Wachsen Sie nachhaltig und zukunftssicher mit der Data Analytics Cloud Lösung von Plusserver und niologic

Köln, 27.10.2021 – Plusserver und niologic verkünden neue Partnerschaft für Data Analytics Plattform in der Cloud. Diese hat zum Ziel E-Commerce Kunden einen konkreten Mehrwert aus Ihren Daten zu ermöglichen.

Dabei erhalten Kunden von Plusserver – einem erfahrenen deutschen Multi-Cloud Anbieter – die nötige Infrastruktur und von der Data Science Beratung niologic individualisierte KI-Lösungen. E-Commerce Händlern , sowie Manufacturing-Unternehmen steht demnach eine Data Analytics Komplettlösung zur Verfügung, die Unternehmen fit für den einfachen Umgang mit Big Data macht und somit nachhaltiges Wachstum begünstigt.

Der Fokus liegt auf Kundenzufriedenheit und datengetriebener Prozessoptimierung

Durch die Qualitätsprüfung bestehender Datenstrukturen und Aufbereitung der Unternehmens- und Transaktionsdaten können E-Commerce Prozesse optimiert werden. Der Einsatz von KI-Modellen ermöglicht konkrete Ansatzpunkte, wie Unternehmen ihre Prozesse in Marketing, Logistik oder Category Management optimieren und automatisieren können. 

Kundenzufriedenheit und -bindung werden gesteigert, da Kaufverhalten und Bedürfnisse durch intelligente Datenanalyse besser verstanden und vorausgesagt werden. Dies begünstigt auch den Vertrieb, der durch Personalisierung gezielter auf den Kunden eingehen kann.

Eine ganzheitliche Prozessoptimierung Bedarf auch der Automatisierung in der Logistik. Zur Optimierung der Supply Chain wird im Rahmen der gemeinsamen Lösung ein zentrales Data Warehouse etabliert, durch welches alle Logistikprozesse überwachbar sind. Darauf basierend bieten Plusserver und niologic, dank Branchenkenntnissen und Expertenwissen aus der IT, mit ihrem neuen Produkt Lösungen für die Optimierung von Maschinenkommunikation, Roboter Picking sowie Absatzplanung und Versandkosten. Die Anbindung weiterer Fachabteilungen und einem SAP-System ist ohne Probleme möglich.

Plattform bringt Nutzen unabhängig der Vorkenntnisse in Data Science

Der Kunde findet in der Partnerschaft von Plusserver und niologic einen kompetenten Partner, der die Funktionen Data Engineering – und Science von Anfang an sicherstellt.

Sollte zum Start des Projekts kein Datenteam zur Verfügung stehen, unterstützen die beiden Anbieter Unternehmen beim Aufbau eines eigenen Teams und der Fortbildung der Mitarbeiter. Dabei sind die Erkenntnisse auch über Reportings für alle Mitarbeiter einsehbar. Vorkenntnisse im Bereich Data Science sind somit nicht zwingend notwendig.

Um Kunden eine passgenaue Lösung zu bieten, wird die Integration von einzelnen Produkten in eine bestehende Data Analytics Plattform ebenfalls als Leistung angeboten.

Interessierte Unternehmen können sich für einen unverbindlichen Beratungstermin an einen plusserver-Experten wenden.

Bei weiteren Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung

Unsere Objekterkennung unterstützt automatische Picking-Prozesse in Retail und Logistik

Die Retail- und Logistikbranche hat sich in den letzten Jahren stark verändert. Künstliche Intelligenz und Robotik spielen bei dieser Transformation eine wegweisende Rolle. Besonders der Einsatz automatischer Picking Roboter mit Objekterkennung leistet einen wichtigen Beitrag zu diesem Prozess.  

Als Data Science Beratung mit einem besonderen Fokus auf Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI) haben wir ein Deep Learning Modell zur Optimierung der Kameraerkennung bei automatischen D2C Picking Prozessen entwickelt. In diesem Artikel stellen wir Ihnen unser Modell vor, mit dem wir automatisches Picking auf ein neues Level bringen.

