Data Insights für digitales Handeln
Wir unterstützen das digitale Handeln von Gütern und Leistungen. Im Ergebnis bespielen Sie Ihre Kunden automatisiert und personalisiert an relevanten Touchpoints entlang der Customer Journey. So schaffen wir gemeinsam ein über alle Kanäle hinweg konsistentes Erlebnis für Ihre Kunden.
Unsere Use Cases
Wir entwickeln Analytics-Strategien zur Datenerhebung und Visualisierung, zu Arbeitsweisen für den Erkenntnisgewinn, zur Segmentierung von Daten und zur Einführung von Advanced Analytics / Data Science Lösungen entlang der Wertschöpfungskette im digitalen Handeln.
DESCRIPTIVE
PRESCRIPTIVE
EXPLANATORY/ DIAGNOSTICS
PREDICTIVE
ADHOC
DATA SCIENCE & AI STRATEGY
Descriptive
-
Aufbau von Datenstrategien im digital Sales Umfeld
-
Übersetzung der Strategie in Datenmodelle
-
Projektmanagement bei der technischen Umsetzung
Prescriptive
-
Entwicklung von essenziellen KPI-Frameworks
-
Einführung von datengetriebenen Arbeitsweisen
-
Setup von Planungsprozessen und Zieldefinitionen
Exploratory/ Diagnostics
-
Segmentanalysen (z.B. Customer Lifetime Value)
-
Churn-Analysen
-
Warenkorbanalysen
Predictive
-
Geschäftstrategieorientierte Optimierung
-
Recommendation Engine & Pricing-Modelle
-
Attributionsmodelle (Online-Marketing und Off/Online)
AdHoc
-
Aufbereitung strukturierter/ unterstrukturiert Daten
-
Entwicklung von Bewertungsverfahren
-
Organisationssetup
Data Science & AI Strategy
-
Anwendungen für Data Science, Machine Learning
-
Definition von Use Case mit Business Impact
Ihre Fragestellungen
Unsere Experten sind mit Analytics & Data Insights Lösungen zu Marketing- und Sales-Aktivitäten hochgradig vertraut und können bei der Beantwortung aller relevanten Fragestellungen auf einen großen Fundus an Erfahrungen zurückgreifen, im Ergebnis wird Ihr Unternehmen über Instrumente zur schnelleren Entscheidungsfindung und Handlungsempfehlungen zum nachhaltigen Effizienzgewinn sowie zur Umsatz- und Margensteigerung optimiert.
Das spart Geld, aber vor allem wertvolle Zeit!
»Wie erstelle ich effizient Inhalte für eine voll-personalisierte Kommunikation?«
»Wie lässt durch höhere Preisdynamik margenorientierter arbeiten?«
»Wie können wir mit Marketing-Maßnahmen den Customer Lifetime Value unserer Kunden erhöhen?«
»Wie können Daten zentral gespeichert und visualisiert werden um einen 360 Grad Blick auf Ihren Kunden zu bekommen?«
»Wie kann die Daten- und Analyticsstrategie nachhaltig auf die Unternehmensstrategie einzahlen?«
»Wie können datengetriebene Arbeitsweisen in alle Hierachieebenen Ihres Unternehmens etabliert werden?«
Unsere Handlungsfelder
Wir betrachten die Wertschöpfung des digitalen Handeln im Analytics Umfeld aus verschiedenen Perspektiven – Wir unterstützen bei der Datenerhebung und -visualisierung, der Etablierung von datengetriebenen Arbeitsweisen, der Ableitung von Handlungsempfehlungen durch Analysen bestehender Daten und dem Aufzeigen vom Automatisierungspotenzialen für das Data Science und Machine-Learning Umfeld
Descriptive
Was passiert bzw. ist passiert?
„Wir unterstützen beim Beschreiben, Erheben, Zusammenfügen und Visualisieren von Daten mit dem Ziel das Geschäftsmodell und die Geschäftsentwicklung transparent aufzuzeigen.“
Prescriptive
Was wird mit Erkenntnissen gemacht?
