Daten Analyse Sprint

In 10 Tagen
von Daten zu 
Antworten

Wo lassen sich Prozesse optimieren? Wer nutzt Ihre Services? Wie lassen sich Ressourcen effizienter nutzen? Wir finden Antworten – in Ihren Daten.

 

Mit der gezielten Analyse und Auswertung von Datensätzen liefern wir belastbare Fakten. Und ermöglichen Ihnen fundierte Entscheidungen.

Data Insight Sprint
Unser Versprechen

Neue Einsichten aus Ihren Daten

Unser Versprechen

Neue Einsichten aus Ihren Daten

Wir erkennen das Potenzial Ihrer Daten - damit Sie es nutzen können. Innerhalb von zehn Tagen entwickeln wir ein Analyseschema, identifizieren fehlende Datenpunkte und werten die Ergebnisse im Kontext Ihrer Leitfrage aus.

  • Analyse: Entwicklung eines Fragenkatalogs, der aus Rohdaten konkrete Antworten gewinnt. 
  • Auswertung: Einordnung der Ergebnisse bzgl. strategischer Relevanz und Identifikation fehlender Datenpunkte.
  • Handlungs-Empfehlung: Interpretation der Ergebnisse im fachlichen Kontext und Übersetzung  in eine Roadmap möglicher Maßnahmen.
Der Ablauf

Sie liefern Fragen.
Wir finden Antworten.

Alles, was Sie brauchen, ist eine Fragestellung und eine Datenquelle – egal ob Excel Datei oder Data Lake. Daraus entwickeln wir gemeinsam die datengestützte Basis für konkrete strategische Handlungsschritte. 

Phase 1: 
Fragen

  • Vorstellung des Datenanalyse-Prozesses 
  • Ableitung konkreter Analysefragen anhand bestehender Daten
  • Dokumentation der Ergebnisse und nächsten Schritte

Workshop: 1 Tag

Phase 2: 
Analysieren

  • Datenübergabe und -Aufbereitung
  • Datentransformation für den Analyse-Prozess
  • Identifizierung von Datenlücken 
  • Datenvisualisierung  und -Evaluierung

Remote: 8 Tage

Phase 3: 
Handeln

  • Präsentation der Ergebnisse
  • Strategische Implikationen der Ergebnisse
  • Datenlücken und mögliche Datenquellen
  • Erstellung einer Roadmap

Workshop: 1 Tag

Ihr Ergebnis

Mehr Substanz. 
Weniger Bauchgefühl.

In einem festen Zeit- und Kostenrahmen erhalten Sie datengestützte Fakten, aus denen Sie konkrete Maßnahmen ableiten können. Das Fundament für gute Entscheidungen. 

Wissen

  • Kenntnis strategischer Wertschöpfungspotenziale durch Daten
  • Neue Erkenntnisse basierend auf Datenanalyse und -auswertung
  • Kenntnis fehlender Datenpunkte zur Umsetzung strategischer Ziele

Sicherheit

  • Einhaltung und Gewährleistung aktueller Datenschutz-Richtlinien
  • Anonymisierung sensibler Daten
  • Maximale Datensicherheit durch sichere technische Infrastruktur 

Effizienz

  • Maximale Ausschöpfung bestehender Datenwerte 
  • Gesicherte Informationen als Entscheidungsgrundlage 
  • Fester Zeit- und Kostenrahmen 
Vorher und nachher

Das steckt in 
Ihren Daten

Vorher und nachher

Das steckt in 
Ihren Daten

Von abstrakten Fragen zu konkreten Antworten und Handlungsstrategien. 
Diese und andere Erkenntnisse lassen sich aus Ihren Daten gewinnen. 

Vorher 😢
Nachher 😄
Vorher 😢

Von Kosten-Fragen

Wie wirkt die Inflation auf Ihr Geschäftsmodell? Welche Verkaufsplattform eignet sich am besten für Ihr Produkt? Welche Kategorien sind relevant? Ergeben sich neue Cluster?

Nachher 😄

Zu Kosten-Optimierung

Konstante Kostensteigerungen lassen sich ggf. in allen relevanten Kategorien nachweisen. Angebote von Plattformen lassen sich auswerten und optimale Kombinationen von Börsen errechnen.

Vorher 😢

Von Service-Angebot

Wie wird Ihr Serviceangebot genutzt? Wie oft werden z.B. Beratungs-Termine gebucht? Wie hoch ist die Abbruchquote? Wie hängt beides zusammen?

Nachher 😄

Zu Service-Auslastung

Erfassen Sie die exakte Quote von Buchungen und Absagen. Ursachen wie Zeiträume, Bereitstellung von Ressourcen, Individualfaktoren können abgeleitet, modifiziert und behoben werden. 

Vorher 😢

Von Variablen

Welchen Einfluss hat Faktor X auf Ihr Geschäftsmodell? Was genau macht den Unterschied? Für welche Bereiche ist er relevant? Was folgt daraus?

Nachher 😄

Zu Einfluss-Faktoren

Bestimmte Faktoren können anteilig identifiziert und ihr Einfluss auf ein Gesamtgeschehen überprüft werden. Korrelationen werden ausgeschlossen oder bestätigt.

Case Study Datenanalysen für Restwertbörsen
Case Study

Einsparungen in Millionenhöhe

Ein üblicher Fall für Versicherungen: Bei KFZ-Totalschäden muss sie den Wert des KFZs auszahlen und erhält im Gegenzug das beschädigte Fahrzeug. Dieses versucht sie für einen möglichst hohen Betrag, den Restwert, weiterzuverkaufen. Je höher also der erzielte Restwert, desto geringer die Kosten für die Versicherung.

Unser Kunde wollte durch eine intelligente und effiziente Nutzung der Restwertbörsen für Versicherungen den höchsten möglichen Restwert erzielen. Wir halfen dabei – mit Datenanalyse und KI. Das Ergebnis: Einsparungen in Millionenhöhe. 

Unsere Referenzen

Mit uns bereits
auf dem Weg

Bereit, wenn Sie es sind

Sie möchten den Wandel einleiten? Ihr Unternehmen digitalisieren? Daten in Ihre Entscheidungsprozesse einbeziehen? Künstliche Intelligenz implementieren? Oder Sie haben technische Fragen und wollen sich einfach mal austauschen? Wir freuen uns auf Ihre Zeilen.

Til Loose
Til Loose

Ich habe die Hinweise zum Datenschutz gelesen und erkläre mich mit ihnen einverstanden.

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