Herausforderungen von Picking Prozessen

In automatisierten Warenlagern wurden Waren automatisch von Robotern aufgenommen und für den Versand verpackt. Um sicherzustellen, dass die Roboter die richtigen Artikel und die richtige Anzahl an Artikeln transportieren, sind sie mit Kameras ausgestattet. Diese erfassen Waren in den jeweiligen Containern. Dennoch besteht die Möglichkeit, dass während dieses Vorgangs Fehler auftreten, wenn ein Roboter ein Objekt nicht korrekt greift oder einen Artikel doppelt aufnimmt. Die Objekterkennung mit Kameras setzt genau an diesem Punkt an, sodass derartige Fehler einfach identifiziert werden können.

Unser Ziel war es die Objekterkennung mithilfe von Deep Learning zu optimieren und so Fehler im Picking Prozess und nötige menschliche Interaktionen zu reduzieren.

Unsere Lösung zur Präzisierung der Objekterkennung

Wir haben ein Modell entwickelt, dass den Picking Prozess durch eine automatische Identifizierung von Artikel im Container unterstützt. Auf diese Weise erkennt unser Modell, wenn ein neues Objekt in einem Container erscheint. So erhalten Mitarbeiter im Warenlager Informationen in Echtzeit hinsichtlich Containerinhalten, sodass fallen gelassene oder mehrfach aufgenommene Objekte leicht identifiziert werden können. Es kann jedoch vorkommen, dass Objekte im Container übereinanderliegen. Dies stellt eine große Herausforderung für die Objekterkennung dar, da einige Objekte für die Kameras unter Umständen nicht voll sichtbar sind.

Um dieses Problem zu lösen, haben wir unser Deep Learning Modell einer state-of-the-art neuronalen Netzwerkarchitektur ausgestattet. Darauf basierend kann unser Modell auch übereinanderliegende Objekte identifizieren, wodurch die Fehlerquote der Objekterkennung signifikant reduziert wird.

Wir schaffen neue Standards in der Objekterkennung

Mithilfe unserer Lösung können Mitarbeiter der Logistik schnell und unkompliziert feststellen, ob ein Artikel korrekt aufgenommen wurde, oder ob Fehler auftreten. In letzterem Fall können Mitarbeiter einen neuen Pick-Versuch anordnen. Für den Fall, dass das Modell einen falschen oder doppelt gepackten Artikel identifiziert, wird der Container zur Qualitätskontrolle weitergeleitet.

Unsere Lösung kann in jedem Warenlager oder Verteilzentrum umgesetzt werden und stellt einen einfach Weg dar, automatische Picking-Prozesses zu überwachen. Dadurch wird der Bedarf an menschlicher Interaktion minimiert. Somit markiert unserer neueste Innovation einen wichtigen Schritt zur weiteren Optimierung von Picking-Prozessen

Mit intelligenten Lösungen wie dieser unterstützen wir die digitale Transformation der Handels- und Logistikindustrie. Durch Optimierungen von Picking-Prozessen mit intelligenter Objekterkennung helfen wir Ihnen dabei, ein nachhaltiges Wachstum für Ihr Unternehmen sicherzustellen.

Sie wollen mehr zu Optimierungsmöglichkeiten Ihrer Logistikprozesse erfahren? Kontaktieren Sie uns! Wir beraten Sie gerne und unterstützen Ihr Wachstum.

IT und AI Due Diligence eines Startups

In den letzten Jahrzenten haben sich Daten zu einer der wertvollsten Ressourcen in Geschäftsprozessen entwickelt. Dabei ist Data Science, besonders im E-Commerce Bereich ausschlaggebend für nachhaltigen Erfolg. Sowohl der stark umkämpfte Markt als auch rapide Veränderung von Bedürfnissen und Trends im E-Commerce lassen wenig Spielraum für Fehler in Vorhersagen und Geschäftsentscheidungen.

