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Data Analytics Dienstleistungen

Die Anwendung von Statistik steigert den Erfolg Ihrer Organisation. Der Erfolg in Form von steigender Conversion kommt dabei in der Regel sehr schnell und nachhaltig. Unser Data Analytics Consulting sowie unser Big Data Analytics Consulting bringt Ihnen, je nach Reifegrad Ihres Unternehmens, schnelle messbare Erfolge. Wir bieten Ihnen Data Science Knowhow in folgenden Branchen:

  • Forschung
  • Automotive
  • Banken
  • Health Care und Pharmazie
  • Versicherungen
  • Reiseindustrie

Unsere Data Scientists sorgen für Transparenz durch aussagekräftige Datenanalysen und helfen Ihnen dabei, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Vor der Entscheidungsfindung ist es wichtig, die erfolgsrelevanten Fragen zu stellen und Aussagen zu bewerten.

Die zunehmende Digitalisierung in allen Organisationsbereichen bringt Unmengen neuer Datenquellen und Datenmengen mit sich.

  • Welchen Datenquellen soll vertraut werden?
  • Welche Daten sind wichtig?
  • Wie müssen die Daten zueinander ins Verhältnis gesetzt werden, um die Aussagekraft zu steigern oder neue Erkenntnisse zu gewinnen?
  • Welche Daten sind wann relevant?
  • Welche Informationen sind signifikant, aber nicht relevant?
  • Welche Daten sind Echtzeit-relevant?
  • Wie lange sind die gespeicherten Daten von nutzen?
  • Wie kalkuliere ich den Nutzwert von Daten? Lohnt es sich, ein Data Analytics Projekt zu starten?
Data Analytics Consulting Unternehmen

Beispiele für den Einsatz von Data Analytics

Data Analytics und Datenanalysen in Kombination mit Softwareentwicklung und hoch-performanten Datenbanksystemen sind heutzutage in progressiven Unternehmen nicht mehr wegzudenken. Zuverlässige Aussagen sind Aussagen mit hoher Eintrittswahrscheinlichkeit. Solche zuverlässigen Auissagen sind nicht nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern geschäftsentscheidend. Nachstehend möchten wir Ihnen ein paar Data Analytics-Beispiele aufführen, die wir für unsere Unternehmenskunden entwickelt und implementiert haben.

Data Analytics für Dynamisches Pricing

Eines unserer anspruchsvollsten Data Analytics-Projekte war die Einführung von Dynamischen Pricing. Die Komplexitäten waren nicht nur die mathematischen Gewichtungsfaktoren oder die stochastischen Analyseverfahren.  Die Herausforderungen bestanden in der hohen Anzahl von Daten und Datenquellen und deren unterschiedlichen Qualitäten. Weitere Informationen über Data Analytics für Dynamisches Pricing.

Data Analytics für die Analyse historischer Daten – Forschungsprojekt mit englischer Elite-Universität

Die Analyse historischer Daten zur Identifikation zurückliegender soziologischer und wirtschaftlicher Veränderungen ganzer Gesellschaften bedarf es kluger Analyseverfahren. Aber insbesondere sind belastbare Datenquellen erforderlich. Informationen aus Zeitaltern, die weit vor der Einführung von Computern entstanden sind. Interessante Fragestellungen waren beispielsweise, ob Religionen für die Bildung von Zivilisationen erforderlich waren. Oder ob Religionen für die Entwicklung von Zivilisationen hinderlich waren. Verhindern Religionen, Glauben, Götter und Spiritualität die wirtschaftliche Entwicklung von Gesellschaften? Dieses Big Data Analytics-Projekt sorgte für überraschende Erkenntnisse. Hier finden Sie weitere Informationen über Data Analytics historischer Daten.

Data Analytics im Digitalmarketing

Die Marketing-Abteilungen werden seit einigen Jahren permanent von neuen Anforderungen überrannt. Die zunehmende Digitalisierung im Marketing bringt Unmengen neuer Datenquellen und Datenmengen mit sich.

Data Analytics im Marketing erfordert nicht nur Erfahrung bei der Anwendung und Entwicklung komplexer statistischer Methoden und deren Kombination untereinander. Data Analytics benötigt auch Wissen und Intuition. Zum Beispiel bei der Definition oder der Auswahl von Zielgruppen (B2B-Zielgruppen und B2C-Zielgruppen). Unsere Data Scientists sind mehr als nur erfahrene Statistiker, sie sind darüber hinaus auch Datenbank-Spezialisten mit Expertisen in den Programmiersprachen R und SQL.

