Ghadi Hobeika, Managing Partner, U.S.A. bei Artefact, erklärt, warum er dem Beratungsunternehmen data beigetreten ist, welche Ziele sein Team verfolgt und welche Art von Profilen es anstrebt. Darüber hinaus gibt er aus seiner langjährigen Erfahrung heraus Einblicke in data governance, den Reifegrad von data und die Rolle der KI.
Mit Blick auf die Zukunft erläutert er seine Prognosen für die Entwicklung der data-Branche und wie diese die Geschäftsstrategien und Entscheidungen der Unternehmen in den kommenden Jahren verändern wird.
Erzählen Sie uns, wie Sie zum Artefact U.S. Abenteuer gekommen sind?
Ghadi Hobeika: Erstens kenne ich Artefact seit seiner Gründung im Jahr 2015, da ich bereits in Frankreich als Kunde mit ihnen zusammengearbeitet hatte. Ich war begeistert von ihrer umfassenden data-Expertise und ihrer Fähigkeit, Risiken einzugehen, innovativ zu sein und mit ihren Kunden an der Basis zu arbeiten, um greifbare Ergebnisse zu erzielen. Als Vincent Luciani, als mich der Mitbegründer und CEO von Artefact Ende 2020 kontaktierte, um seine Geschäftstätigkeit auf die USA auszudehnen, wusste ich, dass dies die perfekte Gelegenheit war, mein Toolkit für Strategieberatung mit meinem operativen Branchenhintergrund zu kombinieren. Ich habe jahrelang data und analytische Transformationen im Einzelhandel, im E-Commerce und in der Immobilienbranche geleitet und bei Artefact konnte ich meine Erfahrung nutzen, um anderen Unternehmen dabei zu helfen, ihre Transformation zu beschleunigen.
Was ist Ihr Ziel für die USA?
Ghadi Hobeika: Die USA sind der größte data Beratungsmarkt der Welt, da er etwa 60% der weltweiten Ausgaben mit geschätzten $20 Mrd. jährlich einnimmt und jedes Jahr zweistellig wächst. Unser Ziel mit Artefact USA ist dreifach:
Wir haben unseren Betrieb vor etwa einem Jahr aufgenommen und sind schneller gewachsen, als wir geplant hatten. Wir haben jetzt etwa 35 Teammitglieder, davon 25 in unseren Büros in New York, Dallas und. Los Angeles und 10 unterstützen uns von Sao Paulo, Brasilien aus. Unser Ziel ist es, bis 2025 zu den drei wichtigsten Ländern innerhalb von Artefact zu gehören, gemessen an der Größe des Geschäfts.
Welche Art von Profilen rekrutieren Sie für Ihr U.S. Team?
Ghadi Hobeika: In der Welt der professionellen Dienstleistungen sind unsere Mitarbeiter mehr als anderswo unser wichtigstes Kapital. Deshalb war Artefact seit seiner Gründung immer stolz darauf, hochqualifizierte Talente in verschiedenen Fachbereichen einzustellen, die wir intern “Kapitel” nennen, um mit dem sich ständig verändernden data-Umfeld Schritt zu halten und natürlich, um unseren Kunden den größtmöglichen Nutzen zu bieten. Wir sind ständig auf der Suche nach intelligenten und talentierten Mitarbeitern für unser Beratungsteam, unser data-Analyseteam und unser technisches Team (data-Engineering, data-Wissenschaft). Abgesehen von einem offensichtlichen Vorteil in den Bereichen Digital, data oder Technik, suchen wir nach unternehmerisch denkenden Menschen, die uns helfen, das Büro zu vergrößern, einen Beitrag zur Arbeit über ihren Projektbereich hinaus zu leisten und eine Inspiration für andere Kandidaten zu sein, die sich unserem Team anschließen möchten.
Welche Trends und Bedürfnisse sehen Sie bei data governance?
Ghadi Hobeika: Data-Governance ist kein neues Thema in der data-Welt, denn hochregulierte Branchen wie Banken, Versicherungen und das Gesundheitswesen haben sich schon vor Jahren damit befasst. Im Einzelhandel oder in der Konsumgüterindustrie hat dieses Thema jedoch in letzter Zeit mehr Interesse und Aufmerksamkeit erregt. Hierfür gibt es mehrere Gründe:
Erstens hat ein zunehmend komplexes technisches und rechtliches Umfeld rund um den Verbraucherschutz (GDPR, CCPA) jedes Unternehmen dazu gezwungen, diese Risiken mit einem defensiven Ansatz zu mindern, um seine Marke und seinen Ruf zu schützen. Zweitens hat sich der data-Reifegrad der meisten Unternehmen in den letzten zwei Jahren sprunghaft erhöht, angetrieben durch COVID und den Übergang zur Digitalisierung. Die Notwendigkeit, über ein qualitatives und geschäftsfähiges data zu verfügen, hat sich verstärkt, da die meisten von ihnen erkannt haben, dass ihre data-Programme nicht die erwarteten Ergebnisse liefern würden, wenn ihr data-Input schwach ist. Drittens und letztens ist auch das Tooling zugänglicher geworden, da sich neue data-Stoffe, data-Katalogisierung und andere Arten von Lösungen stark entwickelt haben. Wir haben eine Reihe dieser Programme für führende Unternehmen der Konsumgüterindustrie, der Telekommunikationsbranche und des Gesundheitswesens entwickelt und führen sie in großem Umfang durch, und wir stellen fest, dass mehr C-Levels als je zuvor als Sponsoren auftreten.
