Consulting


Predictive Analytics

Prognosen auf Basis Ihrer Daten ermöglichen nachweisbar bessere Entscheidungen in Ihren Geschäftsprozessen. Predictive Analytics liefert daher einen direkten Wertbeitrag für das Unternehmen. Wir unterstützen Sie bei der Beantwortung Ihrer Predictive Analytics Fragestellungen.

Big Data Analytics

Web-Logs, Social Media Posts, Texte, Telemetrie- und Sensordaten: Ein Großteil der unternehmensrelevanten Daten liegt unstrukturiert vor. Dennoch enthalten diese Daten unverzichtbare Schätze. Erst mit Big Data Technologien können diese Daten sinnvoll erschlossen und in Entscheidungen einbezogen werden.

Customer Intelligence

Stellen Sie die Kunden in den Fokus Ihres unternehmerischen Handelns. Erweitern Sie Ihre Handlungsoptionen im CRM durch intelligente Analyseprozesse, um Ihre Kunden und deren Bedürfnisse besser zu verstehen. Clustern Sie Ihre Kunden in intelligente Segmente, um die Kommunikation zu individualisieren.

Analytics Strategie

Erfolgreiches datengetriebenes, unternehmerisches Handeln basiert auf einer durchdachten Strategie und einem strukturierten Maßnahmen-Set zur erfolgreichen Umsetzung. Wir unterstützen Sie gern bei der Entwicklung Ihrer Analytics-Strategie und Ihrer Roadmap auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen.

Management von Analytics-Projekten

Sie planen die Umsetzung eines Analytics-Projektes und suchen einen erfahrenen Projektmanager? Wir bringen Best Practices, Dos and Don’ts und die Erfahrung aus einer Vielzahl von Analytics-Projekten mit, um den Erfolg Ihres Projekts sicherzustellen.

CRM-Kampagnenmanagement

Analytics ohne Execution bleibt wirkungslos. Effiziente Kundenkommunikation im CRM steht und fällt mit den richtigen Prozessen. Ob bei der Anforderungsaufnahme, Tool-Auswahl, Konzeption oder Umsetzung: Mit unseren Best Practices im Kampagnenmanagement profitieren Sie von unserer Erfahrung aus zahlreichen Projekten und vermeiden typische Fehler.

Services


Managed Analytics

Sie möchten Ihre Ideen schnell testen und umsetzen, nicht auf Ihre IT-Abteilung warten und keine große Investitionen tätigen, bevor Sie den Nutzen von Data Analytics nicht mit Ergebnissen belegen können? Sie planen Direktmarketing-Aktionen und möchten die Conversion Rates maximieren?

Mit Managed Analytics lassen sich Data Analytics-Prozesse komplett auslagern. So erzielen Sie schnell Ergebnisse und haben den Kopf frei für Ihr Kerngeschäft.

Kunden & Partner


Branchen


Handel & e-Commerce

Die Digitalisierung der Consumer-Märkte eröffnet viele neue Möglichkeiten für Data Analytics, um Kunden besser zu verstehen und um Zusammenhänge im Kaufverhalten besser zu erkennen. Damit lassen sich Angebote zielgenau platzieren und teure Streuverluste vermeiden. Mit einer intelligenten Kundenlebenszyklus-Kommunikation entwickeln und binden Sie Ihre Kunden langfristig und werthaltig. Predictive Analytics kann Ihnen dabei helfen, proaktiv zu agieren statt nur zu reagieren.

Telekommunikation

Seit der Deregulierung der Telekommunikations-Märkte in Europa herrscht ein starker Verdrängungswettbewerb. Viele Telko-Produkte erscheinen vor dem Kunden als Commodity zunehmend austauschbar. Der Wahrnehmungsfokus verlagert sich zu den Diensten und Inhalten. Netflix, Facebook, Whatsapp oder Google dominieren die Diskussion. Umso wichtiger wird es für Telko-Anbieter, ihre Kunden und deren Bedürfnisse perfekt zu verstehen und zum richtigen Zeitpunkt über den passenden Kanal mit den optimalen Angeboten zu bedienen. Unternehmen ohne intelligente Analytik haben hier kaum noch eine Chance auf Erfolg.

Finanzdienstleistungen

Banken und andere Finanzdienstleister sind von der Digitalisierungs-Revolution in besonderem Maße betroffen. Bankdienstleistungen sind für viele Kunden eine austauschbare Commodity geworden.
Wo sich Beratungsansätze früher im persönlichen Kontakt ergaben, müssen dafür heute zunehmend digitale Kontaktpunkte genutzt werden. Diese Aufgabe bringt große Herausforderungen mit sich, für die Data Analytics ein unverzichtbarer Bestandteil der Lösung ist. Erfolgreich kann nur sein, wer die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden im richtigen Moment erkennt und zielgenau mit dem passenden Angebot reagiert.

Energie

Preisvergleichsseiten im Internet und die dadurch gestiegene Preistransparenz machen es Kunden heute sehr leicht, ihren Energielieferanten zu wechseln. Ein Loyalitätsgefühl beim Kunden zu erzeugen, fällt den Anbietern deshalb zunehmend schwer. Smart Meter bieten die Chance, durch Mehrwertdienste eine längerfristige Kundenbeziehung aufzubauen. Eine App für Echtzeit-Verbrauchsanzeigen und –prognosen sind nur eines von vielen Anwendungsbeispielen. Je ausgefeilter die darunterliegende Analytik, desto höher der Kundennutzen.

