Data Science Beratung von datasolut
Schritt für Schritt zum erfolgreichen Data Science Projekt
Mit Hilfe der Data Science Beratung von datasolut Mehrwert generieren
Sie möchten Ihre Daten nutzen, um Ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, wissen aber nicht, wie sie starten sollen? Ihnen fehlt das nötige Know-how, trotzdem sollen Sie in kurzer Zeit eine KI-Lösung in Ihrem Unternehmen implementieren? Aus diesen Gründen bieten wir die Data Science Beratung an. Wir von datasolut finden, dass jeder die Möglichkeit haben sollte von Data Science Anwendungen zu profitieren. Gleichzeitig sind wir vertraut mit den Herausforderungen, die mit Data Science Projekten einhergehen und verstehen uns als erfahrener Sparringspartner auf Augenhöhe.
Gemeinsam mit Ihnen möchten wir das Maximum aus Ihren Daten herausholen. Wir bieten Ihnen ein Framework, an welchem wir uns während des gesamten Projektprozesses orientieren. Neben dem benötigten Know-how und dem Tech-Stack bringen wir Erfahrung in der Umsetzung von End-to-End Machine Learning mit.
In diesem Beitrag möchten wir Ihnen einen ersten Überblick über unsere Dienstleistung – die Data Science Beratung – geben und Ihnen wichtiges Wissen für die erfolgreiche Umsetzung eines Data Science Projektes vermitteln. Der Druck soll schließlich nicht allein auf Ihren Schultern lasten.
Durch eine erfahrene Data Science Beratung reduzieren sie das Risiko eines teuren Fehlstarts!
Was beinhaltet die Data Science Beratung von datasolut?
In diesem Abschnitt erläutern wir, wobei eine Data Science Beratung konkret hilft, und warum sich eine Investition in die Data Science Beratung von datasolut für Sie lohnt.
Wobei hilft eine Data Science Beratung?
Viele Unternehmen wissen nicht, wie sie mit einem Data Science Projekt starten sollen. Häufig handelt es sich um ein Übersetzungsproblem: Wie verbindet man Unternehmensziele und Data Science Lösungen? Das Ziel der Data Science Beratung ist es, einen Leitfaden für Ihre zukünftigen Data Science Projekte zu entwickeln. Diese Projekte implementieren wir schließlich in Ihrem Unternehmen. Bestehende Data Science Projekte, die noch nicht die gewünschten Ergebnisse gebracht haben, bewerten und optimieren wir gemeinsam.
Der Erfolg Ihres Unternehmens steht dabei immer im Vordergrund. Neben der technischen Umsetzung liefern wir das fachliche Know-how, dass Sie für die erfolgreiche Umsetzung von Data Science Projekten benötigen.
Anwendungsfälle finden und priorisieren
Technisches Setup und die analytische Infrastruktur
Aufbau von Know-how und Team
Was für Data Science Use Cases gibt es?
Es ist von enormer Bedeutung, dass Sie sich für den richtigen Data Science Use Case entscheiden. Um ein besseres Verständnis dafür zu erlangen, wie komplex jeder einzelne Anwendungsfall ist und wie unterschiedlich die Lösung schließlich aussehen kann, haben wir Ihnen hier die wichtigsten Data Science Use Cases aufgelistet. Zunächst erklären wir: Was das Ziel von Data Science Anwendungsfällen ist? Wie treffen Sie die richtige Wahl?
Was ist das Ziel von Data Science Use Cases?
Die Data Science Projekte zielen darauf ab, einzelne Prozesse im Unternehmen zu automatisieren und den Umgang mit dem Kunden zu personalisieren. Dadurch steigt der Umsatz langfristig. Ziel ist es also durch die Ergebnisse eines Data Science Modells, valide Auskünfte über zum Beispiel
- den zukünftigen Erfolg einer Kampagne,
- mögliche Abwanderungswahrscheinlichkeiten
- oder erhöhte Aufkommen von Anfragen zu erlangen.
