Mit einer Daten-Innovationsstrategie verbessern Sie die Aktualität und den Detaillierungsgrad der bestehenden Datenbasis kontinuierlich. Komplementäre Analysemethoden steigern Qualität, Umfang sowie Kosteneffizienz der Datenanalyse und reduzieren gleichzeitig Ihren Aufwand. Selbstverständlich berücksichtigen wir wichtige Regelungen zu Datenschutz, Datensicherheit und Data Governance, wenn wir Ihre Daten-Innovationsstrategie umsetzen.
StatSoft setzt seit vielen Jahren Daten-Innovationsprojekte um und führt analytische Plattformen ein. Die Data Mining Projektmethode CRISP-DM liefert dabei die Basis für unsere Daten-Innovationsprojekte. Die Methode beschreibt die sechs Projektphasen: Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenvorbereitung, Modellierung, Evaluierung und Bereitstellung. Beispiele für Use-Cases ...
- Automatisierte Maßnahmensteuerung: Factoring-Unternehmen setzen spezielle Maßnahmen ein, um Kunden oder Mandanten zu pünktlichen Zahlungen zu motivieren
- Kundenbindung optimal umsetzen: Unternehmen legen vermehrt den Fokus darauf, Kündiger zurückzugewinnen bzw. Kündigungen ganz zu vermeiden. Mit dem Einsatz von Predictive Analytics können rechtzeitig Kunden mit erhöhtem Kündigerrisiko identifiziert werden. Profitable Kunden können mit den richtigen Kundenbindungs-Maßnahmen angesprochen werden
- EU-DSGVO-konforme Daten in der Kundenkommunikation: Das Auswerten und Bearbeiten von vorliegenden Daten für übergreifende Marketingkampagnen in Unternehmensgruppen werden durch die EU-DSGVO-Vorgaben erschwert und teilweise sogar verhindert. Um weiterhin gruppenübergreifende Aktivitäten durchzuführen, ist es notwendig, Daten ohne identifizierende Merkmale verarbeiten zu können. Erreicht wird dies durch eine strikte Abschottung der Real-Daten von allen Zugriffen und eine reine Modellierung auf synthetisch erzeugten Daten (nach dem Vorbild der Real-Daten).
