In einer Welt, in der alles über Big Data spricht, sind alle Daten digital zugänglich, und die Datenquellen sind endlos. Die Nutzung Ihrer Daten auf die effizienteste und zielgerichtetste Art und Weise wird Sie wettbewerbsfähig halten. Dies ist der Kern von „analytics“.

Bei maix analytics arbeiten wir mit der Integration und Optimierung der Datennutzung über alle Quellen. Wir sehen ein großes ungenutztes Potenzial darin, Daten zu integrieren und zugänglich zu machen, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter Zugang zu den relevanten Informationen haben und das zur richtigen Zeit.

Transparente Business Intelligence

Wir glauben nicht daran, dass die Lösung zu diesem Problem in großen Customer-Relationship-Management (CRM)-Systemen gefunden werden kann. Stattdessen finden wir die Lösung in transparenten Abläufen, die Mitarbeiter mit relevanten Informationen versorgen – in eben der Sekunde, wenn der Kunde die Filiale betritt.

Nutzung aller Datenquellen

Die Menge an Daten ist unendlich groß. Sie können sie Ihren eigenen Umfragen, CRM-Systemen, Verkaufsstatistiken oder Sozialen Netzwerken entnehmen. Mit dieser enormen Menge zur Verfügung stehender Daten liegt der Schlüssel zu ihrem erfolgreichen Gebrauch darin, Analysen so zu fokussieren, dass Schlussfolgerungen relevant und transparent bleiben.

Verkaufsmodellierung

Eine der offensichtlichen Möglichkeiten, wie Unternehmen ihre Daten auswerten können, ist die vorausschauende Analyse ihrer Verkäufe oder Abschlüsse. In diesen Verkaufsmodellen verwenden wir in der Regel maschinelles Lernen, fortgeschrittene Statistiken und Ökonometrie, um den Umsatz vorhersagen zu können und daraus die wichtigsten Treiber abzuleiten.

Datenvisualisierung

Eine der Kernkompetenzen besteht darin, Transparenz über den Prozess zu schaffen. Deshalb visualisieren wir das Ergebnis immer auf einfache und verständliche Weise. Ein Werkzeug dafür könnte ein GIS-Tool sein, das Geodaten nutzt, um etwa das finanzielle Potenzial des Unternehmens über alle Postleitzahlen im Vertriebsgebiet hinweg zu visualisieren. Oder – wie im Beispiel unten dargestellt – die Marktanteile Ihres Unternehmens in bestimmten Postleitzahlen.

 

Beispiel einer Datenvisualisierung nach vorhergehender Datenanalytik

×
[contact-form-7 id="1345"]