Data Science bietet zahlreiche Möglichkeiten E-Commerce Unternehmen bei diesen Herausforderungen zu unterstützen. Einige dieser Möglichkeiten möchten wir in diesem Artikel vorstellen.

E-Commerce Daten sammeln

Die Kaufentscheidungen von Kunden in Geschäften nachzuvollziehen, stellt eine grundlegende Herausforderung dar, weil es logischerweise nicht möglich ist, die Gedanken von Kunden zu lesen. Im Onlineshopping sieht dies jedoch anders aus. Aktuell kaufen etwa 2 mrd. Menschen weltweit Waren über das Internet, wodurch es einfacher wird den Weg der Kunden zur Kaufentscheidung zu tracken. So lässt sich bspw. erkennen welche Produkte am häufigsten gekauft werden oder welche Artikel häufig angesehen, aber schließlich nicht gekauft werden. Darauf basierend sammeln Unternehmen Informationen, sodass sie Rabatte auf spezifische Produkte anbieten und ihr Sortiment dem Bedarf der Kunden anpassen können.

Personalisieren Sie die Shopping-Erfahrung

E-Commerce Unternehmen, die Kunden eine personalisierte Shopping-Erfahrung bieten können, sind ihrer Konkurrenz stets einen Schritt voraus. Einige Studien kommen dabei zu dem Ergebnis, dass 87% eher einen Kauf in personalisierten Onlineshops tätigen.

Das wohl erfolgreichste Beispiel ist Amazon, die ihre Kunden stets personalisierte Kaufempfehlungen wie „Kunden die X kauften, kauften auch Y“ anbieten. Auf diese Weise gelingt es dem Unternehmen den Absatz zusätzlicher Produkte zu steigern.

Die Vorteile von Data Science

Darüber hinaus unterstützt Data Science Unternehmen mit fundierten Sentiment-Analysen. Dies ist besonders wichtig, um zu verstehen, welche Aspekte Kunden an einem Produkt mögen und welche nicht. Positive Bewertungen sind ein weiterer wichtiger Faktor, um das Vertrauen in Unternehmen zu steigern. Negative Bewertungen hingegen haben einen ambivalenten Charakter. Einerseits bieten sie Aufschluss darüber warum Kunden ein Produkt nicht gefällt und was man verbessern könnte. Gleichzeitig können sie jedoch dem Vertrauen schaden, wenn nicht schnell genug gehandelt wird.

Aus diesem Grund legen erfolgreiche Unternehmen großen Wert auf das Sammeln von Daten und nutzen Data Science für detaillierte Analysen. Allerdings ist Data Science ein sehr komplexes Feld, sodass es Unternehmen auf die Unterstützung erfahrener Data Science Beratungen angewiesen sind, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Denn Daten alleine haben keinen Wert, solange sie nicht korrekt genutzt werden.

Fazit

Basierend auf diesen Argumenten wird deutlich, dass Data Science für Unternehmen ein grundlegendes Werkzeug darstellt. Für E-Commerce Unternehmen ist Data Science dabei überlebenswichtig. Dank rapider technologischer Entwicklungen finden Innovationen im Sekundentakt statt, wodurch die Welt zunehmend vernetzt wird.

Deshalb müssen Unternehmen schnell reagieren und ihre Strategien anpassen, um nicht den Anschluss an innovative Trends zu verlieren.


Die Standortwahl im Einzelhandel entscheidet über den Geschäftserfolg

Das Problem der Standortwahl ist eines der grundlegendsten Probleme für wachsende Unternehmen und Neulinge im Markt. Die Eröffnung eines neuen Geschäftsstandorts kann entweder zum Durchbruch führen, wenn sich dieser in einer günstigen Lage befindet, oder kann von vornherein bereits zum Scheitern verurteilt sein, wenn die Lage nicht genügend Kunden anlockt. Ein hohes Risiko besteht darin falsche Investitionsentscheidungen zu treffen. Es gibt viele Faktoren, die diese wichtige Entscheidung beeinflussen, so dass das Thema zu einem der schwierigsten für jedes Unternehmen wird. Daher stellen wir in diesem Post die Vorteile einer auf Big Data fundierten Standortanalyse dar.