„Wir unterstützen beim Entwickeln passender Steuerungsmodelle, KPI-Frameworks und datengetriebenen Arbeitsweisen und helfen diese effizient, nachhaltig und performanceorientiert in der Organisation zu etablieren.“
Exploratory / Diagnostics
Was versteckt sich in den Daten?
„Wir unterstützen beim Analysieren und qualitativen Bewerten von Daten sowie dem Testen von Hypothesen mit dem Ziel Geschäftspotenziale zu identifizieren und Optimierungsmaßnahmen abzuleiten.“
Predictive
Wie wird mit Unbekanntem umgegangen?
„Wir unterstützen bei der Evaluation von Business Problemen die durch KI-Anwendungen/ Data Science gelöst werden können, Optimieren ganzheitlich die Sales- Performance eingesetzter Systeme und managen die Integration in bestehende Prozesse und Systeme.“
Unsere Zielsetzung
1 Level
Isolierte Arbeitsweisen
Funktionale Organisation
KPI Silos
Manuelle Prozesse
2 Level
Prozessuale Verknüpfung der Kern Business Units
Datengrundlage vorhanden
Erste abteilungsübergreifende Ziele
3 Level
Effizienzgewinne durch Reorga (Reduzierung Prozesskomplexität)
Schaffung und Definition von neuen Rollen
Teilautomatisierung
4 Level
Komplette Reorganisation inkl. neuer Abteilung und Fähigkeiten
Fokus auf Kerngeschäftsprozesse
Vollautomatisierung
1 Level
Isolierte Datensilos
Aggregierte Kundendaten (Stamm- und Transaktionsdaten)
Batch Verarbeitung und Auslieferung
2 Level
Teilverknüpfte Datensilos
Webtrackingdaten in externen Systemen
Near Time im Silo
3 Level
Verknüpfte Kunden- und Nutzerdaten
Eigener Event-Store
Real-Time APIs
4 Level
Predictive Profiles
3rd Party Data
Real-Time-Updates
Real-Time-Zugriff
1 Level
Manuelle Integration in Werbemittel
Zentrale Content-Produktion und Ablage (z.B. DAM)
2 Level
Manuelle Integration in Werbemittel
Zentrale Content-Produktion und Ablage (z.B. DAM)
3 Level
Manuelle Integration in Werbemittel
Zentrale Content-Produktion und Ablage (z.B. DAM)
4 Level
Manuelle Integration in Werbemittel
Zentrale Content-Produktion und Ablage (z.B. DAM)
1 Level
Content wird jeden Kanal isoliert probiert und dezentral vorgehalten
2 Level
Zentrale Content-Produktion und Ablage (z.B. DAM)
Manuelle Integration in Werbemittel
3 Level
Content-Einbindung über zentrale Schnittstelle
Content-Auswahl über Attribute möglich
4 Level
Automatisierte Content-Erstellung und -Anpassung
Alle Touchpoints-Interfaces technisch integriert
4
3
2
1
Level 4
- Schnelle Anbindung neuer Datenquellen
- Automatisierte Reportings für Hierarchie-Level
4
3
2
1
Level 3
- Single-Point-of-Truth (Datenbank)
- Einheitliche und automatisierte Reportings
4
3
2
1
Level 2
- (teil-)verknüpfte Datensilos
- Lokale Nutzung von Self-Service-BI
4
3
2
1
Level 1
- Datensilos
- Manuelle Reportings
4
3
2
1
Level 4
- Integration von KPI-Treibern in die Zielsteuerung (z. B. OKR)
- KPIs für alle Hierarchie-Level mit klarem Einflussraum
4
3
2
1
Level 3
- Kenntnis über KPI-Treiber und Zusammenhänge
- Ableiten von Handlungen inkl. Erfolgsmessung
4
3
2
1
Level 2
- Etabliertes ganzheitliches KPI-Framework
- Regelmäßiges Besprechen der KPI-Entwicklung
4
3
2
1
Level 1
