Projekte

Wir haben die Zahl der niederländischen Besucher in einem Einkaufszentrum in Nordrhein-Westfalen um 10 % erhöht, indem wir relevante Cluster niederländischer Postleitzahlen entlang einer wichtigen deutschen Autobahn identifiziert und gezielt mit Anzeigen angesprochen haben. Um die relevanten Ballungsräume zu finden, haben wir eine geografische Analyse von Telekommunikations-/Bewegungsverfolgungsdaten verwendet und ein sich automatisch aktualisierendes für die Mitarbeiter Dashboard erstellt.

Um einen großen Einzelhändler von einer Verlängerung seines Mietvertrags zu überzeugen, haben wir für zwei Einkaufszentren in Baden-Württemberg soziodemografische und sozioökonomische Daten analysiert und diese mit der Besucherzahl pro Postleitzahl kombiniert: Wir haben die überlegene Kaufkraft unseres Kunden aufgezeigt und einen nachweisbaren Verlust einmaliger Kunden aufgrund fehlender Kannibalisierungseffekte in der Region nachgewiesen, falls der Vertrag nicht verlängert wird.

Wir haben eine Datenplattformstrategie entwickelt und als Projektmanager zwischen den Daten-, IT- und Vertriebsteams eines großen Einzelhändlers fungiert, um eine Datenplattform zu erstellen, auf die seine B2B-Kunden im Rahmen jährlicher Abonnements zugreifen können.

Wir haben den ungefährlichen Marktanteil der Produktkategorie "Kinderspielzeug" unseres gewerblichen Kunden innerhalb einer Postleitzahl einer westeuropäischen Gemeinde nachgewiesen. Dies führte zu Genehmigungen der Gemeinde, die Kinderspielzeugabteilung auf dem Gelände unseres Kunden zu erweitern.

Wir haben gezeigt, dass zur Wiederbelebung der Innenstadt einer westdeutschen Großgemeinde der Fokus auf die Schaffung urbaner Angebote für Personen mit gehobener mittlerer Kaufkraft und der Altersgruppe der 18- bis 25-Jährigen liegen muss. Der Vergleich der Besucherzahlen der Innenstadt mit nahegelegenen Einkaufszentren diente als klarer Maßstab für das Potenzial, das die Gemeinde versäumt.

Mithilfe von maschinellem Lernen und KI-Techniken haben wir automatisierte und interaktive Benchmark-Analysen für alle Filialen in allen Einkaufszentren unserer Kunden erstellt, um Ausreißer, d. h. unregelmäßige Verkaufszahlen und Kostengewichte, innerhalb von Sekunden zu identifizieren. Dies dient Managern dazu, schnell zu erkennen, wo Verträge oder andere Betriebsfaktoren mit Mietern optimiert werden können.

Im Rahmen unserer teamübergreifenden Arbeit für den Manager eines großen Einkaufszentrums haben wir neue KPIs erstellt, indem wir Datensätze verschiedener Abteilungen kombiniert haben, die zuvor isoliert voneinander gearbeitet hatten (z. B. Nachhaltigkeit und Betrieb, Marketing und Leasing, Marketing und Entwicklung). Durch das Aufbrechen dieser isolierten Bereiche haben die neuen KPIs neue Perspektiven auf die Unternehmensleistung geschaffen, die zur Beantwortung führten des "Was" und "Weshalb" von sich ändernder Unternehmensleistung.

Wir haben eine große Anzahl von KPIs zur Marketingleistung unseres Kunden, der ein Portfolio von Einkaufszentren in Deutschland und Österreich verwaltet, kombiniert, um ein vollständiges Bild der Was-und-Warum-Veränderungen im Kundenverhalten zu erstellen:

Durch die Analyse von Veränderungen im Kundenverhalten mittels physischem GPS und Mobile Data Tracking, Website-Besuchen und Besuchen von Web-Subsites messen wir zunächst, wo, in welchen Kundengruppen und in welchen Kanälen Veränderungen aufgetreten sind und in welchem Ausmaß. Durch Messung der Markenleistung, Net Promoting Scores (NPS) und Social Media-Sentimentanalysen wird dann erklärt, wie diese Veränderungen zustande kamen.