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Ihr Unternehmen hat Unmengen an Daten: Website-Aktivitäten, demografische Daten, App, Backend, Store etc. Fragen Sie und Ihr Team sich, welche wichtigen Attribute das gewünschte Verhalten vorantreiben? Welche Daten sind enorm wichtig, um die Reaktionen de Kunden interpretieren zu können? Und welche Daten sind unbedeutend und tragen nicht dazu bei, mehr Verkäufe zu machen?
Möchten Sie den nächsten Schritt Ihrer Kunden oder Interessenten vorhersehen können? Können Sie für sie da sein, während diese noch im Denkprozess sind? Es zahlt sich aus, vorausschauend zu handeln! Ein Anbieter zu sein, der schon früh in Betracht gezogen wird, erhöht die Chancen auf eine Aktion oder einen Verkauf um das 15-fache oder mehr im Vergleich zu Nachzüglern.
Steuern Sie mit Predictive Analytics und Data Science die Zukunft, ohne auf Teams von Analysten und Managern angewiesen zu sein.
Ergebnisbeschleunigung
Wie oft haben Sie schon große Hoffnungen in Experimente gesetzt, nur um dann zu sehen, dass sie nichts verbessern? Wie viele Monate und Wochen sind hierdurch verloren gegangen? Wie hoch war der Preis für die verpasste Gelegenheit?
Wenn Ihre Analysten keine Erfahrung mit der Erstellung der benötigten Modelle haben, kann es eine Weile dauern, bis sie herausgefunden haben, welche Modellierungstools und -techniken sie in bestimmten Situationen verwenden sollten. Eventuell benötigen sie dann Trainings zu den neuesten oder zu Nischen-Tools, um sich hier zu spezialisieren.
Wir schließen Wissenslücken Ihres Teams, beschleunigen das gemeinsame Lernen und die Laufzeit bis zum Ergebnis.
Die Genauigkeit der Modellierung variiert stark, je nachdem, ob Sie mit von Experten erstellten oder eigenen Modellen arbeiten. Neben der Verwendung des richtigen Modells, der richtigen Daten und der richtigen Tools, geht die erforderliche Expertise weit über Data Science hinaus.
Wir berücksichtigen Makrofaktoren, die sich auf Ihr Unternehmen, die Branche und die Wirtschaft als Ganzes auswirken, um genauere Prognosen abgeben zu können.
Die Zukunft ist nicht immer eine gerade Linie, die aus vergangenen Ereignissen abstammt. Einige zukünftige Aktionen haben keine Vorgeschichte: antizipiertes Verhalten hat keine Vergangenheitsbezüge. Die Erstellung der Modelle ohne Historie erfordert fortschrittlichsten Data-Science-Fähigkeiten und -Erfahrungen, welche nur selten intern verfügbar sind.
Wir helfen Ihnen, die Herausforderungen der Zukunft, unabhängig von der Vergangenheit, zu meistern.
Die Stärke von e-CENS liegt in ihrem Wissen und ihrem Kundenservice. Sie wissen genau, auf welchem Level Sie als Kunde stehen und können Sie zu einem höheren Level führen.
Mein Ziel war es, ein Unternehmen zu finden, das eine Lösung für mich hat, damit ich eine genaue GA habe und darüber berichten kann, was stattgefunden hat.
e-CENS konnte meine Anforderungen so erfüllen, dass ich sie verstehen konnte.
e-CENS bietet “end-to-end” Predictive Modeling Services für die Kundenakquise, Kundenbindung und jede andere Schlüsselfunktion Ihres Unternehmens an. Das Gesamtprojekt umfasst folgende Etappen:
Wir wenden viel Zeit dafür auf, Modellierungsziele zu definieren und zu verfeinern, damit die richtigen Antworten geliefert und Ihre Erwartungen erfüllt werden. In komplexen Organisationen sind mehrere Teams und Stakeholder involviert. Unsere Erfahrung bei der Arbeit mit dieser Vielschichtigkeit führt zu einem breiter genutzten und akzeptableren Ergebnis.