- Silospezifische KPIs
- Arbeiten ohne Einflussbereiche auf Unternehmensziele zu kennen
4
3
2
1
Level 4
- Integration von Erkenntnissen/Segmenten ins Daily-Business (z. B. Churn-Analysen)
- Überführung von Erkenntnissen in Automatisierungsszenarien
4
3
2
1
Level 3
- Etabliernug von klassischen Segmenten (z. B. CLV)
- Entdecken von Segmenten mittels statischer Methoden (z. B. K-Means)
- Ableitung konkreter Kausalketten – Handlungsempfehlungen – aus Analysemodellen
4
3
2
1
Level 2
- Aufstellen von Hypothesen zur Entscheidungsfindung
- Detaillierte analytische Überprüfung von Hypothesen
4
3
2
1
Level 1
- Betrachtung der High-Level Geschäftsentwicklung
- Ableitung von Handlungen auf Basis von Top-Level KPIs
4
3
2
1
Level 4
- Automatisierte Steuerung und Optimierung aller Vermarktungssysteme nach einem ganzheitlichen Steuerungsmodell
- Entwicklung von Use Cases durch Business Analytics und Überführung in Data Science / Machine Learning Szenarien
4
3
2
1
Level 3
- Verknüpfung von Vermarktungssysteme mit KPI-Treibern
- Steuerung der Systeme nach einer einheitlichen übergreifenden Logik
- Budgetallokation durch Attributionsmodellierung mit statischer Analyse
4
3
2
1
Level 2
- Unabhängige Nutzung und Optimierung von Vermarktungssystemen (z. B. ReCo, Sorting, OnSite-Search)
- Erste Nutzung von Skalierungslösungen (z. B. Bid Management Systeme)
4
3
2
1
Level 1
- Manuelle kanalabhängige Steuerung von Marketingaktivitäten (z. B. ROI)
- Erste halbautomatisierte Kanalreportings
Unser Vorgehen
Unsere Arbeit folgt einen strikten Plan: Nach einer kurzen Bestandsaufnahme und der Festlegung der strategischen Leitplanken arbeiten wir Use Case-basiert in kleinen Schritten mit einen klaren strategischen Ziel: Das nächste Level der Umsatzsteigerung und Margenoptimierung!
1. Audit
2. Strategische Leitplanken
3. Konzeption & Use Cases
4. Umsetzung & Sparring
1
2
3
4
Audit
-
Aufnahme und Analyse des Status Quo
-
Bewertung des Status Quo
-
Indentifikation von Handlsungsfelder und Herausforderungen
-
Kalibrierung des Reifegrads mittels Level-Modell zur Definition der kurz- und mittelfristigen Maßnahmenpakete
Strategische
Leitplanken
-
Ableitung von strategischen Leitplanken aus der bestehenden Unternehmensstrategie
-
Durchführung von Interviews und Workshops
-
Entwicklung einer Vorgehensweise und eines Projektplans
Konzeption & Use Cases
-
Ableitung von Arbeitshypothesen in Use Cases und Abgleich mit Best Practices / Benchmarks
-
Strukturierung durch eccelerate Frameworks
-
Machbarkeitsprüfung und Priorisierung von Use Cases
-
Entwicklung der Operationalisierungsroadmap
Umsetzung & Sparring
-
Umsetzungsbegleitung und Projektmanagment
-
KnowHow-Transfer
-
Kalibrierung der Operationalisierungsroadmap
-
Next Step Advisor
Unser Team
Wir arbeiten ausschließlich mit hocherfahrenden Beratern und Experten in integrierten Teams. Alle haben viele Jahre Erfahrungen bei der Generierung von wertvollen Daten und Insights im digitalen Handel. Jeder trägt mit seinem spezifischen Know-How und seinem individuellen Blickwinkel zum Gelingen Ihres Vorhabens bei.
