Statistiken zu Bewerbern und Stellenanzeigen können im komplexen Personalgeschäft von großem Nutzen sein – vorausgesetzt, sie sind performant und tagesaktuell. Das Beispiel des E-Recruiters GermanPersonnel zeigt, wie´s geht.

Das laufende Monitoring von Heizungsdaten revolutioniert das Geschäft von Herstellern und Monteuren. Gleichzeitig freut sich der Endverbraucher über geringere Heizkosten.

Durch die laufende Analyse aktueller Verkaufsdaten kann ein mittelständischer Bäckereibetrieb seinen Kunden zu jeder Tageszeit das vollständige Angebot frischer Waren bieten. Gleichzeitig wurde die Retourenquote signifikant reduziert. 

Die Polizeidirektion einer der größten deutschen Städte beugt Wohnungseinbrüchen durch Serientäter mit Hilfe eines Prognose-Modell vor. Verbrechensschwerpunkte werden vorausschauend identifiziert und Einsatzkräfte gezielt gesteuert.

Der weltweit führende Anlagenhersteller KRONES hat sein SAP BW durch eine Microsoft-Lösung ersetzt. Der Wechsel verlief reibungslos und hat für vielfältige Fortschritte gesorgt.

Ein großes Verlagshaus hat mit Hilfe eines Prognose-Modells seine Vertriebsprozesse umfassend optimiert. Relevante Kennzahlen – wie Haltbarkeiten, Wandlungsquoten oder Auflagen – können zuverlässig vorhergesagt und gezielt beeinflusst werden.

Mit einem neuen EDWH kann ein großer Handelskonzern erstmals Analysen bis auf die Artikelebene einzelner Kassenbons durchführen. Davon profititieren diverse Fachbereiche, angefangen beim Controlling über das Marketing bis hin zu Einkauf und Revision.

Mit Hilfe eines Modells zur Werbeerfolgskontrolle kann ein großer Retailer die Umsätze aus seinen Marketingaktionen exakt nachvollziehen. Die Erkenntnisse werden unter anderem dazu genutzt, um für geplante Maßnahmen den optimale Artikelmix zu ermitteln.

Normalerweise lassen sich zu erwartende Umsätze und Deckungsbeiträge aus Mobilfunkverträgen erst nach einigen Monaten genau beziffern. Durch ein spezielles Prognose-Modell liegen einem großen Anbieter diese Werte bereits zum Vertragsabschluss vor.

Ein Energieanbieter ermittelt mit Hilfe eines lernenden Churn-Modells potenzielle Wechselkandidaten unter seinen Kunden. So kann das Unternehmen rechtzeitig – und meist auch erfolgreich – mit individuellen Marketingmaßnahmen gegensteuern.