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Handel

Maximales Kundenverständnis dank verknüpfter Datenauswertung

  • Lösung
  • Umsetzung

Short Facts

  • Leistungsumfang
  • Integration verschiedener Datenquellen
  • Datenanalyse
  • Projekt-Bericht
  • Spezifikationen
  • Projektzeitraum: 1 Woche
  • Tools & Techniken: R, Alteryx, Tableau, PowerPoint
  • Daten-Quellen
  • Kundenzufriedenheitsdaten
  • Mitarbeiterzufriedenheitsdaten
  • Standortlisten
  • Meta-Daten zu Standorten (Umsatz, Organisationszugehörigkeit)

Mit Datenfusion in kürzester Zeit Insights für Verbesserungen im Filialgeschäft gewinnen.

Für unseren Kunden haben wir innerhalb einer Woche als Analytics-Spezialeinheit unsere Fähigkeiten gebündelt, um rechtzeitig zu einer Vorstandspräsentation neue Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen zu extrahieren und somit faktenbasierte Entscheidungen auf Vorstandsebene zu unterstützen. Eine zentrale Frage war, inwiefern sich gute Mitarbeiterführung positiv auf die Kundenzufriedenheit und damit auch auf den Umsatz niederschlägt.

Die Lösung

Innerhalb einer Woche entwickelten wir eine Analytics-Pipeline, bei der wir die unterschiedlichen Datenquellen fusionieren und gemeinsam mit unserem Kunden interaktiv analysieren konnten. Neben deskriptiven Auswertungen, verwenden wir dabei auch prädiktive Verfahren, um Wirkmechanismen zwischen Mitarbeiterzufriedenheit, Kundenzufriedenheit und Erfolg im Sinne von Umsatz aufzuzeigen. Diese Erkenntnisse lieferten wir management-tauglich in Form einer PowerPoint-Story.

Weg zum Unternehmenserfolg

Die Umsetzung

Aufgrund der Dringlichkeit einigten wir uns zu Beginn auf einen agilen Ansatz mit täglichen Besprechungen (Dailys) der Projektverantwortlichen. Somit konnten wir aufwendige Terminfindungen und Abstimmungsschleifen vermeiden, immer in die richtige Richtung arbeiten und neuen Fragen schnell nachgehen.

Der Prozess

Tag 1:

Data Engineering: Da sich die Datenstrukturen sowohl zwischen den Datenquellen (Kundenbefragung und Mitarbeiterbefragung) als auch auf zeitlicher Ebene (Datensätze je Jahr) unterschieden, wurde im ersten Schritt ein Datenmodell definiert, Angleichungen vorgenommen und der Datenbestand auf Datenqualität und Outlier geprüft. Technische und inhaltliche Fragen zu den Daten wurden im Daily besprochen.

Tag 2:

Reporting-Set-up: Als Basis für das Reporting und zur Ergebnisbesprechung einigten wir uns auf ein Tableau-Dashboard. Somit konnten wir die Daten gemeinsam mit unserem Kunden interaktiv erkunden und Anpassungen, wie Jahresvergleiche oder die separate Betrachtung einzelner Filialen oder Vertriebsregionen schnell auf die gesamte Datenbasis anwenden. Die ersten Daten wurden am zweiten Tag in Tableau aufbereitet und erneut kontrolliert.

Tag 3 und 4:

Analytics: Der einheitliche Datenbestand und das interaktive Dashboard sorgten für schnelle Fortschritte. Jeden Tag wurden neue Analysen durchgeführt, verfeinert und im Daily besprochen. Zeigten sich interessante Ergebnisse, wurden diese inhaltlich verortet und neue Hypothesen generiert, denen wir direkt im Anschluss nachgingen. Alle wesentlichen Erkenntnisse wurden laufend dokumentiert und in Hinblick auf ihre Bedeutung bewertet. Zum Einsatz kamen verschiedene Verfahren aus dem Bereich der multivariaten Statistik und explorativen Daten Analyse (EDA).

Tag 5:

Die Verbindung der Daten zeigte spannende Erkenntnisse, die Wirkmechanismen zwischen Mitarbeitenden, Kunde und Unternehmenserfolg in ein neues Licht rückten. Diese Erkenntnisse wurden, vorstandstauglich, schlüssig in eine „Story“ gebracht und am Ende auf PowerPoint-Slides gebannt.

Christopher Harms
Ihr Ansprechpartner:

Dr. Christopher Harms
Co-Founder & Managing Director

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„Mit dem Data Sprint von SKOPOS ELEMENTS und NOVA haben wir in vier Tagen drei Prototypen entwickelt, um unser Neukunden-Marketing noch stärker datenorientiert auszurichten. Das abteilungsübergreifende Arbeiten hat neue Ideen generiert und manche Ansätze haben direkt zur Lösung geführt.“

Katharina Kessler
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„SKOPOS ELEMENTS unterstützt uns seit einigen Jahren bei der Analyse unserer gesamten Datenbasis. Ein besonders wichtiger Teil der Zusammenarbeit sind die modernen, KI-gestützten Textanalysen, die uns dabei helfen, den sich ändernden Ansprüchen der Märkte erfolgreich zu begegnen.“

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„[…] Ich bin überzeugt davon, dass wir durch die Dashboard-Lösung von SKOPOS ELEMENTS in der Lage sein werden, noch faktenbasierter zu entscheiden und mit zusätzlichen Insights unsere Diskussionen zu führen.“

Sebastian Holtz
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Carlsberg Deutschland GmbH


Durch automatisierte Lösungen, […], sind die aktuellen Daten innerhalb kürzester Zeit im Dashboard integriert. Dies ermöglicht ein deutlich schnelleres Agieren. Interne Entscheidungs­prozesse können auf diese Weise noch schneller gestaltet werden.“


Christian Fritzsche

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Wüstenrot Bausparkasse AG

„Man merkt, dass SKOPOS ELEMENTS viele Jahre Erfahrung im Umgang mit Insightsdaten hat: Wir müssen nicht erst erklären, was Befragungsdaten, Codebücher oder Variablen-Labels sind. Gleichzeitig bringt das Team die Erfahrung im Umgang mit APIs und Cloud-Lösungen mit, um neue und schnellere Wege zu finden, wie wir Daten integrieren können.“

Friederike Ulmer
Managerin Projekte
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„Wir freuen uns sehr, dass wir mit Skopos einen tollen Partner für den Bereich Reporting gefunden haben. Wir sind sehr zufrieden, dass die komplexeren Anforderungen in der Datenaufbereitung und -gewichtung bei unserem aktuellen Projekt ebenso umgesetzt werden konnten wie die Visualisierungen in Tableau. […]“

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Director Insights & Analytics
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