Ausgewählte Projekte
Empowering customer centricity, bei jedem Schritt. Hier sind einige Einblicke in die ausgewählten Datenprojekte ...
Weitere Projekte und Blogbeiträge fimnen Sie in unserem Blog hier.
Publikationen in den Medien
Publikationen zu den Themen rund um Daten und ML-Lösungen in den Medien.
Cloud oder nicht Cloud? Wer ist für die Daten verantwortlich?
Großrechner sowie Serversysteme in eigener Verantwortung erfreuen sich immer noch sehr großer Beliebtheit. Nach aktuellen Schätzungen laufen zum Beispiel noch immer etwa 85 Prozent aller Kreditkartentransaktionen auf solchen Rechnern. Warum ist das so?
Alles verboten? Die Migration personenbezogener Daten
Die DSGVO enthält in Art. 4 mehrere Grundsätze, die die Migration betreffen. So dürfen Daten nur auf rechtmäßige Weise und nur so verarbeitet werden, dass ihre Integrität und Vertraulichkeit stets gewahrt sind. Hinter dem Grundsatz der Rechtmäßigkeit steht ein Satz, der als Überschrift über die ganze DSGVO geschrieben werden könnte: Die Verarbeitung von personenbezogenen Daten ist verboten!
Hohes Risiko, aber geringer Aufwand? Was kostet eine Datenmigration?
Die Frage, wie viel Geld für eine Datenmigration benötigt wird und wie dies geschehen soll, erfolgt zumeist vergleichsweise spät in einem mehrstufigen Prozess. Der Autor Andy Martens teilt den Aufwand, der in verschiedenen Stadien getrieben werden muss, nach T-Shirt-Größen ein.
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Fallstudien
Anwendungsfall Optimierung der Angebote für E-Commerce
Ein Unternehmen bietet seinen Kunden ein monatliches Überraschungspaket mit wechselnden Lebensmitteln an. Um den Umsatz zu steigern, beschließt das Team nun, den Inhalt der Boxen anhand verschiedener Faktoren zu individualisieren und so die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.
Zu diesem Zweck werden alle Informationen über den Inhalt der Boxen, das individuelle Feedback der Kunden und demographische Aspekte gesammelt. Diese Daten werden mit saisonalen Einflussfaktoren, Aktivitäten in sozialen Medien und Marketingkampagnen angereichert. Auf der Grundlage dieser Daten können dann KI-Modelle erstellt und den Kunden ideale und personalisierte Angebote gemacht werden.
Anwendungsfall Recomendations in Marketplaces
Ein Kunde sucht auf einem Marketplace oder in einem Online-Shop nach einem neuen Fahrrad. Empfehlungsalgorithmen werden eingesetzt, um den bestmöglichen Service zu bieten - angepasst an jeden einzelnen Kunden und in Bruchteilen von Sekunden.
Erstens schlägt das System Fahrräder vor, die den Kriterien auf der Grundlage der Präferenzen des Kunden am besten entsprechen. Zweitens schlägt das System passende Fahrradhelme vor, die in Bezug auf Größe, Farbe und Preis zum ausgewählten Fahrrad passen. Schließlich schlägt das System auch die konkreten Angebote vor und optimiert sie nach Kosten, Lieferzeiten und ökologischen Aspekten.
Anwendungsfall passende Bürofläche in einem Coworking Space
Coworking Space Anbieter nutzen verschiedene Plattformen, um Büroflächen zu vermieten: CRM-Systeme, soziale Medien, aber auch immer wieder Excel-Dateien. Die Customer Journeys sind somit verstreut und können nicht genutzt werden, um Kundenbedürfnisse, Präferenzen, Erfolgsquoten zu analysieren und die Kundenbindung zu erhöhen.
Um diese Aufgabe zu lösen, werden Employee Journeys der Bewerber aufgebaut, die alle für das Matching relevanten Informationen enthalten. Mit Hilfe eines Attributionsmodells, das angibt, welche Aspekte in welchem Zeitraum welche Gewichtung haben sollten, um das beste Matching zu erzielen, werden die aufgebauten Employee Journeys mit den Faktoren der Stellenbeschreibung abgeglichen. Die beste Kombination gewinnt.