbewerbs, erkennen Sie White Space und bringen Sie das vollständige Marktbild in jedes Händlergespräch ein.

    Untersuchen Sie eine Verschiebung mitten in der Kampagne selbst, finden Sie heraus, wo sie sich konzentriert, und steuern Sie nach, solange die Kampagne noch läuft.

  • Strategen und Planer

    Erkunden Sie Trends über Plattformen, Creator und Märkte hinweg und testen Sie eine Hypothese, bevor sie in den Plan einfließt.

  • Analysten

    Geben Sie Routineauswertungen ab und nutzen Sie Ihre Zeit für Modellierung und Interpretation.

  • Finanzpartner

    Sehen Sie die Performance auf Basis derselben Daten wie das Marketing, sodass Budgetgespräche mit Einigkeit beginnen.

Nach Branche

  • Handel und Konsumgüter

    Vergleichen Sie Märkte und Kanäle schnell und erkennen Sie falsch eingesetztes Budget, solange noch Zeit zum Umschichten ist.

  • Finanzdienstleistungen

    Rollenbasierter Zugriff legt fest, wer welche Daten sieht, und jeder Datensatz ist mit seiner freigegebenen Quelle verknüpft.

  • Unterhaltung und Medien

    Erkunden Sie die Performance von Creators und Plattformen über alle Partner hinweg in einer Ansicht.

Mit Alli hat PMG die Zielgruppen dem Filialnetz jeder CKE-Marke zugeordnet und innerhalb derselben landesweiten Übertragung von Thursday Night Football regionsspezifische Anzeigen ausgespielt, eine Premiere im Quick-Service-Bereich. Kontakte auf Haushaltsebene wurden mit Kreditkartentransaktionen abgeglichen, sodass das Budget Woche für Woche echten Umsatzsignalen folgen konnte.

Wie schneidet Alli im Vergleich zu anderen Wegen ab, Antworten zu erhalten?

Die meisten Teams erhalten Antworten auf drei Wegen: über geplante Dashboards in einem BI-Tool, über Tabellenexporte oder über eine Anfrage an das Analytics-Team. Jeder Weg funktioniert für manche Fragen. Für die Frage, die Sie gerade jetzt haben, funktioniert keiner gut.

ThemaBI-Dashboards und ReportsTabellenexporteWarteschlange für AnalystenanfragenAlli für Antworten im Self-Service
Am besten fürBekannte, wiederkehrende AnsichtenEinmalige Analysen durch die Person, die die Datei hatTiefergehende Analysen, die Fachleute brauchenDie Frage, die Sie jetzt haben, und die nächste
Eine neue FrageWarten, bis jemand eine neue Ansicht erstelltEinen weiteren Export ziehen und die Logik neu aufbauenTicket erstellen und wartenIn natürlicher Sprache fragen, filtern oder eine Ansicht aus einem Satz erstellen
Vertrauen in die ZahlenHängt davon ab, wie die Ansicht erstellt wurdeWeicht mit jeder Kopie weiter abHängt vom Analysten abMit freigegebenen Quellen und gemeinsamen Definitionen verknüpft
Zeit der AnalystenGeht in Aufbau und Pflege von AnsichtenGeht in den AbgleichGeht in wiederholte AuswertungenFrei für Modellierung und Interpretation
Rolle der MenschenLesen, was vorab geplant wurdeDie Arbeit von Hand erledigenAuf Ergebnisse wartenJeden Schritt verantworten, während die KI ihre Expertise skaliert
Erste Schritte

Wo sollte ein Team mit Antworten im Self-Service anfangen?

Beginnen Sie mit der Frage, die Ihr Team am häufigsten stellt und nicht schnell beantworten kann. Jeder Einstiegspunkt lässt sich später mit dem Rest des Kreislaufs verbinden.

Dieselbe Frage wird jede Woche gestellt

Lassen Sie zuerst genau diese eine Frage beantworten und sehen Sie die Quelle hinter der Antwort

Mit Ask Alli beginnen 

FAQ zu Alli für Antworten im Self-Service

Wie Alli die Antworten zu den Menschen bringt, die fragen, mit Analysten und Entscheidern in der Verantwortung.

