Möchten Sie Ihren Umsatz steigern?
Die Multivariata GmbH unterstützt Sie dabei, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die Ihre Geschäftsstrategie optimieren und nachhaltiges Wachstum erzielen. Entdecken Sie, wie unsere präzisen Analysen Ihnen helfen können, den Umsatz zu maximieren.
Herausforderungen, die wir lösen
Unternehmen stehen oft vor folgenden Herausforderungen bei der Umsatzsteigerung:
Verborgene Cross- und Upselling-Chancen
Wie lassen sich zusätzliche Umsatzmöglichkeiten basierend auf dem Verhalten und den Präferenzen Ihrer Kunden erkennen?
Schwierigkeiten, Trends zu identifizieren
Welche Produkte oder Dienstleistungen werden in Zukunft gefragt sein?
Zielgruppen nicht optimal erreichen
Wer sind Ihre profitabelsten Kunden, und wie können Sie diese besser ansprechen?
Unsere Lösungen
Mit unserer datenbasierten Analyse identifizieren wir Wachstumschancen und unterstützen Sie dabei, Ihre Umsatzziele zu erreichen. Unsere datengetriebenen Lösungen umfassen:
- Kundensegmentierung und Personalisierung: Erfahren Sie, wer Ihre wertvollsten Kunden sind, und passen Sie Ihre Marketingstrategien an, um diese effizienter anzusprechen.
- Vertriebsanalysen: Identifizieren Sie die profitabelsten Verkaufswege und optimieren Sie Ihre Vertriebskanäle basierend auf harten Fakten.
- Kundenwertanalyse (Customer Lifetime Value): Bestimmen Sie den langfristigen Wert Ihrer Kunden und leiten Sie Maßnahmen ab, um deren Potenzial optimal auszuschöpfen.
- Cross- und Upselling-Strategien: Finden Sie Wachstumschancen durch Cross- und Upselling-Möglichkeiten basierend auf Kundenverhalten und Präferenzen.
- Kampagnenanalyse: Messen Sie den Erfolg Ihrer Marketingkampagnen und ermitteln Sie, welche Maßnahmen den höchsten Return on Investment (ROI) bringen.
Datenanalyse bietet zahlreiche Vorteile:
Steigerung der Gewinne und Senkung der Kosten
Datenanalysen unterstützen dabei, ineffiziente Prozesse aufzudecken und Kosten zu optimieren. Ressourcen können gezielt eingesetzt werden, um die Rentabilität zu erhöhen und unwirtschaftliche Aktivitäten zu minimieren. Prognosen und Analysen helfen, zukünftige Entwicklungen präziser vorherzusehen und finanzielle Verluste zu vermeiden.
Detaillierte Geschäftseinblicke
Die Analyse von Datensätzen ermöglicht eine tiefere Einsicht in relevante Trends und Muster. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Chancen zu identifizieren und die Gesamteffektivität von Strategien und Maßnahmen zu steigern.
Wettbewerbsvorsprung
Wer Daten effektiv nutzt, kann strategische Vorteile erlangen. Dies umfasst die schnelle Reaktion auf veränderte Bedingungen, die Entwicklung innovativer Lösungen und die gezielte Ausrichtung auf identifizierte Wachstumsmöglichkeiten. Eine datengetriebene Strategie hilft, sich von der Konkurrenz abzuheben.
Schnellere und bessere Entscheidungen
Durch den Einsatz moderner Analysetools können Entscheidungen nicht nur schneller, sondern auch präziser getroffen werden. Daten liefern eine verlässliche Grundlage, die Unsicherheiten minimiert und proaktive Maßnahmen ermöglicht.
Höhere Kundenzufriedenheit
Datenanalysen ermöglichen ein tieferes Verständnis von Präferenzen, Bedürfnissen und Verhaltensmustern. Damit können Prozesse, Produkte und Dienstleistungen präzise auf Zielgruppen abgestimmt werden, was die Zufriedenheit nachhaltig steigert. Durch gezielte Maßnahmen, wie personalisierte Angebote oder verbesserte Serviceleistungen, wird nicht nur die Bindung gestärkt, sondern auch die Effizienz der eingesetzten Ressourcen maximiert.
Effizientere und genauere Abläufe
Optimierungen durch Datenanalysen führen zu reibungsloseren Abläufen. Automatisierte Prozesse und prädiktive Analysen verringern Fehler und ermöglichen eine zielgerichtete Steuerung von Ressourcen und Aktivitäten.