Dominik Hennecke
PRACTICE LEAD
»Dominik ist der Sparringspartner für Analytics & Data Insights, er spannt den Bogen von der Unternehmens- und Digital Strategie hin zu operativen handlungsleitenden Maßnahmen.«
Markus Miller
PRINCIPAL EXPERT
»Max ist „Full Stack“ Data Analyst und bringt sich entlang der gesamten Data-Pipeline strategisch und operativ ein.«
Maria Lamazhapova
SENIOR EXPERT
»Maria hat die Fähigkeit, ihren Geschäftssinn mit technischer Kompetenz und Data-Analytics-Expertise zu kombinieren, um Optimierungs- und Wachstumshebel für Ihren Erfolg zu identifizieren.«
Alexandra Jopp
SENIOR CONSULTANT
»Alexandra vereint die perfekte Mischung aus Kreativität, Social Skills und Passion für Datengetriebene Optimierung entlang des Customer Conversion Funnels.«
Benjamin Schneider
CONSULTANT
» Benjamin verbindet unternehmerisches Denken mit einem fokussierten Blick in die Zahlen. So deckt er Optimierungshebel unserer Kunden schnell und zielgerichtet auf. «
Dr. Marcel Rohr
DIRECTOR
» Für Marcel sind Kundendaten keine anonymen Nullen und Einsen, sondern die zwingende Grundlage für eine umfassende Verbesserung der Kundenerfahrung durch den zielgerichteten Einsatz von KI und Deep Learning. «
Unsere Erfahrungen
Wir können auf eine Vielzahl erfolgreicher Projekte zurückblicken. Das wird Ihnen jeder unserer Kunden gerne im Referenzgespräch bestätigen – nehmen Sie uns beim Wort.
EMP – Sorting Optimization
Durch die Implementierung des eccelerate Dynamic Sales Framework’s und einer damit einhergehenden Optimierung der Artikelsortierlogik im Webshop einer Fan- Merchandising Retail Company, konnte die Sortierlogik an den Businesszielen ausgerichtet, für zukünftige Zielanpassungen flexibilisiert und der Umsatz um 5-10% gesteigert werden.
Ein international tätiges Fan-Merchandising Unternehmen mit einem heterogenen Sortiment bestehend aus Bekleidung, Fan-, Medien-, Lifestyleartikeln und Accessoires sah sich vor der Herausforderungen seine Artikel wachstumsorientiert abzuvermarkten. Das Unternehmen sah vor allem in der Artikelsortiereihenfolgen auf der Website einen Hebel um den Umsatzziele gerecht zu werden.
eccelerate’s Auftrag bestand darin, die aktuellen Pain-Points/Schwierigkeiten in der aktuellen Artikelpositionierung auf der Website zu identifizieren, die Sorting Manager zu unterstützen und eine nachhaltige Optimierungsstrategie zur datengetriebenen Abvermarktung von Artikeln auf der eigenen Website zu entwicklen, etablieren und implementieren.
Nach einer ersten Evaluationsphase wurde eccelerate’s Dynamic Sales Framework auf die Unternehmensbedürfnisse kalibriert, die Businesszielstellung erarbeitet und ein klarer Handlungsraum für das interne Sorting/Webshopteam definiert. Durch mehrere Workshops und den intensiven Austausch mit Technology-Experts auf Kundenseite wurde die potenziell mögliche Einflussattribute im Dynamic Sales Framework zugeordnet. Nachdem alle Fragestellungen aus der Evaluationsphase geklärt wurden, konnte in gemeinsamen Workshops erste testbare Sortierlogiken entwickelt werden. Im weiteren operativen Vorgehen wurden diese mit Hilfe des handlungsleitenden Dynamic Sales Frameworks auf ihren Impact auf die Businesszielstellung gemessen und entsprechend geschärft.
Durch eine konsequente Ausrichtung an Businesszielen und eine nachhaltige Optimierung in klar definierten Handlungsräumen für Sorting Manager, leistet Dynamic Sales einen signifikanten Beitrag zum Unternehmenserfolg.
