Data Science
Data-Science-Services, die Ihre schwierigsten Fragen beantworten
Welche Kunden werden abwandern? Wie viel Bestand sollte jeder Standort halten? Welcher Preis maximiert die Marge? Die Data Scientists von SoftSapien wenden Statistik und Machine Learning auf die Fragen an, die Ihren Umsatz und Ihre Kosten bestimmen.
Zuletzt aktualisiert:
Ausgewählte Kunden
Überblick
Von Rohdaten zu Entscheidungen, denen die Führung vertraut
Die meisten Organisationen sammeln weit mehr Daten, als sie analysieren. Wertvolle Muster zu Kunden, Abläufen und Märkten bleiben verborgen, weil Teams die Zeit oder das Fachwissen fehlt, sie zu finden.
Unsere Data Scientists beginnen mit einer konkreten Geschäftsfrage und der Entscheidung, die sie unterstützt. Wir erkunden die Daten, prüfen Hypothesen und bauen Modelle, die sich den Menschen erklären lassen, die sie nutzen werden. Die Ergebnisse liefern wir als klare Empfehlungen, interaktive Tools oder in Ihre Systeme integrierte Produktionsmodelle.
Versuchsdesign und Kausalanalyse helfen, echte Effekte von Zufällen zu trennen, damit Investitionen auf Belegen beruhen.
Herausforderungen, die wir lösen
Geschäftsfragen, die Data Science beantwortet
Kundenabwanderung
Wir verlieren Kunden ohne Vorwarnung.
Abwanderungsmodelle erkennen gefährdete Kunden früh und erklären die Ursachen, damit Retention-Teams handeln, solange noch Zeit ist.
Bestandsausgleich
Manche Standorte quellen über, während andere leerlaufen.
Nachfrageprognosen auf Produkt- und Standortebene legen Bestände fest, die sowohl Engpässe als auch Überbestände verringern.
Preisgestaltung
Wir setzen Preise aus dem Bauch heraus.
Preis- und Optimierungsmodelle schätzen Nachfragereaktion und Marge und machen Preisentscheidungen zu getesteten, belegbaren Entscheidungen.
Ursache oder Zufall
Wir wissen nicht, welche Initiativen tatsächlich gewirkt haben.
Versuchsdesign, A/B-Tests und Kausalanalyse trennen echte Effekte von Zufällen.
Leistungsumfang
Data-Science-Kompetenzen
Statistische und Machine-Learning-Methoden für kaufmännische und betriebliche Probleme.
Prädiktive Modellierung
Modelle für Abwanderung, Neigung, Risiko und Customer Lifetime Value, die Maßnahmen priorisieren.
Nachfrageprognose
Zeitreihenmodelle, die Bestands-, Personal- und Kapazitätsplanung verbessern.
Kundensegmentierung
Verhaltenscluster, die Zielgruppenansprache, Preisgestaltung und Produktstrategie schärfen.
Experimente & A/B-Tests
Testdesign und -analyse, die die tatsächliche Wirkung von Änderungen messen.
Preisgestaltung & Optimierung
Modelle für Preiselastizität, Promotionen und Ressourcenoptimierung.
Explorative Analyse
Hypothesengeleitete Untersuchung, die die Treiber der Leistung aufdeckt.
Geschäftsergebnisse
Der Wert angewandter Data Science
Jedes Mandat endet mit einer messbaren Empfehlung oder einem bereitgestellten Modell.
Höhere Kundenbindung
Frühe Abwanderungssignale ermöglichen es Teams, einzugreifen, bevor Kunden gehen.
Schlankere Bestände
Bessere Prognosen verringern sowohl Fehlbestände als auch Überbestände.
Klügere Preise
Belegbasierte Preisgestaltung verbessert die Marge ohne Rätselraten.
Gezieltere Marketingausgaben
Neigungsmodelle lenken das Budget auf die Kunden, die am wahrscheinlichsten reagieren.