Und das bereits vor Eintritt des jeweiligen Ereignisses. Somit können Sie Tage oder Monate im Voraus passende Maßnahmen einleiten, um bessere Entscheidungen zu treffen. Wichtig ist, dass der Use Case zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passt.
Wie finde ich die richtigen KI-Use Cases?
Data Science Projekte starten immer mit der Identifizierung des passenden Data Science Use Cases. Den passenden Use Case für Ihr Unternehmen, ermitteln wir gemeinsam mit Ihnen in einem Workshop. Im Workshop erarbeiten wir:
- die Priorisierung der möglichen Use Cases im Hinblick auf die Erfolgsaussichten,
- den anschließenden Abgleich mit den vorhandenen Daten,
- und eine erneute Priorisierung der Use Cases.
Nur durch die Wahl des richtigen Data Science Use Case können wir den maximalen Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren.
Welche KI-Anwendungsfälle gibt es?
Lead Scoring Optimierung
Die meisten Unternehmen kennen das Problem: Zu viele Leads und zu wenig Mitarbeiter, um die Anfragen zu bearbeiten. Dabei gehen kostbare Leads – potenzielle Top-Kunden –verloren. Das liegt oft an einer mangelnden Lead-Priorisierung, da Mitarbeiter die Leads nicht sofort einordnen können.
Hier hilft die Lead Scoring-Prognose: Lead-Profile werden von einem Data Science Modell mit Kundenprofilen verglichen. Dadurch ist eine Priorisierung der Leads völlig automatisiert möglich und die Vertriebsmitarbeiter können eine gezielte, effektive Ansprache vornehmen.
Sie möchten mehr zum Thema Lead Scoring durch KI erfahren? Dann könnte Sie unser Blogbeitrag interessieren.
Next-Best-Action
Für viele Unternehmen ist es schwer herauszufinden, welche Interaktion mit dem Kunden als nächstes am effektivsten wäre. Die Next-Best-Action-Prognose gibt Handlungsmöglichkeiten für die nächste beste Aktion im Marketing und Vertrieb für jeden Kunden wieder.
Hierfür liest ein Algorithmus die Kundendaten der Vergangenheit und wertet diese aus. Unter anderem verwenden wir hier Daten zu demografischen Merkmalen oder Kauf- und Klickverhalten der Kunden. Der Marketing- oder Vertriebsmanager hat dann die Möglichkeit, sich an den Vorgaben zu orientieren und so den Umsatz effizient und zeitsparend zu steigern.
Zum Thema Next Best Action haben wir weitere Blogbeiträge verfasst, in welchen wir genauer auf die Funktion eingehen.
Kundensegmentierung
Es ist nicht leicht zu beantworten, welcher Kunde welche Bedürfnisse hat, obwohl die Bedürfnisse so zentral für das Treffen von Marketingentscheidungen sind. Nur wenn Sie Ihre Kunden personalisiert ansprechen, können Sie langfristig Mehrwert aus der Kundenbeziehung generieren. Für die Strategien des CRM-Management ist es also wichtig zu wissen, welcher Kunde welche Bedürfnisse hat: und das funktioniert mit Data Science.
Hier hilft die Kundensegmentierung: Die Kunden im Kundenstamm werden automatisch verschiedenen – vorher definierten - Segmenten zugeordnet. Die Segmente selbst beinhalten Kunden mit ähnlichen Bedürfnissen (z.B. „Die sportlichen, die x, y und z präferieren“ oder „Die Neugierigen: sie sind noch nicht kaufbereit aber wollen gerne mehr erfahren“). So lassen sich effiziente Marketing- und Vertriebsstrategien – auf Basis der Kundenbedürfnisse – entwickeln. Denn Marketing mit der Gießkanne war gestern!
Hier erfahren Sie mehr zum Thema Kundensegmentierung.