  1. Was ist Alli für Antworten im Self-Service?

    Alli für Antworten im Self-Service ist ein verbundenes Set von Alli-Produkten, mit dem Mitarbeitende ihre Antworten selbst finden. Ask Alli beantwortet Fragen in Alltagssprache, Data Explorer übernimmt Folgefragen und Analysen, und Generative Dashboards erstellt teilbare Ansichten aus einem Satz, alles auf Basis von Daten, auf die sich die Teams bereits geeinigt haben.

  2. Wie viel schneller erhalten Teams Antworten?

    Teams, die Ask Alli nutzen, berichten von 80 % weniger Zeit bis zur Erkenntnis. Teams, die Generative Dashboards nutzen, berichten von 90 % weniger Zeit für das Reporting. Gemessen werden unterschiedliche Dinge: Das erste ist die Zeit von der Frage bis zur Antwort, das zweite die Zeit für die Erstellung von Reports. Die Ergebnisse hängen vom Ausgangspunkt eines Teams ab.

  3. Brauche ich SQL- oder technische Kenntnisse?

    Nein. Sie geben die Frage so ein, wie Sie sie aussprechen würden, oder filtern und vergleichen per Mausklick. Ask Alli schreibt das SQL, wo es nötig ist. Analysten, die mehr Kontrolle möchten, können Python, SQL oder JavaScript in ein Dashboard einbetten. Technische Teams bleiben für die zugrunde liegenden Quellen und Definitionen verantwortlich.

  4. Woher weiß ich, dass die Antwort stimmt?

    Jede Anfrage wird anhand der Kennzahlen und Geschäftsregeln im Semantic Layer aufgelöst, und Sie sehen die Daten, die Logik und die Quelle hinter jeder Antwort. Wenn zwei Zahlen voneinander abweichen, vergleicht Data Explorer die Quellen direkt. Wenn etwas seltsam aussieht, können Sie nachverfolgen, woher die Zahl stammt.

  5. Ersetzt das unsere Analysten?

    Nein. Es verändert, womit sie ihre Zeit verbringen. Routinefragen und wiederkehrende Auswertungen beantworten die Personen, die sie haben, selbst. Analysten behalten die Quellen, die Definitionen und die tiefergehende Modellierung und Interpretation, die ihre Expertise erfordert. Dashboards eignen sich für im Voraus geplante Fragen. Für alles andere ist dies da.

  6. Ersetzt es unsere BI-Dashboards?

    Nicht unbedingt. Viele Teams behalten ein BI-Tool für standardisiertes, geplantes Reporting. Alli übernimmt, was zwischendurch aufkommt: die Folgefrage, die Analyse mitten in der Kampagne und die neue Ansicht, die jemand diese Woche braucht. Data Explorer und Generative Dashboards ergänzen das BI-Tool, ohne es ersetzen zu müssen.

  7. Kann jeder alle Daten sehen?

    Nein. Dashboards laufen auf freigegebenen Datenverbindungen und gemeinsamen Definitionen, und rollenbasierte Berechtigungen regeln, wer welche Daten sehen darf. Mehr Personen können Ansichten erstellen und Daten erkunden, ohne dass jemand Daten sieht, die nicht für ihn bestimmt sind. Daten- und IT-Teams behalten die Kontrolle über Quellen und Zugriffe, und alle anderen arbeiten mit dem, was ihnen freigegeben ist.

  8. Wer kann Alli für Antworten im Self-Service nutzen?

    Alli steht PMG-Kunden zur Verfügung. Marketing-, Media-, Analytics- und Finanzteams nutzen dieselbe Plattform wie die Fachleute von PMG, sodass beide Seiten mit denselben Daten und Ergebnissen arbeiten. Vereinbaren Sie einen Rundgang, bringen Sie eine Frage mit, die Ihr Team heute nicht schnell beantworten kann, und wir gehen sie mit Ihren Daten durch.

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Kommen Sie mit einer echten Frage. Gehen Sie mit der Antwort.

Vereinbaren Sie einen Self-Service-Rundgang und bringen Sie die Frage mit, die Ihr Team am häufigsten stellt. Wir beantworten sie mit Ihren Daten, zeigen Ihnen, woher die Antwort stammt, und erstellen die Ansicht, auf die Sie sonst eine Woche gewartet hätten. Alli steht PMG-Kunden zur Verfügung.

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