Unsere Big Data Analysten und Data Scientists können somit sowohl einfache deskriptive als auch komplizierte stochastische Analysen und Auswertungen für Sie erstellen.

Die Analyse-Ergebnisse sind zum Beispiel:

  • Die Marketing-Kanäle, Kampagnen-Arten und Zeitpunkte, die für Ihre Produkte oder Dienstleistungen besonders wertvoll sind
  • Ausrichtung Ihres Marketing-Budgets hinsichtlich der Optimierung von Werbekanälen sowie internen und externen Marketing-Ressourcen
  • Identifikation derjenigen Informationen und Marketing-Kanäle, die für Echtzeit-Kampagnen erfolgreich sind (Newsletter- oder Programmatic Advertising)
  • Zeitreihen-Analysen für Ihre Omnichannel-Marketing-Strategie
  • Erstellung automatisierter Reports und Berichts-Systeme
  • Zielgruppen-Analysen und Erstellung von Zielgruppen-Produkt-Marketingkanal-Bundles
  • Digitale Transformation von Marketing-Prozessen und Arbeitsabläufen
  • Aufbau von Trend-Analyse-Systemen
  • Kontinuierliche Verbesserung und Automatisierung von Marketing-Verfahren
  • Prognosen von Kampagnen-Erfolgen und Conversions
  • Kosten-Nutzen-Analyse von Datenlieferanten und Dritt-Daten-Quellen
Dienstleister für Datenanalyse-Services

Trial & Error versus Stochastik

Zahlreiche Unternehmen versuchen, durch Trial & Error-Methoden Antworten auf die oben aufgeführten Fragen zu finden. Die Versuch und Irrtum-Methode ist populär und gehört zur einfachsten heuristischen Art, Erkenntnisse zu gewinnen. Doch sie kostet viel Zeit und Geld. Sie ist häufig Grund dafür, dass Unternehmen im Marketing vom Wettbewerb überholt werden.

Erfolgreiches Marketing benötigt heutzutage intelligente statistische Verfahren.

Es gilt, entscheidende Fragen zu beantworten.

Z.B. wie viele Kundendaten sind mit welchen statistischen Verfahren zu analysieren, um daraus gewonnene Marketingerkenntnisse zuverlässig auf eine komplette Zielgruppe anzuwenden. Statistisch gesprochen wird nach Verfahren gefragt, die einen Mindest-Stichprobenumfang bestimmen können.

Die Fertigkeiten bei der Anwendung stochastischer Methoden wie Kolmogorow, Laplace oder verschiedene bayessche Methoden, z.B. zur Analyse von Kunden-Benevolenz-Erwartungen und der zugehörigen Kombinatorik, sind abhandengekommen. Ebenfalls die Fähigkeiten bei der Anwendung geometrischer Wahrscheinlichkeiten (z.B. bei unendlich vielen Kundendaten) oder der Handhabung von ARIMA-Prozessen.

Data Analytics ohne trial and error zur Künstlichen Intelligenz

Datenherkunft und Informations-Abstraktionen

Die Seriosität von Datenquellen ist für Data Analytics ebenso wichtig wie die Art und Weise der Datenerhebung. Dabei ist es unerheblich, ob es sich um Unternehmens-interne Marketingdaten oder um Marketingdaten von Werbepartnern handelt. Bei Unternehmens-eigenen Daten ist die Methode der Datenerhebung und Datenverarbeitung im Allgemeinen transparenter als bei Werbepartnern.

Wir verwenden spezielle stochastische Verfahren, Standard-Applikationen und eigen-entwickelte Programme für die Seriositäts-Untersuchung von Marketing-Informationen.

Die statistischen Verfahren greifen sowohl beim Affiliate Marketing, – ungeachtet ob die Marketing-Informationen aus Programmatic Advertising, Newsletter-Kampagnen, Web-Traffic- oder CRM-Systemen resultieren – als auch beim Offline-Marketing oder der Verschmelzung von Online-Channel und Offline-Channel.

Unsere Data Scientists unterstützen Sie bei der Daten-Analyse klassischer in SQL-Datenbanken gespeicherter Datensätze ebenso wie bei der Untersuchung von Big Data Datenräumen (NoSQL- oder hybride Datenräume).

Wir unterstützen Sie sehr gerne in allen Bereichen rund um das Thema Data Analytics. Rufen Sie uns an oder schreiben Sie uns formlos eine kurze Nachricht. Wir freuen uns auf Sie.

Datenquellen und Datenherkunft wichtig für Data Analytics