Business Analytics und Datenanalyse

Datenanalyse ist der Prozess, der darauf abzielt, nützliche Informationen in den Daten hervorzuheben, Schlussfolgerungen vorzuschlagen und die Entscheidungsfindung eines Unternehmens oder einer Organisation zu unterstützen.

 

Mit Datenanalyse sind wir in der Lage, das Unternehmen und die Industrie zu verstehen, die richtigen Fragen zu formulieren, und Daten zu modellieren, um vergangene und aktuelle Geschäftsergebnisse zu verstehen, sodass zukünftiges Verhalten vorausgesagt werden kann. Wir tun dies, indem wir Data Mining- und Simulationstechniken anwenden und Regeln und Muster finden, die in Ihren Daten versteckt sind. Mit ihnen können wir die besten und die schlimmsten Szenarien verstehen. Durch die Anwendung von Modellierungstools und -techniken können wir die Ursachen für ein vergangenes Ereignis isolieren und weitere Geschäftsmöglichkeiten erkennen..

Unsere breite Erfahrung sowohl in der Wirtschaft wie auch Datenanalyse ermöglicht es uns, in zwei Schritten zu arbeiten:

  1. Es genügt jedoch nicht, die Informationen zur Verfügung zu stellen und intuitiv darzustellen. Informationen (und nicht nur Daten) müssen die Entscheidungsträger erreichen. Wir sind in der Lage, eine Reporting-Strategie zu implementieren, mit der die Information die richtige Person im richtigen Format und zum richtigen Zeitpunkt erreicht. Das bedeutet: die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort. Außerdem müssen Berichte und Informationen analysiert werden, damit sie als Grundlage weiterer Aktionen und Entscheidungen dienen können.
  2. Wir untersuchen Ihre Daten auf umfassende Weise, um die darin versteckten Geschäftsmöglichkeiten zu finden.


Daten müssen als ein Vermögenswert verstanden werden, der Ihrer Organisation zum Zeitpunkt der Bereitstellung Ihrer Produkte oder Dienstleistungen einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz gibt.

Als ein Beispiel können wir folgende Anwendungen auflisten:

  • Kundensegmentierung und RFM-Modellierung
  • Kundengewinnung und -bindungsoptimierung
  • Up-Selling- und Cross-Selling-Modelle
  • Verbindung vom Produkt und Warenkorb
  • „Produktempfehlungstechniken“
  • Merchandising- und Preisfindungsoptimierung
  • Versandkostenoptimierung
  • Rabattcodesoptimierung
  • Auffindbarkeit der Produkte
  • Langzeitwert von Kunden und Kundenrentabilität
  • Kohortenanalyse
  • ROI- und Attributionsmodellierung

Um den Service zu erfüllen, verlassen wir uns auf die besten Tools, wie:

  • R Statistics
  • Python
  • Knime
  • Rapidminer
  • SPSS
  • Excel
  • Clementine