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  • Cross- und Up-Selling im Digital Commerce.

    Im digitalen Umfeld sind anspruchsvolle Up- und Cross-Selling Strategien unverzichtbar, um sich am Markt durchzusetzen. Den Kern erfolgreicher Lösungen bilden Predictive Analytics Verfahren, die auf der Ebene einzelner Nutzer optimale Marketing-Aktionen berechnen. Erfahren Sie mehr darüber, warum Ansätz die nicht nur Empfehlungen generieren den größeren Erfolg haben.

  • Betrugserkennung mit Data Analytics.

    Die Anwendungsfelder für datengetriebene Betrugserkennung wachsen rasant. Dies liegt zum Einen an der gestiegenen Verfügbarkeit von Daten und zum Anderen an methodischen Innovation. Ein Beispiel für neue Anwendungsbereiche ist die Jahresabschlussprüfung. Erfahren Sie mehr in unserem Artikel Zur Beurteilung des Fraud-Risikos im Rahmen der Abschlussprüfung (gemeinsam mit StB Stephan Knabe und WP Prof Dr. Wienand Schruff von der KPMG).

  • Die digitale Customer Ad Journey verstehen und nutzen.

    Die Customer Journey ist in aller Munde: Neue Trackingtechnologien ermöglichen die Erfassung der digitalen Werbekontakte. Entscheidend dabei: Die Customer Journey wird ganzheitlich über mehrere Touchpoints analysiert und ermöglicht differenzierte Aussagen über den Wirkungsbeitrag einzelner Kanäle. Im Anschluss wird über dieses Instrumentarium der eingesetzte Mediaplan neu bewertet und ermöglicht eine verbesserte Budgetplanung für die Zukunft. Erfahren Sie mehr: Herausforderung Customer Journey Attribution

  • Big Data ist noch keine Strategie.

    Im Kern sind mit Big Data zwei Entwicklungen beschrieben. Erstens der wirtschaftliche Erfolg datenanalytischer Ansätze in immer mehr Branchen sowie das Aufkommen von Geschäftsmodellen, bei denen Datenbestände zunehmend als produktives Kapital begriffen werden - und zweitens die dramatisch wachsenden Datenvolumina verbunden mit technologischen Innovationen um diesem zu begegnen. Entscheidend für den Erfolg und die Wirtschaftlichkeit von Big Data Projekten ist die richtige Beurteilung von Chancen und Risiken im jeweiligen Kontext. Erfahren Sie mehr: Was ist Big Data? | Was ist Predictive Analytics? | Wie der Einstieg in Big Data gelingt

idalab - The Analytics Consultants

Wir unterstützen unsere Kunden bei allen Fragen aus dem Bereich Data Analytics. Der Kern unserer Arbeit besteht darin, Mehrwert aus den Daten unserer Kunden zu generieren – mit mathematischen, statistischen und algorithmischen Methoden. Dabei decken wir die gesamte Analytics Wertschöpfungskette ab: von der präzisen Formulierung der Fragestellung, über die Entwicklung der Lösung bis hin zu deren Umsetzung in Softwaresysteme.

Den Schwerpunkt unserer Arbeit bilden die Themen Customer Relationship Management, Risikoanalyse und Betrugserkennung, Digital Marketing sowie Datenstrategie. Besonders häufig unterstützen wir Unternehmen aus den Branchen Digital Commerce, Banken und Versicherungen und Digital Advertising.

Mit 10 Jahren Erfahrung und weit über 100 erfolgreichen Projekten können wir auch für Ihre Herausforderungen die richtige Lösung finden. Sprechen Sie uns an.

Unsere Leistungen

Management Beratung

Wir helfen Entscheidern dabei, die Potenziale, Risiken und
Herausforderungen von Data Analytics Methoden und Systemen im Kontext ihrer
Organisationen zu bewerten.

Details →

Data Analytics Lösungen

Wir entwickeln Lösungen für Data Analytics Fragestellungen. Die Bandbreite
unserer Aufträge reicht von der Analyse eines einzelnen Datensatzes bis zur Entwicklung
neuer Verfahren.

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Software, Systeme und Prozesse

Wir implementieren Data Analytics Lösungen in Softwaresysteme und integrieren diese in die IT-Landschaft unserer Kunden.

Details →

Unsere Kunden

idalab's Kunden kommen aus fast allen Bereichen der Wirtschaft, ob on- oder offline. Wir arbeiten für kleine und mittelständische Unternehmen ebenso wie für internationale Großkonzerne. Eine kleine Auswahl unserer Kunden sehen Sie hier.

 

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