Customer Lifetime Value
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um den aktuellen Wert eines Kunden für das Unternehmen zu berechnen: Aber wie sieht es mit dem zukünftigen, langfristigen Wert eines Kunden aus? Auskunft darüber bietet die KI-basierte CLV-Prognose.
Durch die Prognose ist der zukünftige Wert eines jeden Kunden für einen vorher definierten Zeitraum berechenbar (z.B. 3 Monate, 1 Jahr, 5 Jahre). Der besondere Vorteil: sogar Kunden, die grade erst im System aufgenommen wurden, können durch Ähnlichkeitsanalysen bewertet werden. Das Marketing- oder Vertriebsteam kann die CLV-Prognosen dann als Input für Mailings, E-Mail-Kampagnen oder andere Marketing-Mechanismen nutzen, um die Allokation des Marketing-Budgets zu optimieren. Erfahren Sie hier mehr zur KI-basierten CLV-Prognose.Personalisierte Produktempfehlungen
Unternehmen mit vielen Produkten und oder Dienstleistungen fällt es schwer zu entscheiden, welches Produkt welchem Kunden vorgeschlagen werden soll. Dabei wächst der Anspruch an Personalisierung in der Kundenkommunikation stetig. Durch die Personalisierung der Angebote erhält das Unternehmen die Möglichkeit, eine Steigerung des Umsatzes zu erreichen, sowie eine Verbesserung des Kundenerlebnis zu gewähren.
Durch Data Science gestützte Empfehlungsdienste lassen sich Produkte aus Kundensicht schneller finden. Zudem wird der Zugriff auf relevante Inhalte erleichtert, sodass das Bedürfnis eines Kunden besser erfüllt wird. Dadurch fühlt sich der Kunde in seinen Interessen besser verstanden und ist bereit, weitere Produkte zu kaufen oder zusätzliche Inhalte abzurufen.
Zum Blogbeitrag: Was ist ein Empfehlungsdienst?
Churn Management (Abwanderungsanalyse)
Die Abwanderung von Kunden ist die Albtraumvorstellung eines jeden Unternehmens. Möglicherweise haben Sie das Problem schon erkannt und setzen Präventionsmaßnahmen ein, die sehr teuer sind und vermutlich kaum Wirkung zeigen.
Das Churn Management hilft Ihnen dabei, die passenden Maßnahmen zu ergreifen, um Churn präventiv entgegenzusteuern. Die Basis für das Churn Management ist der Churn Score, der mittels maschinellen Lernens ermittelt wird und die Wahrscheinlichkeit angibt, ob ein Kunde kündigt. Auf Basis des Churn Scores werden verschiedene Kündigerpräventions-Maßnahmen und Kundenbindungsmaßnahmen abgeleitet, um die abwanderungsgefährdeten Kunden weiter zu binden.
Hier erfahren Sie mehr zum Thema Churn Management.
Welche Rahmenbedingungen gibt es für ein Data Science Projekt?
Um nochmal auf das zu Beginn angesprochene Problem der Übersetzung zurückzukommen: Wie können Unternehmensziele mit Data Science Projekten kombiniert werden? Um Ihnen den Start so einfach wie möglich zu machen, folgen hier die Antworten zu den wichtigsten Fragen.
Wie viele Daten braucht man für ein Data Science Projekt?
Jedes Unternehmen verfügt über Daten: Kundendaten, Kaufdaten, Klickdaten, Produktdaten, etc. Diese liegen im Idealfall bereits in einem Data-Repository (zentraler Speicherort für Daten) und sind strukturiert.
Je mehr Daten Sie für das Data Science Projekt zur Verfügung stellen können, desto besser sind die Analyse-Ergebnisse. Allerdings brauchen Sie sich nicht um die Zusammenführung der Daten kümmern – das übernehmen wir. Auch die Menge der Daten soll Ihnen keine Sorge bereiten, Data Science Anwendungen sind schon bei einem kleinen Datensatz höchst effektiv. Ganz konkret sprechen wir hier von einem Kundenstamm von über 50.000 Kunden. Je höher die Frequenz der Käufer, desto genauer können die ML-Modelle Vorhersagen über zukünftiges Verhalten treffen.