Das Problem der traditionellen Standortentscheidung

Neben geobasierten Faktoren wie Verkehrsanbindung, Immobilienpreisen und Verfügbarkeit von qualifizierten Arbeitskräften spielen auch soziodemografische Faktoren eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung. Die soziodemografischen Merkmale des Zielgebiets bestimmen die Größe und Verteilung des potenziellen Kundenstamms. Anhand von Daten über Bevölkerung, Kaufkraft und Konsumgewohnheiten können Nachfrageprognosen erstellt werden, um ein realistisches Bild von potentialen Verkaufszahlen zu kreieren.

Bei den etlichen Variablen, die den Umsatz eines Standorts beeinflussen, wird der herkömmliche Ansatz, einen Standort durch manuelle Datenerfassung und Wettbewerbsanalyse zu bewerten jedoch zu kostspielig, zeitaufwändig und letztlich zu komplex.

Machen Sie Ihr Investment zum Erfolg

Glücklicherweise ist es aufgrund von Big Data keine Herausforderung mehr eine Vielzahl verschiedener Faktoren gleichzeitig in der Standortanalyse zu berücksichtigen. Durch die Nutzung öffentlich verfügbarer geobasierter und soziodemografischer Daten und der Integration von Umsatzzahlen aus bestehenden Standorten, wird die Auswahl von Einzelhandelsstandorten wesentlich effizienter und weniger riskant.

Mit Hilfe von Simulationen können die voraussichtlichen Marktanteile in verschiedenen Isochronen unter Berücksichtigung der vorhandenen Wettbewerber, der Substitutionsprodukte und der Preisgestaltung modelliert werden. Darüber hinaus lassen sich Kannibalisierungseffekte des neuen Geschäfts auf bestehende Filialen berechnen, indem die Auswirkung von sich überschneidenden Einzugsgebieten gemessen wird.

Durch die Einbeziehung von Big Data und Geo-spatial Information Systems (GIS) öffentlich zugänglicher Daten kann das Investmentrisiko, das mit dem Eröffnen neuer Filialen verbunden ist, minimiert und neues Wachstumspotenzial erschlossen werden. Dies ist besonders wertvoll für Einzelhändler, Lieferdienste und Versicherungen. Darüber hinaus profitieren Unternehmen in der Private Equity Branche von Standortbewertung bei einer Marktpotentialanalyse des Targets.

So finden wir den perfekten Standort für Ihr Unternehmen

Als führende Data Science Beratung im Handel zeichnen wir uns durch unser Know-How aus Zusammenarbeit mit den größten Lebensmittelhändlern in Deutschland und Standortoptimierungsprojekten in anderen Branchen aus. In unserer Standortanalyse kombinieren wir neue Technologien wie Big Data und Machine Learning mit GIS und Risikomodellen. Selbstverständlich werden auch Ihre individuellen Präferenzen und Unternehmensleitlinien im Vorfeld kommuniziert und bei der Optimierung berücksichtigt.

Dabei unterstützen wir Sie mit folgenden Dienstleistungen:

  • Aus einer Liste potentieller Standorte wählen wir anhand unseres Scoring Models den besten Standort für Ihre Filiale aus
  • Wir schlagen Standorte mit ähnlichen Charakteristika wie Ihre erfolgreichsten Filialen vor
  • Wir erstellen einen Umsatzprognose- und Risikomodell als interaktive Karte (siehe Bild)

Als Ergebnis liefern wir eine Umsatzprognose für potenzielle Standorte und visualisieren die Ergebnisse in einer Karte, um Führungspersonen entscheidungsrelevante Erkenntnisse zu liefern.

