MACHINE LEARNING FUNKTIONALITÄTEN DER SAP SALES CLOUD & SAP SERVICE CLOUD

Autor: Lucas Iglesias San Pedro | Veröffentlicht: 01.03.2019

Mit dem Release 1708 wurden erstmals Funktionen von Machine Learning in SAP Sales Cloud und SAP Service Cloud eingeführt. Beim maschinellen Lernen werden vergangene Daten analysiert, Muster entdeckt und statistische (Trainings-)Modelle erstellt, um auf Basis der Daten Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Hierzu wird auf SAP Leonardo zurückgegriffen, welches diese Deep-Learning-Technologien zur Verfügung stellt.

Überblick der Funktionalitäten in SAP Sales Cloud & SAP Service Cloud

In der SAP Sales Cloud zielt Machine Learning seit Release 1802 auf eine effiziente Bewertung, bzw. Qualifizierung der Verkaufsobjekte Leads, Opportunities und Accounts ab. Letztendlich bietet ML hier eine Prozessunterstützung, in dem jeder Prozess mit seinen spezifischen (historischen) Daten ausgiebig analysiert wird. Das führt letztendlich zur Beschleunigung und Optimierung der Aktivitäten in den folgenden Aspekten.

Die intelligente Analyse von Leads (Lead Intelligence) verwendet das auf historischen Daten trainierte Machine-Learning-Modell, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Lead in eine Opportunity umgewandelt wird. Lead Intelligence ist eine Ranking-Technik, d. h. je höher die Punktzahl, desto höher ist die Chance, dass der Lead in eine Opportunity umgewandelt wird. Außerdem werden Leads basierend auf der Neigung, in eine Opportunity umgewandelt zu werden, automatisch priorisiert. Dies hilft Vertriebs- und Marketingteams, Leads einzuschätzen und sich auf die wichtigen Leads zu konzentrieren, d. h. auf solche, die wahrscheinlich in erfolgreiche Opportunities umgewandelt werden.

Bei den Opportunities herrscht oftmals Verwirrung bei den Begrifflichkeiten, da in Verbindung mit Machine Learning oft auch der Begriff der Deal Intelligence fällt. Hierbei ist zu erwähnen, dass die Deal-Intelligence-Funktion ist eine Funktion des C4C Opportunity-Managements ist, bei der die Transaktionen automatisch bewertet und basierend auf der höchsten Neigung zum Abschluss bewertet werden. Je höher die Punktzahl, desto höher ist die Chance, die Opportunity zu gewinnen. Der Begriff Opportunity Intelligence beschreibt dabei nahezu das Gleiche. Auch hier unterstützt dieses Ranking dabei schneller Geschäfte abzuschließen, die Gewinnraten zu erhöhen sowie die Pipeline zu verbessern. Außerdem werden Risikopotenziale schneller deutlich, denn die Abschlusswahrscheinlichkeit wird wesentlich genauer berechnet. Die Fokussierung auf die relevanten Opportunities ist somit deutlich einfacher.

Eine weitere Funktionalität von Machine Learning in der SAP Sales Cloud ist die intelligente Analyse von Accoutns (Account Intelligence). Diese verbessert die Konversionsraten und konzentriert sich mithilfe der Account Intelligence-Bewertung auf die Trichter-Priorisierung. Im Seitenbereich der Kundenanzeige können somit der Score der Kaufabsicht, die Pipeline-Informationen, die Gewinnrate, der Gesamtumsatz des Kontos, die Aktivitätsbelegung sowie neue Artikel angezeigt werden. Der Kunde kann somit wesentlich umfangreicher analysiert werden.

In der SAP Service Cloud ist Machine Learning derzeit nur für die Kategorisierung von Tickets, in Form der Funktion Ticket Intelligence, verfügbar. Ticket Intelligence kategorisiert Tickets, leitet sie an den richtigen Agenten weiter und verbessert die Genauigkeit und die Zeit, die zum Schließen von Tickets benötigt wird. Durch die Anwendung der Deep-Learning-Techniken auf den Inhalt eingehender Support-Tickets können diese effizient geroutet und der richtigen Service-Level-Kategorie zugeordnet werden. Wenn beispielsweise ein neues Serviceticket über E-Mail, soziale Kanäle und andere Quellen im System eingeht, werden die Ticketdaten dazu verwendet, das Modell für die Vorhersage-Services vorzubereiten, zu trainieren und zu speichern. Ticket Intelligence sagt die Kategorie voraus und schlägt dem Service-Agenten entsprechende Antworten vor. In der Zwischenzeit erfasst das Modell ständig Rückmeldungen, um kontinuierlich Trainingsdaten zu analysieren und die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

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Voraussetzungen

Für den Einsatz von Machine Learning in den Systemen sind einige Voraussetzungen zu erfüllen. Zunächst muss der Kunde über SAP Sales Cloud – Enterprise Edition, bzw. über SAP Service Cloud – Enterprise Edition, verfügen. Des Weiteren sind mindestens 5000 relevante historische Datensätze (z. B. Opportunities) für die Analyse der Verkaufsszenarien notwendig, um das Trainingsmodell ausreichend mit Daten zu versorgen. Im Bereich der Ticket Intelligence sind daher ebenfalls 12 Monate an historischen Daten zu Tickets notwendig, um die Serviceszenarien von Machine Learning zu ermöglichen. Dabei ist unbedingt zu empfehlen, einen Readiness-Check der Daten für Machine Learning durchzuführen. Dies ist möglich im Work Center „Machine Learning Scenarios“. Wenn alle Voraussetzungen erfüllt sind, muss ein Vorfall bei SAP erstellt werden, um diese Szenarien in den Tenants zu aktivieren.

Einführen der ML-Funktionalitäten

Nach der Aktivierung von Machine Learning Szenarien im Tenant kann der Administrator das Prediction Services Work Center unter dem Work Center Verwaltung sehen. Darin muss er das Trainingsmodell für Lead-Scoring und Opportunity-Scoring aktivieren. Sobald diese Option aktiviert ist, wird ein Seitenbereich mit den relevanten aufschlussreichen Informationen angezeigt, in denen der Benutzer die Bewertungen durchlesen und die Transaktionen mit hoher Wahrscheinlichkeit ermitteln kann. Basierend auf dem Modell und den Verkaufsdaten der Vergangenheit wird das System nun z. B. die Wahrscheinlichkeit des Geschäfts vorhersagen.

Abbildung 04

Ausblick

Die SAP hat in beiden Systemen weitere Funktionalitäten im Bereich Machine Learning geplant. Bei der SAP Sales Cloud handelt es sich hierbei z. B. um Predictive Sales Forecasting, wobei die Verkaufszielplanung auf Basis historischer Daten (z. B. vergangene Ziele, Zielerreichung, Schwankungen, etc.) optimiert werden soll. Auch im Service-Bereich sind weitere Entwicklungen im Bereich Machine Learning geplant, um die Bearbeitung von Service-Anfragen sowie die Kundeninteraktion zu optimieren. Es bleibt jedoch abzuwarten, wann diese Funktionalitäten zur Verfügung gestellt werden.

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Martin Deutsch Allgeier ES

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