Wie läuft ein Data Science Projekt ab?
Gemeinsam mit unseren Spezialisten identifizieren wir passende Data Science Use Cases, sprechen über die Umsetzung in Ihrem Unternehmen und wählen die passenden Tools für die erfolgreiche Umsetzung aus. Die Umsetzung selbst erfolgt in Form von weiteren Analysemethoden wie Machine Learning und Künstliche Intelligenz.
In der Praxis hat sich herausgestellt, dass ein erfolgreiches Data Science Projekt 3 Phasen durchläuft:
1. Ideenfindung und Problemstellung:
In einem ersten Workshop sprechen wir über Ihre Ziele und Ihre bisherigen Herausforderungen im Unternehmen. Am Ende des Gesprächs soll eine möglichst eindeutige Problemstellung vorliegen. Auf Basis der Problemstellung wird dann der Use Case definiert.
Diese Fragen sollten dabei beantwortet werden:
- Welches Unternehmensziel wird verfolgt?
- Welche Daten stehen zur Verfügung?
- Welches Problem wollen wir lösen?
- Ist eine Umsetzung skalierbar?
- Wie gut ist die Datenqualität?
2. Prototyp und Evaluation:
Im nächsten Schritt – nachdem der passende Data Science Use Case identifiziert ist – starten wir mit der Evaluierung der Datengrundlage. Anschließend entwickeln und trainieren wir erste Prototypen. Erst wenn dieser erfolgversprechend ist, wird er in der „Live“ Umgebung implementiert.
Die nächste Phase beinhaltet den Live-Test der Ergebnisse innerhalb eines Testscenarios. Im CRM und Marketing wird dies meist in Form von einem „Test vor Kunden“ demonstriert. Sollte sich der Test des Prototyps als erfolgreich herausstellen, muss nun die Entscheidung getroffen werden, ob das Modell in Produktion gehen soll.
3. Produktion – Operationalisierung der Ergebnisse:
Damit die Ergebnisse des Modells korrekt interpretiert werden, begleiten wir sie dabei. Unser Ziel ist es, die Ergebnisse in Zusammenarbeit mit dem Kunden zu interpretieren. Ist das Modell erst in der realen Umgebung implementiert, und die Ergebnisse interpretiert, liefert dieses nach kurzer Zeit Handlungsempfehlung.
Wie lange dauert die Umsetzung eines Data Science Projekts?
In der Regel dauert die Durchführung eines ersten Proof-of-Concept (POC) – nach unseren Erfahrungswerten – ungefähr 3-5 Wochen. Grundsätzlich empfehlen wir immer mit einem kleinen POC zu starten, um die Machbarkeit und Sinnhaftigkeit eines Data Science Projektes zu evaluieren.
Natürlich ist es in der Praxis oft so, dass nach einem ersten POC neue Use Cases oder Problemstellungen gesucht werden müssen. Wir stehen deswegen bereits zu einem früheren Zeitpunkt als Berater an Ihrer Seite, damit wir die richtigen Probleme gemeinsam identifizieren und auf die Umsetzbarkeit hin prüfen.
Was kostet die Umsetzung eines Data Science Projekts?
Hierbei muss man zwischen der Umsetzung von einem POC oder der Inbetriebnahme einer vollständigen ML-Lösung im Live-Betrieb unterscheiden. Ein erster POC kann bereits für zwischen 15.000 und 25.000 EUR umgesetzt werden, wobei die Inbetriebnahme größerer Modelle in den Live-Betrieb meist über 40.000 EUR kosten.
Um die weitere Verbesserung der Modelle durch regelmäßiges Re-Training zu gewährleisten und auf geänderte Parameter das Modell anzupassen gibt es außerdem eine monatliche Bereitstellungsgebühr für Betreuungs- und Beratungsleistungen.