Unsere Erfolgsgeschichten
Branche: E-Commerce
End-to-End Projekt:
Kundenbeziehungsmanagement (CRM) / Marketing Analytics zur Vertiefung der Kundenkenntnisse in Azure / Power BI
Das Unternehmen strebte an, sein Kundenverständnis und die Kundenbindung zu verbessern, Marketingkampagnen zu optimieren und das Umsatzwachstum zu steigern. Dafür sollte eine umfassende Datenanalyse unter Verwendung von PowerBI-/Azure-Technologien implementiert werden. Das Projekt konzentrierte sich auf die Analyse von Kundendaten, Aktivierung, Kampagnen, Google Analytics, Umsatz, Klicks und anderen relevanten Kennzahlen.
Branche: Logistik
Interim Chief Product Owner:
Datenanalyse- und Reporting-Plattform in Azure / Databricks / Power BI
Das Business-Intelligence-Team migriert seinen Technologie-Stapel auf eine neue Plattform – in Azure Databricks. In diesem Zuge ist es erforderlich, die Cloud-Infrastruktur zu konfigurieren und weiterzuentwickeln, um den Anforderungen des Geschäftsbetriebs gerecht zu werden. Zudem steht die Migration der alten Datenbank in die neue Systemlandschaft (Snowflake) an.
Branche: Finanzwesen
Data Strategy / Architecture:
Einrichtung einer Datenanalytik- und Reporting-Plattform in Azure / Power BI
Das Unternehmen plante, die vorhandenen Berichte, die aus verschiedenen Excel-Tabellen stammen, in ein zeitgemäßes Reporting-System zu überführen, um die Fehleranfälligkeit zu reduzieren und den Prozess der Berichterstellung zu automatisieren.
Branche: Öffentlicher Sektor
End-to-End Projekt:
Einrichtung von Enterprise-Reporting mit Power BI
Zuvor gab es in dieser Organisation keine Standardisierung im Reporting, was bedeutet, dass es keine “Single Source of Truth” bezüglich der Zahlen gab. In verschiedenen Abteilungen wurden verschiedene Berichtswerkzeuge eingesetzt, wobei einige veraltet sind und sich am Ende ihres Produktlebenszyklus befinden. Unser Ziel war es, das Enterprise-Reporting zu standardisieren und auf ein höheres Niveau zu bringen.
Branche: Telekommunikation
Data Analytics:
Ermittlung des Index zur Kundenzufriedenheit
Dieses Telekommunikationsunternehmen möchte der Branchenführer in Bezug auf Kundenzufriedenheit werden. Zur Umsetzung dieses Ziels müssen Leistungsindikatoren (KPIs) definiert werden, um den Fortschritt zu überwachen und zu messen.
Branche: Telekommunikation
Data Analytics:
Churn Prediction Modell zur Schätzung der Wahrscheinlichkeit der Kundenabwanderung
Die Kundenbindung ist für Unternehmen von großer Bedeutung, da die Neukundengewinnung kostspieliger ist. Dieses Unternehmen verfügte bereits über ein bestehendes Kundenabwanderungsmodell in SAS, das jedoch nicht die gewünschte Leistung erbrachte. Sie planten zudem, das Modell von kommerzieller Software zu migrieren und stattdessen R zu verwenden.
Branche: Öffentlicher Sektor
End-to-end Projekt:
Analytisches Data Warehouse (Konzeption und Errichtung)
Die fortlaufende Integration neuer Datenquellen in eine Cloud-basierte Reporting-Lösung hat die Datenladeprozesse im Berichtssystem verlangsamt und ihre Verwaltung erschwert. Um die Leistung und Qualität der internen Analysen zu verbessern, musste eine neue analytische Datenbank eingerichtet werden.
Branche: Finanzwesen
Datenarchitektur:
Enterprise Data Lake und analytisches Data Warehouse (Konzeption)
Im Zuge des Projekts zur Umgestaltung der Unternehmensstruktur wird ein analytisches Data Warehouse erstellt, um Analysen zur Erreichbarkeit des Kundenservice, zur Servicequalität, Kundenzufriedenheit usw. durchzuführen.
Ein Enterprise Data Lake und ein analytisches Data Warehouse werden konzipiert. Dabei wird die IT-Infrastruktur analysiert, Datenflüsse gestaltet sowie ETL-Prozesse für die Datenübertragung in den Data Lake aufgesetzt.