Deine Daten bringen nur dann etwas, wenn sie auch wirken.
Heute bedeutet das: robuste Datenstrategie, starke AI-Modelle und schlagkräftige Setups – abgestimmt auf den Geschäftsalltag.
Was bedeutet das konkret?
Lerne aus zwei Cases, die zeigen, wie daraus konkrete Wirkung für dein Business entsteht:
CASE 1
Predictive Fabric: Von Datenstrom zu effektiveren Entscheidungen
Was steck dahinter:
Täglich entstehen tausende Datenpunkte – im CRM, im Onlineshop oder in Kampagnen. Unser Machine Learning-Model Predictive Insights for Performance Activation (PIPA) kontextualisiert diese Informationen, erkennt Muster und sagt voraus, was als Nächstes passiert: Wer kauft? Wer springt ab? Welche Leads lohnen sich?
So hebelt Predictive Fabric dein Business:
- Lead-Scoring: Welche Kontakte sind wirklich vielversprechend?
- Next Best Offer: Welches Produkt passt zum nächsten Klick?
- Churn-Analyse: Welche Supportfälle deuten auf Abwanderung hin?
- Retourenverhalten: Wer schickt zurück – und wie wahrscheinlich ist das?
Was bringt’s?
- Mehr Abschlüsse, bessere Leads, klarere Prioritäten
- Entscheidungen basieren auf Daten – nicht auf Bauchgefühl
- Mehr Sicherheit in der Planung
Was braucht’s?
- Zugriff auf bestehende Nutzerdaten (z. B. CRM, Shop, Kampagnen)
- Datenimport via API, CSV oder BigQuery
- MVP Setup in 4–8 Wochen, erste Erkenntnisse ab Woche 4
Technischer Rahmen:
Unsere PIPA Engine ist in Vertex AI und BigQuery zu Hause, wir können aber auch in anderen Infrastrukturen agieren.
CASE 2
Conversational Insights: Der Dialog mit deinen Daten
Was steckt dahinter?
In vielen Unternehmen liegen bereits wertvolle Daten vor und meistens brach – in Reports, Dashboards und Datenbanken. Doch oft bleibt unklar: Was beeinflusst die Performance wirklich? Wo entstehen Verluste? Welche Hebel bringen Wirkung?
Unser Augmented Performance Commentary (APC) macht aus Datenströmen mit Large Language Models einen verständlichen Dialog. Statt Pivot-Tabellen und Abfragen reicht eine einfache Frage. Das System antwortet direkt: zu Zusammenhängen, Ursachen, Trends und Potenzialen.
So wirkt Conversational Insights im Alltag:
- Marketing Performance: Welche Kampagnen liefern wirklich Wirkung – und warum?
- Prozess-Performance: Wo bremsen interne Abläufe – und wie lassen sich Bottlenecks erkennen?
- Category Management: Welche Produktgruppen entwickeln sich wie – und welche Faktoren beeinflussen die Nachfrage?
- Sortimentssteuerung: Welche Artikel haben ungenutztes Potenzial – und was lohnt sich zu priorisieren?
Was bringt’s?
- Insights ohne Data Crunching oder Fachbereiche
- Reduktion der Analysezeit um bis zu 80%
- Sofortige Klarheit, was wirkt – und warum
Was braucht’s?
- Zugriff auf strukturierte Daten (z. B. via BigQuery)
- API Zugriff zu starken Large Language Models
- Einen soliden Data Layer
- 2-4 Wochen Setup (Erste Insights ab Tag 1)
Technischer Rahmen:
Läuft auf Microsoft Azure oder Google Cloud. Wir bringen das Setup mit oder integrieren es in bestehende Systeme.