Wie sieht ein modernes Tech-Stack für Data Science Projekte aus?
Eine geeignete Data Science Plattform sollte nicht nur den Aufbau und die Nutzung von Machine-Learning-Modellen, sondern auch die Aufbereitung und Visualisierung der Daten ermöglichen. Wir haben uns auf die Nutzung von KI mit Hilfe von Cloud-basierten Produkten von Amazon Web Services (AWS) spezialisiert.
Diese Cloud-basierten Produkte zeichnen sich durch eine kostengünstige und schnelle Implementierung aus. So können wir sie mit bereits bestehenden Systemen problemlos verbinden. Das spart uns Zeit im Projektsetup, sodass wir mehr Zeit in die eigentliche Daten-Vorverarbeitung und die Modellierung von passgenauen Algorithmen investieren können. Ferner ermöglichen unsere Tools durch Ihre Visualisierungsfähigkeiten die Interpretation der zugrunde liegenden Daten.
Durch unsere Partnerschaften mit etablierten Softwareanbietern (AWS, Databricks) und der Nutzung von Open-Source-Bibliotheken und Tools (Java, Python, Spark, Terraform) ist es uns möglich, für jeden Kunden eine passgenaue Lösung zu entwickeln. Hierbei verwenden wir keine Standardmodelle von der Stange, sondern entwickeln passgenaue Modelle für Ihre Unternehmensziele.
Profitieren Sie von unserem Know-how und setzen Sie die richtigen Data Science Tools und -Plattformen gemeinsam mit datasolut gewinnbringend in Ihrem Unternehmen ein.
Wir haben damit Erfahrung
Jahre Erfahrung in der KI-Entwicklung
abgeschlossene Kundenprojekte
Umsatzsteigerung um bis zu
Bis zu
mehr Konvertierungen
Warum Sie datasolut auswählen sollten?
Experten in Marketing und Vertrieb
Unsere Spezialisierung auf die Bereiche Marketing und Vertrieb ermöglicht es uns, Ihre Problemstellung schnell nachzuvollziehen und unsichtbare Probleme zu identifizieren.
Erfahrungen mit Data Science Projekten
AI und ML Experten
Gemeinsam ans Ziel
Der Erfolg soll sich nicht nur an der Umsatzsteigerung zeigen, sondern auch in einer gelungenen Zusammenarbeit. Uns liegt am Herzen Ihr Team und Ihre interne Firmenkultur kennenzulernen, denn nur so können wir gemeinsam eine langfristige, kundenorientierte Lösung schaffen.
Junges dynamisches Team
Zufriedene Kunden:
Die wichtigsten Fragen zur Data Science Beratung
In der Data Science Beratung geht es um eine umfangreiche Beratung in welcher Know-how geteilt, ein Leitfaden entwickelt, und eine Problemstellung gelöst wird. Am Ende der Beratung befindet sich die Implikation des zuvor ausgewählten KI-Use Case.
Die Data Science Beratung dient dem Analysieren von unternehmensinternen Daten. Durch die Ergebnisse können unter anderem KPI´s abgeleitet, Kundenbindungen gestärkt und der Umsatz gesteigert werden.
Der Prozess der Data Science Beratung kann in drei Schritten erklärt werden: Die Problemstellung wird identifiziert, die Daten werden evaluiert und das Modell nach Identifizierung des passenden Use Cases gebildet. Zum Schluss werden die Ergebnisse operationalisiert und in Korrelation zu dem Kunden interpretiert.
Unserer Erfahrung nach kann man bei der Umsetzung eines Data Science Projektes zeitlich mit etwa 3-5 Wochen rechnen. Die Kosten erschließen sich aus den jeweiligen Anforderungen: Soll lediglich ein POC erstellt werden oder möchten Sie eine ML-Lösung implementieren? Hierbei kann der Preis zwischen 15.000 EUR und 40.000 EUR variieren.