Sichere Investitionsentscheidungen
Gründliche Experimente zeigen, welche Initiativen wirklich funktionieren.
Branchen
Data Science in allen Branchen
Wie sich die Disziplin an die Vorschriften, Daten und Kunden der jeweiligen Branche anpasst.
Finanzen & Handel
Kreditrisiko, Customer Lifetime Value und Wirksamkeit von Promotionen.
- Fintech
- Bankwesen
- Versicherungen
- E-Commerce
- Konsumgüter
- Modehandel
Industrie & Lieferkette
Bedarfsplanung, Ausbeuteoptimierung und Analyse von Logistiknetzwerken.
- Automobilindustrie
- Fertigung (Industrie 4.0)
- Logistik
- Transport
- Bauwesen
- Architektur
- Öl & Gas
- Cleantech
- Energie & Versorgung
- Landwirtschaft
Gesundheitswesen & Life Sciences
Wiederaufnahmerisiko, Prognose von Patientenströmen und Outcomes-Forschung.
- Gesundheitswesen & Kliniken
- Gesundheit & Wellness
- Zahnmedizin
Öffentlicher Sektor & Konsumgüter
Zielgruppenanalysen, Prognosen von Einschreibungen und Programmevaluation.
- Öffentliche Verwaltung
- EdTech
- Medien & Unterhaltung
- Immobilien
- Reisen & Tourismus
- Lebensmittel & Getränke
- Gastronomie
- Sport & Fitness
- Gemeinnützige Organisationen
- Rechtsdienstleistungen
Vorgehen in der Umsetzung
So führen wir Data-Science-Mandate durch
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Die Frage definieren
Geschäftsentscheidung, Kennzahl und Rahmenbedingungen werden vereinbart.
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Die Daten erkunden
Qualität, Abdeckung und erste Muster werden bewertet.
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Modellieren & Validieren
Methoden werden verglichen und an zurückgehaltenen Daten validiert.
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Interpretieren
Erkenntnisse werden in klare, umsetzbare Empfehlungen übersetzt.
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Operationalisieren
Modelle oder Erkenntnisse werden in Tools und Workflows eingebettet.
Technologie
Plattformen und Werkzeuge, mit denen wir arbeiten
Je Mandat passend zu Ihrer bestehenden Landschaft, Ihren Lizenzen und den Fähigkeiten Ihres Teams ausgewählt.
Sprachen
- Python
- R
- SQL
Bibliotheken
- pandas
- scikit-learn
- statsmodels
- Prophet
- XGBoost
- PyMC
Notebooks & Plattformen
- Jupyter
- Databricks
- Amazon SageMaker
- Google Vertex AI
Daten
- Snowflake
- BigQuery
- PostgreSQL
- dbt
Experimente
- Optimizely
- GrowthBook
- Statsig
Zusammenarbeitsmodelle
So arbeiten Sie mit SoftSapien
Klein starten und ausbauen oder direkt ein vollständiges Programm beauftragen. Jedes Modell umfasst dieselben Standards für Eigentum, Sicherheit und Reporting.
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Ab etwa 4 Wochen
Pilot
Weisen Sie den Nutzen an einem einzelnen Prozess, einer Kampagne oder einem Proof of Concept nach, bevor Sie größer investieren.
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Festpreis
Umsetzung mit festem Umfang
Ein klar abgegrenztes Ergebnis, gemessen an vereinbarten Abnahmekriterien.
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Monatlich, nach der Discovery-Phase festgelegt
Programm-Retainer
Laufende Umsetzung mit Prioritäten, die in jedem Zyklus überprüft werden.
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Festgelegte Reaktionszeiten
Managed Support
Supportvereinbarungen, die Plattformen und Kampagnen nach dem Launch leistungsfähig halten.
Warum SoftSapien
Warum Unternehmen sich für SoftSapien entscheiden
Was jede Organisation von einem Data-Science-Mandat mit SoftSapien erwarten kann.
