Data Strategy & Advanced Analytics

Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten! FELD M nutzt Data Thinking, um Potenziale und Use Cases auf Basis von Daten und Analysen für Ihr Unternehmen zu identifizieren und zu priorisieren. Unser Data Science Team entwickelt und implementiert analytische Lösungen und datengetriebene Anwendungen.

Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren durch das Erheben von Kunden- und Nutzungsdaten einen wahren „Datenschatz“ aufgebaut.  Leider liegen diese Daten häufig in Datensilos und es fehlt die Zusammenführung in eine ganzheitliche Basis für die Realisierung von Data Driven Marketing. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Entwicklung einer Roadmap mit klar definierten und priorisierten Schritten auf dem Weg zu mehr Data Driven Marketing sowie den damit verbundenen Entscheidungen für eine optimale technische Architektur. Gemeinsam mit unseren Kunden erarbeiten wir im Rahmen von Data-Thinking-Workshops Use Cases für die effektive und effiziente Nutzung von Daten. Dabei kann die Optimierung bestehender Aktivitäten oder die Entwicklung neuer Leistungen wie Value Added Services, eigenständig monetarisierbare Produkte oder gar ganz neuer Geschäftsmodelle im Fokus stehen. Bei der Identifikation und Evaluation der Use Cases werden möglichst viele interne wie externe Stakeholder und die jeweiligen Bedürfnisse und Anforderungen berücksichtigt. Die identifizierten Use Cases werden nach Relevanz und Umsetzbarkeit priorisiert und anschließend in eine konkrete Roadmap überführt. Die Umsetzung einer solchen Roadmap bringt häufig interne und prozessuale Herausforderungen mit sich, bei denen wir als Prozesscoach zur Seite stehen. Wir entwickeln mit unseren Kunden Lösungen für agile und transparente Projekte und Strukturen.

 

Unser Data Science-Team unterstützt Sie auch bei der Entwicklung und Umsetzung von datengetriebenen Lösungen. Mit unserem interdisziplinären Team – das Spektrum reicht von Statistikern bis hin zu Bioinformatikern – unterstützen wir Unternehmen dabei, komplexe Daten aus der Online- wie Offlinewelt zusammenzuführen und in konkrete Handlungsempfehlungen zu übersetzen. Hierzu implementieren wir hoch performante ETL-Strecken (Datenintegration und -architektur) und entwickeln Vorhersage- und Analysemodelle sowie datengetriebene Anwendungen. Zu unserem Themenspektrum zählen u.a. statistische Attributions- und Media-Mix-Modelle, Analysen auf Analytics-Rohdaten (z.B. Adobe Clickstream, Google BigQuery), Empfehlungssysteme (Personalisierung) und die Entwicklung von Pricing-Modellen. Wir verstehen uns darüber hinaus als Schnittstelle zwischen Anwendung und Forschung und kooperieren eng mit verschiedenen Universitäten und Forschungseinrichtungen, um unsere Methoden und Modelle stetig zu optimieren und zu erweitern.

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