Unsere weltweiten Kunden haben meist mehrere Dateien mit Millionen von Datensätzen zur Auswahl – was gute, aber auch schlechte Nachrichten sind. Einerseits sind wir in der Pflicht, Variablen zu finden, die das Verhalten, welches Sie prognostizieren müssen, begründen. Andererseit muss noch herausgefunden werden, um welche Variablen es sich dabei handelt.
Rohdaten müssen, um sie nutzbar zu machen, in erheblichem Umfang praxisbezogen strukturiert, bereinigt und normiert werden. Der damit einhergehende Zeitaufwand schreckt häufig Analysten ab, die lieber analytisch arbeiten. Leider hindert es das Unternehmen auch daran, die vielleicht unordentlichsten, jedoch wertvollsten Daten für Zukunftsprognosen zu verwenden.
Wir beginnen mit der Überprüfung verfügbarer Variablen, wählen die richtigen aus und führen Stichproben und Datentests aus. Wir spielen einen Datensatz mit vorher festgelegten Antworten ein und testen ihn in der Sandbox. Wir beginnen mit mehreren potenziell geeigneten Modellen, von denen wir wissen, dass sie aufgrund Ihrer Branche, Ihres Anwendungsfalls und der verfügbaren Daten wahrscheinlich prädiktiv sind.
Die Wissenschaft der prädiktiven Modellierung erfordert auch, dass man weiß, welche Modelle die höchste Genauigkeit erzielen und Optimierungspotenzial haben, sobald weitere Erkenntnisse vorliegen. Wir selektieren und kombinieren mehrere Modelle, um Ihnen die höchste Vorhersagegenauigkeit zu bieten, was dann zu einer effizienteren Projektabwicklung führt. Dies kann Regressionsmodelle, Entscheidungsabläufe, neuronale Netzwerke, Marketing-Mix-Modellierung usw. umfassen.
Die erste Lieferung kann zu einem Auftrieb führen, die höhere Genauigkeit stellt sich jedoch erst ein, nachdem das Modell lernen und mehrfache Optimierungen durchlaufen konnte. In diesem Stadium versuchen wir, die Frage “Wenn wir mehr Datenpunkte hinzufügen, wie würde sich die Genauigkeit verbessern?” zu beantworten. Wenn die hinzugefügte Daten nicht zu zusätzlichen Gewinnen führen, ist es Zeit, das Modell einem Testlauf zu unterziehen.
Das Schwierigste bei der Projektabwicklung ist das Warten und die Modelle genügend Daten sammeln zu lassen, um ihre Genauigkeit und Lücken feststellen zu können. Wir lassen die Modelle ein paar Monate lang laufen, um genügend Daten zu sammeln. In der Regel benötigen unsere Kunden Modelle mit einer Genauigkeit von über 80%. Zuletztführen wir, um die Genauigkeit zu erhöhen, finale Änderungen durch, wie z. B. die Verfeinerung von Daten, die Änderung des Modells oder das Hinzufügen weiterer oder anderer Variablen.
Unser Team arbeitet mit jedem fortschrittlichen Analysetool, das Ihr Unternehmen derzeit verwendet oder empfiehlt den Kauf unterstützender Technologie. Falls Sie keine Analyse-Tools haben, verwenden wir verschiedene Tools wie R, Hadoop, SAP Hanna und andere und wenden bei Bedarf Python-Kenntnisse an.
Prädiktives Modelling ist kein einmaliges Projekt – man kann es nicht einrichten und vergessen. Sie müssen in die Modellentwicklung investieren.
Mit der anfänglichen Modellentwicklung beginnt der Reifezyklus und eventuell der Genauigkeitsabfall. Wenn sich im Lauf der Zeit Ihr Geschäft oder Ihre Umgebung ändern, führen Sie neue Produkte ein, ziehen alte zurück oder ändern Ihre Ziele und KPIs. Manche Unternehmen verändern sich schneller als andere, aber alle Modelle müssen irgendwann überarbeitet und aktualisiert werden.
Um den Auswirkungen Ihrer großen Investitionen zu verlängern, entwickeln wir Ihre Modelle weiter, aktualisieren und lehren sie um.
Wollen Sie Ihren Kunden und Mitbewerbern einen Schritt voraus sein?
Wollen Sie von reaktivem Marketing zu proaktivem wechseln?