Verlage

Verändertes Verhalten beim Konsum von Medien trifft die Verlage wie kaum eine andere Branche. Neben den technischen Herausforderungen der Digitalisierung ergeben sich aber auch enorme Chancen! Digitaler Content findet heute schneller und gezielter den Weg zum Konsumenten. Aber wie schafft man die nötige Relevanz? Der entscheidende Erfolgsfaktor dafür ist das perfekte Zusammenspiel zwischen Inhalten, Kanal, Zeitpunkt und Zielgruppe. Hier kann intelligente Analytik einen entscheidenden Beitrag leisten.

Verbände

Mitglieder von Verbänden und Vereinen werden anspruchsvoller und erwarten Leistungen für ihre Mitgliedsbeiträge. Gerade jungen Mitgliedern – den Digital Natives – reicht beispielsweise ein breit gestreuter Verbandsnewsletter nicht mehr aus. Wie aus sozialen Netzwerken gewohnt, werden Informationen basierend auf individuellen Interessen und dem eigenen Netzwerk nachgefragt. Dank Open Analytics Plattformen (wie z.B. KNIME) und gesunkenen Kosten für die Datenspeicherung haben Verbände heute die Chance, mehr über ihre Mitglieder zu erfahren und sie damit individuell ansprechen zu können.

Technologien


Pandas auf Python ist eine großartige Open Source Datenanalyse-Plattform und neben R eines der populärsten modernen Data Science Tools überhaupt. Wir beraten Sie gern bei der Konzeption und Umsetzung von Analyseprojekten auf der Basis von pandas.

SAS ist bei den meisten großen Unternehmen weltweit im Einsatz und setzt damit Standards. Wir unterstützen Sie bei der Umsetzung Ihrer SAS-Analytics- und Kampagnenmanagement-Projekte. Sie profitieren dabei von unserer langjährigen Erfahrung mit einer großen Bandbreite an SAS-Lösungen, angefangen von SAS/Base und SAS/Macro über Enterprise Guide, Enterprise Miner bis hin zu SAS Customer Intelligence und Marketing Optimization.

KNIME ist eine Open Source Datenanalyse-Plattform, die inzwischen mit großem Erfolg gegen etablierte Advanced Analytics Anbieter antritt. Erfahren Sie von uns, wie Sie mit KNIME Advanced-Analytics-Fragestellungen End-To-End umsetzen können.

Microsoft bietet eine Reihe hervorragend integrierter Komponenten zur Verarbeitung und Analyse von Daten. Mit Microsoft Azure können Fragestellungen zu Predictive Analytics und Big Data Analytics hochskalierbar in der Cloud umgesetzt werden. Sprechen Sie uns einfach an!

Amazon als Cloud-Computing Pionier bietet vielfältige Möglichkeiten zum Aufbau hochskalierbarer Big Data Analytics Prozesse. Mit Elastic Map Reduce (EMR) lassen sich riesige Datenmengen schnell und kostengünstig verarbeiten und analysieren, auch ohne eigenes Rechenzentrum.

Apache Spark hat sich mittlerweile als De-Facto Standard für schnelles und flexibles Big Data Processing durch Daten-Analysten etabliert. Über Spark lassen sich riesige Datenmengen schnell und einfach verarbeiten und analysieren, On-Premise oder in der Cloud.

elanyo – Über unser Unternehmen


Mission Statement

Wir sind Data Analytics Enthusiasten und begeistern uns für die Vision des datengetriebenen Unternehmens!

Insight und Predictive Analytics ermöglichen bessere und schnellere operative Entscheidungen, die in einem harten Wettbewerbsumfeld oftmals den entscheidenden Unterschied machen.

Viele Unternehmen verfügen bereits heute über eine Vielzahl von Daten aus Systemen, die einem Zeitalter vor dem Entstehen von Big Data entstammen. Big Data öffnet seit wenigen Jahren eine neue Tür zu großartigen neuen Möglichkeiten, wertvolles Wissen über Kunden und Geschäftsprozesse zu generieren. Big Data Analytics kann die klassische Datenanalyse nicht ersetzen, aber um viele neue Aspekte ergänzen.

Zudem bietet Cloud Computing heute Unternehmen viele neue Möglichkeiten bei der flexiblen Nutzung von IT-Infrastruktur und Services.

Elastic Analytics bedeutet für uns, klassische und innovative Datenanalytik intelligent miteinander zu verbinden: Business Intelligence und Big Data, On Premise und in der Cloud.

Das ermöglicht es Unternehmen, auf neue Herausforderungen flexibel reagieren zu können, ohne die Investitionen in ihre bestehende Datenanalytik in Frage stellen zu müssen.

Management

Florian Stompe

Jahrgang 1977. Studierte Wirtschaftsinformatik in Braunschweig und Marketing an der St. Galler Business School. Er sammelte während des Studiums Erfahrung in der Softwareentwicklung für das Fraunhofer Institut in Braunschweig und für Wieland Metals Singapore. Nach Abschluss des Studiums war er knapp neun Jahre in der Unternehmensberatung tätig, mit den Schwerpunkten Data Mining und Kampagnenmanagement, zuletzt als Leiter Business Development. Anfang 2015 wechselte er als Leiter Analytisches CRM zu einer großen, europaweit agierenden Bekleidungshaus-Kette. Im März 2016 gründete er gemeinsam mit Lukas Gillmann die elanyo GmbH und ist Mitglied der Geschäftsführung.

Lukas Gillmann

Jahrgang 1981. Studierte Wirtschaftsingenieurswesen mit dem Schwerpunkt Informations- und Kommunikationstechnologien an der University of Applied Sciences in Offenburg am Standort Gengenbach. Nach seiner Diplomarbeit bei SAP Research begann er seine Karriere bei einer Unternehmensberatung in Stuttgart. Hier lagen seine Beratungsschwerpunkte im Data Mining und Kampagnenmanagement. Zuletzt leitete er das Big Data Analytics Team. Seit März 2016 ist er bei der elanyo GmbH Mitglied der Geschäftsführung.