Kartenbasierte Ansicht zeigt Standorte mit dem größten Umsatzpotenzial
Die Karte zeigt Ihr Geschäftsgebiet unterteilt in Hexagons. Je dunkler die Farbe, desto besser der Standort. Perfekte Standorte werden als dunkelrote Hexagons dargestellt.

In unserer Analyse nutzen wir GIS, Big Query und Machine Learning, um Daten aus verschiedenen Quellen zu verbinden und analyisere. Ihre Unternehmensdaten werden gemeinsam mit externen Faktoren (u.a. Wetter, Kreditkartentransaktionen und Bewegungsdaten) betrachtet. Selbstverständlich werden dabei individuelle Präferenzen und Geschäftsvorschriften wie kommuniziert beachtet und bei der Optimierung berücksichtigt.

Sehen Sie sich unsere Erfolgsgeschichten in der folgenden Referenz an oder sprechen Sie mit einem unserer Data Science-Experten.



Auch das Sortiment muss individuell auf den Standort angepasst werden

Um das Maximum aus Ihrem neuen Standort herauszuholen, beraten wir Sie auch gerne im Category Management. Wir helfen Ihnen bei der Erstellung eines idealen Sortiments für die Käuferschicht im Einzugsgebiet der neuen Filiale.

Die Generierung von Daten

Wir leben im Zeitalter der vierten industriellen Revolution, in der Daten der neue Strom sind.

Jeden Tag werden etwa 2,5 Exabyte an Daten erzeugt. Der Bedarf an Daten ist dabei in den letzten zehn Jahren enorm gestiegen. Datenanalysen werden darum zunehmend in allen Branchen eingesetzt, angefangen vom Einzelhandel, E-Commerce, Logistik, bis hin zur Fertigung und Bildung.

Studien zeigen, dass datengetriebene Unternehmen bessere strategische Entscheidungen treffen, effizienter wirtschaften und Umsatz sowie Kundenzufriedenheit erfolgreicher steigern können.

Die Vorteile eines datengetriebenen Unternehmens

Damit ein Unternehmen kontinuierlich wachsen kann, ist es unerlässlich, die richtigen strategischen Entscheidungen zu treffen. Wenn Datenanalysen richtig eingesetzt werden, können diese dabei eine sehr wichtige Rolle einnehmen.

Einerseits hilft die Datenanalyse dabei, die aktuelle Situation zu spezifizieren, so dass Sie die Auswirkungen von Entscheidungen auf Ihr Unternehmen vorhersagen können.

Andererseits sind Daten in einer Weise logisch und konkret, wie es die Intuition nicht zwangsläufig ist. Indem Sie objektive Elemente in Ihre Geschäftsentscheidungen einbeziehen, können Sie sich voll und ganz auf eine bestimmte Vision oder Strategie einlassen, ohne sich Sorgen machen zu müssen, ob die getroffene Entscheidung richtig ist. So können Sie Geschäftschancen erkennen, bevor es Ihre Konkurrenz tut oder Bedrohungen eliminieren, bevor diese sich negativ auf Ihr Geschäft auswirken.

Vorteile in Zahlen

Das Hauptziel eines jeden Unternehmens ist es, die Kosten zu minimieren und den Gewinn zu maximieren. Die Datenanalyse trägt maßgeblich zu diesen Zielen bei und ist daher für eine ausgewogene Unternehmensstrategie unerlässlich.

Laut dem Bericht „Big Data Use Cases 2015 – Getting Real On Data Monetization“ profitieren von den Unternehmen, die Daten nutzen, 52 % von Vorteilen wie einem besseren Verständnis des Kundenverhaltens, 69% von besseren strategischen Entscheidungen und 47% von Kostensenkungen.

Darüber hinaus berichten Unternehmen von einer durchschnittlichen Kostensenkung von 10 % und einer Umsatzsteigerung von 8 % durch die Analyse von Daten. Wie die Ergebnisse der Studie zeigen, erzielen Sie erhebliche Vorteile, wenn Sie verstehen wie Datenberichte richtig gelesen und angewendet werden.

