Ghadi Hobeika: <\/strong>Die USA sind der gr\u00f6\u00dfte data Beratungsmarkt der Welt, da er etwa 60% der weltweiten Ausgaben mit gesch\u00e4tzten $20 Mrd. j\u00e4hrlich einnimmt und jedes Jahr zweistellig w\u00e4chst. Unser Ziel mit Artefact USA ist dreifach:<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>
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(1) Positionierung von Artefact als globales Beratungsunternehmen, das in der Lage ist, globale Data-Ausschreibungen zu gewinnen und zu betreuen<\/p>\n<\/div><\/li>
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(2) die US-Tochtergesellschaften unserer europ\u00e4ischen, nah\u00f6stlichen und asiatischen Kunden bedienen.<\/p>\n<\/div><\/li>
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(3) das Gesch\u00e4ft mit neuen Logos in den USA organisch auszubauen.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
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 B\u00fcros in New York, Dallas und. Los Angeles und 10 unterst\u00fctzen uns von Sao Paulo, Brasilien aus. Unser Ziel ist es, bis 2025 zu den drei wichtigsten L\u00e4ndern innerhalb von Artefact zu geh\u00f6ren, gemessen an der Gr\u00f6\u00dfe des Gesch\u00e4fts.<\/p>\n<\/div>
Welche Art von Profilen rekrutieren Sie f\u00fcr Ihr U.S. Team?<\/h2><\/div>Ghadi Hobeika: <\/strong>In der Welt der professionellen Dienstleistungen sind unsere Mitarbeiter mehr als anderswo unser wichtigstes Kapital. Deshalb war Artefact seit seiner Gr\u00fcndung immer stolz darauf, hochqualifizierte Talente in verschiedenen Fachbereichen einzustellen, die wir intern \u201cKapitel\u201d nennen, um mit dem sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndernden data-Umfeld Schritt zu halten und nat\u00fcrlich, um unseren Kunden den gr\u00f6\u00dftm\u00f6glichen Nutzen zu bieten. Wir sind st\u00e4ndig auf der Suche nach intelligenten und talentierten Mitarbeitern f\u00fcr 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 B\u00fcro zu vergr\u00f6\u00dfern, einen Beitrag zur Arbeit \u00fcber ihren Projektbereich hinaus zu leisten und eine Inspiration f\u00fcr andere Kandidaten zu sein, die sich unserem Team anschlie\u00dfen m\u00f6chten.<\/p>\n<\/div>Welche Trends und Bed\u00fcrfnisse sehen Sie bei data governance?<\/h2><\/div>Ghadi Hobeika<\/strong>: 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 Konsumg\u00fcterindustrie hat dieses Thema jedoch in letzter Zeit mehr Interesse und Aufmerksamkeit erregt. Hierf\u00fcr gibt es mehrere Gr\u00fcnde:
\nErstens 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 sch\u00fctzen. Zweitens hat sich der data-Reifegrad der meisten Unternehmen in den letzten zwei Jahren sprunghaft erh\u00f6ht, angetrieben durch COVID und den \u00dcbergang zur Digitalisierung. Die Notwendigkeit, \u00fcber ein qualitatives und gesch\u00e4ftsf\u00e4higes data zu verf\u00fcgen, hat sich verst\u00e4rkt, da die meisten von ihnen erkannt haben, dass ihre data-Programme nicht die erwarteten Ergebnisse liefern w\u00fcrden, wenn ihr data-Input schwach ist. Drittens und letztens ist auch das Tooling zug\u00e4nglicher geworden, da sich neue data-Stoffe, data-Katalogisierung und andere Arten von L\u00f6sungen stark entwickelt haben. Wir haben eine Reihe dieser Programme f\u00fcr f\u00fchrende Unternehmen der Konsumg\u00fcterindustrie, der Telekommunikationsbranche und des Gesundheitswesens entwickelt und f\u00fchren sie in gro\u00dfem Umfang durch, und wir stellen fest, dass mehr C-Levels als je zuvor als Sponsoren auftreten.<\/p>\n<\/div>Welche Rolle spielt die KI in Ihrer Branche?<\/h2><\/div>Ghadi Hobeika:<\/strong> Die Technologie, die exponentielle Vermehrung und die Einf\u00fchrung digitaler Kundenkontaktpunkte haben es f\u00fcr jedes Unternehmen unm\u00f6glich gemacht, die gesammelten data-S\u00e4tze manuell zu erfassen, zu verarbeiten und zu aktivieren. Im Marketing und in den Medien beispielsweise \u00fcbersteigt die Anzahl der Kundensegmente, Customer Journeys und Kampagnenszenarien die F\u00e4higkeit eines jeden Teams, diese effizient zu \u00fcberwachen, geschweige denn zu optimieren. In diesem Zusammenhang wird KI zu einer Notwendigkeit, da sie die menschliche F\u00e4higkeit, Komplexit\u00e4t zeitnah zu bew\u00e4ltigen, erg\u00e4nzt. Wir haben f\u00fcr unsere Kunden fortschrittliche Kundensegmentierungs- und Medienaktivierungsanwendungen entwickelt, bei denen KI in einer unserer meistverkauften L\u00f6sungen, 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 h\u00f6chsten Wert f\u00fcr unsere Kunden zu generieren. Dies ist nur ein Beispiel von vielen.