Ein international tätiges Fan-Merchandising Unternehmen mit einem heterogenen Sortiment bestehend aus Bekleidung, Fan-, Medien-, Lifestyleartikeln und Accessoires sah sich vor der Herausforderungen seine Artikel wachstumsorientiert ab zu vermarkten. Das Unternehmen sah vor allem in der Artikelsortiereihenfolgen auf der Website einen Hebel um den Umsatzziele gerecht zu werden.
eccelerate’s Auftrag bestand darin, die aktuellen Pain-Points/Schwierigkeiten in der aktuellen Artikelpositionierung auf der Website zu identifizieren, die Sorting Manager zu unterstützen und eine nachhaltige Optimierungsstrategie zur datengetriebenen Abvermarktung von Artikeln auf der eigenen Website zu entwicklen, etablieren und implementieren.
Nach einer ersten Evaluationsphase wurde eccelerate’s Dynamic Sales Framework auf die Unternehmensbedürfnisse kalibriert, die Businesszielstellung erarbeitet und ein klarer Handlungsraum für das interne Sorting/Webshopteam definiert. Durch mehrere Workshops und den intensiven Austausch mit Technology-Experts auf Kundenseite wurde die potenziell mögliche Einflussattribute im Dynamic Sales Framework zugeordnet. Nachdem alle Fragestellungen aus der Evaluationsphase geklärt wurden, konnte in gemeinsamen Workshops erste testbare Sortierlogiken entwickelt werden. Im weiteren operativen Vorgehen wurden diese mit Hilfe des handlungsleitenden Dynamic Sales Frameworks auf ihren Impact auf die Businesszielstellung gemessen und entsprechend geschärft.
Durch eine konsequente Ausrichtung an Businesszielen und eine nachhaltige Optimierung in klar deifnierten Handlungsräumen für Sorting Manager, leistet Dynamic Sales einen signifikaten Beitrag zum Unternehmenserfolg.
Von den Experten für Data Insights für digitales Handeln
Sie wollen ein spezifisches oder mehrere Themen weiter vertiefen? Hier finden Sie Podcasts rund um das Thema Analytics & Data Insights:
UNSER PODCAST
Vollintegrierte Rückkopplung von Vertriebsperformance in Einkaufsprozesse Wir unterstützen beim Beschreiben, Erheben, Zusammenfügen und Veredeln von Daten mit dem Ziel, diese als Basis für die Automatisierung von Entscheidungen entlang aller relevanten Touchpoints nutzbar zu machen
WHITEPAPER TITEL
Wir unterstützen beim Verknüpfen aller relevanten Kundentouchpoints über die verschiedenen Kommunikationskanäle hinweg, mit dem Ziel, dem Kunden ein konsistentes und individuelles Erlebnis über alle Marketing- und Service-Touchpoints hinweg zu schaffen.
BLOGEINTRAG
Wir unterstützen beim Aufsetzen, Auswählen und Optimieren von Entscheidungs-Regeln und Algorithmen mit dem Ziel, den Kunden automatisch mit maßgeschneiderten Inhalten und Maßnahmen zu erreichen und so kostengünstiger und wirkungsvoller zu kommunizieren.
Masters of the Digital Universe | Data Driven Sales
In der Podcast Folge geht es um Hebel, die euch helfen können, den Umsatz eures Online-Shops signifikant zu steigern, ohne dabei viel Geld in die Hand nehmen zu müssen. Gerade der aktuelle Kontext steigert die Relevanz für effiziente Umsatzsteigerung. Unser Gründer und Partner Lennard Grewe diskutiert mit dem Data-Experten Dominik Hennecke über das Thema Data Driven Sales.
Masters of the Digital Universe | Mittelstand meets Data
In dieser Folge diskutiert unser Gründer und Partner Lennard Grewe mit unserem Associate Partner Jan Sudworth über das Thema Mittelstand meets Data. Inwiefern hat sich der Begriff „Daten“ in den letzten Jahren gewandelt? Warum ist datenbasiertes Denken noch nicht so ausgebreitet wie anekdoten-basiertes Denken? Warum arbeiten deutsche Mittelständer nicht stärker datenbasiert?
Weitere Practices
Unsere Kompetenzen im Bereich Analytics & Data Insights reihen sich ein in den eccelerate-weiten Kosmos an Kompetenzen, die in Summe ausnahmslos alle Facetten des Digitalen Handelns abdecken.