Eigentum bei der Übergabe
Quellcode, Konfigurationen, Dokumentation und Strategie-Assets gehen mit Abschluss des Mandats auf Ihr Unternehmen über.
Sicherheit und Compliance als Standard
Die Arbeit läuft vom ersten Tag an innerhalb Ihrer Grenzen für Identität, Zugriff und Datenresidenz, und Ihre Compliance-Anforderungen sind fester Bestandteil der Umsetzung.
Antwort innerhalb von 2 Geschäftsstunden
Jede Anfrage erreicht einen Spezialisten und wird innerhalb von zwei Geschäftsstunden beantwortet.
Spezialisten vom Kickoff bis zur Übergabe
Die Ingenieure und Strategen, die den Umfang Ihres Mandats festlegen, bleiben bis zur Umsetzung und Übergabe dabei.
Alle Disziplinen, koordiniert
Expertise in Engineering, KI, Cloud, Business und Marketing wird kombiniert, wenn ein Mandat mehr als eine Disziplin umfasst.
Delivery über Zeitzonen hinweg
Teams in Nordamerika, Europa, dem Nahen Osten und dem asiatisch-pazifischen Raum richten die Umsetzung an Ihren Arbeitszeiten aus.
Häufig gestellte Fragen
FAQ zu Data Science
Keine passenden Fragen.
Welche Geschäftsfragen eignen sich dafür?
Alles, wofür genug historische Daten zum Modellieren vorliegen und eine klare Entscheidung, die die Antwort unterstützen würde, etwa Abwanderungsrisiko oder Nachfrageprognose.
Liefern Sie eine einmalige Analyse oder ein dauerhaftes Modell?
Beides ist möglich, je nachdem, ob die Frage eine einmalige Entscheidung betrifft oder laufende Prognosen braucht.
Was umfasst Data-Science-Beratung konkret?
Modellierung für eine konkrete Geschäftsfrage, Validierung an historischen Ergebnissen und die Übergabe des Modells samt der dahinterstehenden Begründung.
Was kostet ein Data-Science-Mandat?
Die Kosten hängen von der Datenverfügbarkeit und der Komplexität der Frage ab. Wir schätzen sie, nachdem wir Ihre Daten und die zu unterstützende Entscheidung geprüft haben.
Wie lange dauert ein Data-Science-Mandat?
Eine fokussierte Analyse zu einer Geschäftsfrage kann in wenigen Wochen abgeschlossen sein. Laufende Prognosemodelle werden als fortlaufendes Mandat geplant.
Wem gehören Modell und Analyse nach Abschluss des Mandats?
Ihnen. Modellcode, Analysedokumentation und die zugrunde liegende Begründung gehen bei der Übergabe auf Ihr Unternehmen über.
Wie viele historische Daten brauchen wir für den Start?
Genug, um das Modell an realen historischen Ergebnissen zu validieren. Ob die Daten ausreichen, prüfen wir in der Scoping-Phase, bevor wir uns auf die Entwicklung festlegen.
Für welche Branchen haben Sie Abwanderungs- oder Nachfrageprognosen erstellt?
Unter anderem Abo-Geschäftsmodelle, Logistik und Fracht, Handel und Finanzdienstleistungen.
Kann Ihr Team die Logik des Modells unseren nicht technischen Stakeholdern erklären?
Ja. Die Übergabe umfasst neben dem Code auch die Begründung hinter dem Modell, damit Ihr Team direkt danach handeln kann.
Wie schnell können Sie ein Data-Science-Mandat starten?
Jede Anfrage wird innerhalb von 2 Geschäftsstunden beantwortet.
Erhalten Sie eine belegbasierte Antwort
Bringen Sie uns die Geschäftsfrage, deren Antwort Sie am dringendsten brauchen. Wir bewerten die verfügbaren Daten und skizzieren die Analyse und die erwarteten Ergebnisse.