Referenzen

In der folgenden Übersicht präsentieren wir eine Auswahl an Projekten, die wir erfolgreich durchgeführt haben, um maßgeschneiderte Lösungen für verschiedene Kundenbedürfnisse zu entwickeln. Diese Referenzen illustrieren unsere Expertise in der Anwendung fortgeschrittener statistischer und datenanalytischer Techniken auf reale Probleme und Herausforderungen. Die Projekte umfassen umfassende Marktanalysen, präzise Kundenprognosen, detaillierte Mitarbeiterbefragungen sowie gründliche Bildungsevaluationen. Durch den Einsatz bewährter Methoden und innovativer Ansätze konnten wir wertvolle Einblicke gewinnen und fundierte Empfehlungen für unsere Kunden erarbeiten. Jede dieser Referenzen stellt ein Beispiel für unsere Fähigkeit dar, komplexe Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln und so den geschäftlichen und strategischen Erfolg unserer Kunden zu unterstützen.

Markt-Durchdringung

Statistik und Data Mining

Titel: Statistische Untersuchungen für die Durchführung von Quantitativer Marktanalyse

Kunde: Lebensmittelkonzern mit hoher Marktdurchdringung

Durch umfassende Arbeit im Feld durch den Einsatz eines mobilen Fragebogens zur Beobachtung soll der Markt der verschiedenen Produktgruppen eines Lebensmittelkonzerns untersucht werden. Dazu werden im gesamten interessierenden Markt Stichproben bei verschiedenen Verkaufskanälen (Restaurants, Diskotheken, Imbissen, Tankstellen usw.) erhoben, die dann mit Gewichtungen weiter verarbeitet werden. Dadurch entsteht eine Bestandsaufnahme des Marktes zu einem bestimmten Zeitpunkt und an bestimmten Orten. Darüber hinaus entsteht über die Zeit auch eine Sammlung von Zeitreihen, die sich wiederum entlang der Produkthierarchie und entlang der Hierarchie in der Geografie verarbeiten lassen. Parallel wurden auch ausgewählte Produkte der Konkurrenz erfasst, sodass sämtliche Analysen auch vergleichend durchgeführt werden können.

Techniken:

  • Beschreibende Zeitreihenanalyse
  • Regressionsanalyse und die Ableitung von Trends und saisonalen Figuren innerhalb der Zeitreihen
  • Anwendung der Methoden auf vergleichende Analysen über Produktkategorien und einzelne Produkte

Kundenanalyse

Data Mining mit R und Python

Titel: Prognosesystem für Kundenentscheidungen

Kunde: Mittelgroßes Unternehmen der Telekommunikationsbranche

Kunden und ihre Eigenschaften sollen untersucht werden, wobei neben der üblichen Ableitung von Clustern und einer oder mehreren Hierarchien, mit denen die Kunden beschrieben werden können, auch insbesondere Prognosen für die zukünftige Entwicklung von Verträgen, der Annahme von Angeboten und natürlich auch der Absprungrate.

Techniken:

  • Clusteranalyse für die hierarchische Zerlegung der Kunden und ihrer Eigenschaften
  • Hauptkomponentenanalyse und Conjoint-Analyse für die Analyse von Entscheidungen, Angeboten anzunehmen oder Verträge zu kündigen
  • Künstliche neuronale Netze für die Vorhersage von einzelnen Entscheidungen
  • Prognose innerhalb der Zeitreihenanalyse für die Vorhersagen von globalen Trends und Schwankungen

Mitarbeiter-Befragungen

Comelio Drache Referenzen

Titel: Beschreibende Analyse und Conjoint-Analyse bei Mitarbeiterbefragungen

Kunde: Beratungsunternehmen im Bereich Personal und empirische Sozialforschung

Das statistische Analysemodul für Mitarbeiterbefragungen enthält die üblichen deskriptiven Verfahren, die bei einem Standard-Fragebogen im Bereich Personalmanagement auftreten. Im Rahmen dieser traditionellen Mitarbeiterbefragung werden aber auch explizit komplexe Fragestellungen behandelt, welche Präferenzen bei Sozialleistungen, Vergütungssystemen und Alternativen bei der Arbeitsorganisation prüfen. Darüber hinaus soll auch die Glaubwürdigkeit von Management-Aussagen und Handeln auf sozialer und ethischer Ebene des Managements untersucht werden. Dazu wurden die entsprechenden Fragen mit verschiedenen Verfahren aus der Conjoint-Analyse untersucht. Die jeweiligen Ergebnisse werden dann tabellarisch oder als Diagramm in speziellen hoch-aggregierten Mannagement-Berichten ausgegeben sowie auch in einem nicht automatisch erstellten Management-Bericht aufbereitet.

Techniken:

  • Clusteranalyse für die hierarchische Zerlegung der Kunden und ihrer Eigenschaften
  • Hauptkomponentenanalyse und Conjoint-Analyse für die Analyse von Entscheidungen, Angeboten anzunehmen oder Verträge zu kündigen
  • Künstliche neuronale Netze für die Vorhersage von einzelnen Entscheidungen
  • Prognose innerhalb der Zeitreihenanalyse für die Vorhersagen von globalen Trends und Schwankungen

Bildungsevaluation

Bildungsevaluation

Titel: Analyse von Schulungsmaßnahmen und Lernergebnissen im Rahmen von Bildungsevaulation

Kunde: Beratungsunternehmen im Bereich Personal und Bildung

Das Bewertungssystem bietet die Möglichkeit, die Qualität von Bildungsmaßnahmen zu untersuchen. Dabei betreffen einige Fragestellungen direkt die Teilnehmer und ihre individuelle Einschätzung einer Schulung oder sonstigen Weiterbildungsmaßnahme sowie ihre Erwartungen an eine solche Maßnahme und wie sie erfüllt wurden. Andere Fragestellungen dagegen sollen verschiedene Arten von Bildungsmaßnahmen zum gleichen Thema, die in verschiedenen Längen oder Formen durchgeführt wurden, miteinander vergleichen. Neben einer einzelnen Analyse innerhalb der beiden Dimensionen “Teilnehmer” und “Schulung” werden dann auch Wechselwirkungen zwischen beiden Dimensionen und multivariate Analysen durchgeführt.

Techniken:

  • Faktorenanalyse zur Bündelung von mehreren gemessenen Variablen
  • Hauptkomponentenalyse zur Ableitung von wesentlichen Einflussfaktoren auf den Lernerfolg
  • Logit-Analyse bzw. logistische Regression zur beschreibenden Analysen von Gruppen und ihren Eigenschaften bzgl. verschiedenen untersuchten Fragen