Wie Daten die Kundenzufriedenheit steigern

Unternehmen müssen sich auf die Kundenzufriedenheit konzentrieren, um erfolgreich zu bleiben.

Dabei wünschen sich Kunden eine reibungslose Erfahrung und Kommunikation mit Unternehmen, um Unannehmlichkeiten und Frustrationen zu vermeiden. Untersuchungen zufolge liegt die Wahrscheinlichkeit, an bestehende Kunden zu verkaufen, zwischen 60 % und 70 %, während die Wahrscheinlichkeit, an Neukunden zu verkaufen bei lediglich 5-20 % liegt.

Um diese Situation in den Griff zu bekommen, setzen Unternehmen verschiedene Datenanalysestrategien ein. Damit können sie Informationen aus diversen Kanälen sammeln und so die Bedürfnisse und Verhalten der Kunden besser verstehen. Folglich können Vertriebs- und Marketingstrategien entsprechend angepasst werden.

Die richtige Interpretation der Daten ist entscheidend

Man sollte sich allerdings darüber im Klaren sein, dass Entscheidungen, die auf Daten beruhen, nicht immer richtig sein müssen. Wenn die Datenerfassung oder -interpretation nicht korrekt ist, sind auch die auf den Daten basierenden Entscheidungen falsch.

Deshalb ist es sehr wichtig, professionelle Hilfe in Anspruch zu nehmen, um kritische Fehlentscheidungen zu vermeiden.


Sehen Sie sich unsere Erfolgsgeschichten in der folgenden Referenz an oder sprechen Sie mit einem unserer Data Science-Experten.

Niologic is a certified Google Cloud Machine Learning Partner

Ab sofort sind alle unserer Teammitglieder sowohl als Google Cloud Professional ML Engineer und Google Cloud Professional Data Engineer zertifiziert. Ein neuer Meilenstein unserer Partnerschaft mit Google Cloud.

Absatzplanung in der Logistikoptimierung

Wir unterstützen innovative Lösungen in der Logistik, Retail und E-Commerce. Im Rahmen einer Logistikoptimierung konnten wir die M2M-Kommunikatonen zwischen Robotern nachhaltig steigern.

KI Due Diligence

Sie denken über eine Kapitalbeteiligung (VC, Private Equity, Zukauf) in ein Start-up aus der Tech-Branche nach? Das Unternehmen setzt Künstliche Intelligenz (KI) ein und Sie möchten prüfen, ob die KI den hohen Marktanforderungen gerecht wird? Als eine der führenden Data Science und Technologieberatungen Deutschlands mit den größten Kompetenzen im Bereich KI Due Diligence und Technical Due Diligence unterstützen wir sie sowohl bei der Risikominimierung als auch bei der Identifikation neuer Potenziale.

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Big Data. KI. Digital

Wir erhalten regelmäßig mehr als 500 Bewerbungen pro Stellenanzeige. Falls Du Dich für einen Job als AI-Experte (z.B. Data Scientist oder ML Engineer) bei niologic interessiert, möchten wir Dich bitten zunächst diesen Text zu lesen.

Das wichtigste zuerst, wir suchen nach außergewöhnlichen Persönlichkeiten mit erfolgreicher akademischer Laufbahn. Internationale Erfahrungen und globales Denken sind uns dabei sehr wichtig, da unsere Kunden international sehr gut vernetzt sind. Aus diesem Grund solltest Du internationale Erfahrungen (wie z.B. Auslandssemester oder -praktika oder gesamtes Studium in einem anderen Land) mitbringen. Gute Kenntnisse mehrerer Sprachen sind uns wichtig.

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Niologic erreicht als zweites deutsches Unternehmen die Machine Learning Spezialisierung des Google Cloud Partner Programms. In diesem Artikel erfahren Sie, wie wir Machine Learning in der Praxis einsetzten und Unternehmen zum digitalen Erfolg führen.