Welche Rolle spielt die KI in Ihrer Branche?
Ghadi Hobeika: Die Technologie, die exponentielle Vermehrung und die Einführung digitaler Kundenkontaktpunkte haben es für jedes Unternehmen unmöglich gemacht, die gesammelten data-Sätze manuell zu erfassen, zu verarbeiten und zu aktivieren. Im Marketing und in den Medien beispielsweise übersteigt die Anzahl der Kundensegmente, Customer Journeys und Kampagnenszenarien die Fähigkeit eines jeden Teams, diese effizient zu überwachen, geschweige denn zu optimieren. In diesem Zusammenhang wird KI zu einer Notwendigkeit, da sie die menschliche Fähigkeit, Komplexität zeitnah zu bewältigen, ergänzt. Wir haben für unsere Kunden fortschrittliche Kundensegmentierungs- und Medienaktivierungsanwendungen entwickelt, bei denen KI in einer unserer meistverkauften Lösungen, der Audience Engine, zum Einsatz kommt. Die Audience Engine nimmt mehrere Quellen von data auf, erstellt unterwegs audiences, sendet sie zur Aktivierung an eine Reihe von Medienplattformen und analysiert dann die Ergebnisse. Bei den meisten Schritten wird KI eingesetzt, um das Medientraining zu optimieren und den höchsten Wert für unsere Kunden zu generieren. Dies ist nur ein Beispiel von vielen.
Ich glaube, dass angesichts einer neuen Generation von Verbrauchern, die anspruchsvoller und vernetzter sind als je zuvor, und angesichts des zunehmenden Wettbewerbs auf praktisch allen Märkten Unternehmen, die sich nicht stärker am Kunden orientieren, in den kommenden Jahren nicht nur nicht florieren, sondern auch Schwierigkeiten haben werden zu überleben. Data wird dies ermöglichen, da es Unternehmen erlaubt, Ihren Kunden zuzuhören, Schmerzpunkte zu identifizieren, Bereiche hervorzuheben, in denen Ihr Unternehmen Magie liefert, Erstere zu beheben und Letztere zu erweitern. Data für data hat per se keine Bedeutung, und obwohl externe Faktoren wie Vorschriften die Unternehmen dazu zwingen, das Thema ernster zu nehmen, ist es nur der von data angetriebene Geschäftswert, der die Führungskräfte der C-Ebene dazu verleiten wird, data nicht mehr nur als defensive, sondern als offensive Fähigkeit zu betrachten. Data, um den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen und einen greifbaren Wert zu schaffen, daran haben wir bei Artefact von Anfang an geglaubt, und das ist es, worauf der Markt zusteuert!
Was sind die größten Herausforderungen für Ihre Kunden und wie gehen Ihre Teams diese an?
Ghadi Hobeika: Der data-Reifegrad unserer Kunden variiert über ein breites Spektrum, von neu entstehend bis hin zu extrem fortgeschritten. In jedem Stadium gibt es eine Reihe von Herausforderungen, bei deren Lösung wir helfen. Für Kunden auf der unteren Seite des data-Reifespektrums (“Crawler”) besteht die Herausforderung oft darin, das Unternehmen auf eine Strategie und data-Programme auszurichten, die in kürzester Zeit die größte Wirkung und den größten Wert schaffen, und sich bereit zu erklären, in Technologie, Mitarbeiter und Prozesse zu investieren, um diesen Wert zu erreichen. Wir helfen ihnen bei der Bewertung des data-Reifegrads und der Strategie sowie bei der Entwicklung der Voraussetzungen oder der grundlegenden Elemente der Strategie. Diese Kunden haben auch Schwierigkeiten, data-Experten zu finden. Daher ist Artefact eine großartige Lösung, um sowohl offene Stellen zu besetzen als auch die Organisation weiterzuentwickeln. Kunden, die sich in der Mitte ihres Weges befinden (“Wanderer”), wollen in der Regel ihre data-Transformation beschleunigen und Bereiche optimieren, in denen data noch nicht genutzt wird. Die meisten Unternehmen beginnen ihre Reise mit Marketing und digitalen Anwendungsfällen, aber data-Anwendungen in Vertriebsorganisationen, Lieferketten oder anderen Abteilungen (Finanzen, HR) sind in der Regel weniger ausgereift. Parallel dazu helfen wir ihnen, sich an prädiktive Analyseverfahren heranzuwagen, anstatt sich auf beschreibende Anwendungsfälle zu konzentrieren. Wir können zum Beispiel nicht nur erklären, warum sie nicht in der Lage waren, genügend Waren zu produzieren und zu versenden, um die Nachfrage zu befriedigen, sondern auch, wie sie dies in Zukunft vermeiden können, indem sie fortschrittliche Algorithmen zur Nachfrageprognose entwickeln. Für Kunden, die bereits sehr erfahren sind, besteht die Herausforderung darin, mit Hilfe von data neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und über die prädiktive Analytik hinaus zu präskriptiven Modellen überzugehen, die einen Teil ihrer Entscheidungsfindung automatisieren oder halbautomatisieren. Im Einzelhandel ist die data-Monetarisierung durch data-Partnerschaften mit Zweitanbietern oder Medienangebote für den Einzelhandel ein Beispiel dafür.