<\/p>\nIch glaube, dass angesichts einer neuen Generation von Verbrauchern, die anspruchsvoller und vernetzter sind als je zuvor, und angesichts des zunehmenden Wettbewerbs auf praktisch allen M\u00e4rkten Unternehmen, die sich nicht st\u00e4rker am Kunden orientieren, in den kommenden Jahren nicht nur nicht florieren, sondern auch Schwierigkeiten haben werden zu \u00fcberleben. Data wird dies erm\u00f6glichen, da es Unternehmen erlaubt, Ihren Kunden zuzuh\u00f6ren, Schmerzpunkte zu identifizieren, Bereiche hervorzuheben, in denen Ihr Unternehmen Magie liefert, Erstere zu beheben und Letztere zu erweitern. Data f\u00fcr 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 Gesch\u00e4ftswert, der die F\u00fchrungskr\u00e4fte der C-Ebene dazu verleiten wird, data nicht mehr nur als defensive, sondern als offensive F\u00e4higkeit 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!<\/p>\n<\/div>
Was sind die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen f\u00fcr Ihre Kunden und wie gehen Ihre Teams diese an?<\/h2><\/div>Ghadi Hobeika: <\/strong>Der data-Reifegrad unserer Kunden variiert \u00fcber ein breites Spektrum, von neu entstehend bis hin zu extrem fortgeschritten. In jedem Stadium gibt es eine Reihe von Herausforderungen, bei deren L\u00f6sung wir helfen. F\u00fcr Kunden auf der unteren Seite des data-Reifespektrums (\u201cCrawler\u201d) besteht die Herausforderung oft darin, das Unternehmen auf eine Strategie und data-Programme auszurichten, die in k\u00fcrzester Zeit die gr\u00f6\u00dfte Wirkung und den gr\u00f6\u00dften Wert schaffen, und sich bereit zu erkl\u00e4ren, 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 gro\u00dfartige L\u00f6sung, um sowohl offene Stellen zu besetzen als auch die Organisation weiterzuentwickeln. Kunden, die sich in der Mitte ihres Weges befinden (\u201cWanderer\u201d), 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 Anwendungsf\u00e4llen, aber data-Anwendungen in Vertriebsorganisationen, Lieferketten oder anderen Abteilungen (Finanzen, HR) sind in der Regel weniger ausgereift. Parallel dazu helfen wir ihnen, sich an pr\u00e4diktive Analyseverfahren heranzuwagen, anstatt sich auf beschreibende Anwendungsf\u00e4lle zu konzentrieren. Wir k\u00f6nnen zum Beispiel nicht nur erkl\u00e4ren, warum sie nicht in der Lage waren, gen\u00fcgend Waren zu produzieren und zu versenden, um die Nachfrage zu befriedigen, sondern auch, wie sie dies in Zukunft vermeiden k\u00f6nnen, indem sie fortschrittliche Algorithmen zur Nachfrageprognose entwickeln. F\u00fcr Kunden, die bereits sehr erfahren sind, besteht die Herausforderung darin, mit Hilfe von data neue Gesch\u00e4ftsmodelle zu entwickeln und \u00fcber die pr\u00e4diktive Analytik hinaus zu pr\u00e4skriptiven Modellen \u00fcberzugehen, die einen Teil ihrer Entscheidungsfindung automatisieren oder halbautomatisieren. Im Einzelhandel ist die data-Monetarisierung durch data-Partnerschaften mit Zweitanbietern oder Medienangebote f\u00fcr den Einzelhandel ein Beispiel daf\u00fcr.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Ghadi Hobeika erkl\u00e4rt, warum er zu Artefact gekommen ist, welche Ziele sein Team verfolgt und welche Art von Profilen es anstrebt. <\/p>","protected":false},"author":[],"featured_media":68220,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"news-category":[2989],"news-language":[311],"class_list":["post-68215","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-news-us","news-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news\/68215","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/68220"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=68215"}],"wp:term":[{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/author?post=68215"},{"taxonomy":"news-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news-category?post=68215"},{"taxonomy":"news-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/news-language?post=68215"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}