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AI Use Cases

synvert Acce­le­ra­tors
Symbol of a customer and a red heart with a circle consisting of 2 arrows arround it on 4 woooden dices.

Con­su­mer Goods & Retail  - Real-Time Mar­ke­ting




Con­su­mer Goods & Retail


synvert hat für ein gro­ßes Ein­zel­han­dels­un­ter­neh­men ein Real-Time Mar­ke­ting-Sys­tem imple­men­tiert, das Geo­lo­ka­li­sie­rung und ein punk­te­ba­sier­tes Beloh­nungs­sys­tem ver­wen­det, um per­so­na­li­sierte Wer­be­an­ge­bote zu lie­fern, die Kun­den­bin­dung zu för­dern und wert­volle Ein­bli­cke in geschäft­li­che Abläufe zu ermöglichen.

Aus­gangs­lage


Ein gro­ßes Ein­zel­han­dels­un­ter­neh­men wollte ein Sys­tem, in dem Wer­be­an­ge­bote sowohl per­sön­lich zuge­schnit­ten als auch zuver­läs­sig an Kun­den gelie­fert wer­den können.

Das Sys­tem sollte auf einem Punk­te­sys­tem basie­ren, bei dem Kun­den, die mehr Daten tei­len und stär­ker teil­neh­men, belohnt werden.

synvert Vor­teile


Das Sys­tem ermu­tigt die Kun­den, sich stär­ker mit dem Ein­kaufs­er­leb­nis zu beschäf­ti­gen, wodurch zusätz­li­che Daten gene­riert wer­den, die für betriebs­wirt­schaft­li­che Erkennt­nisse genutzt wer­den können.

Die Gut­scheine bie­ten Anreize, durch die Kun­den zu bestimm­ten Käu­fen gelei­tet wer­den können.

Ser­vices von synvert


Die von synvert imple­men­tierte Lösung nutzt Geo­lo­ka­li­sie­rung inner­halb und außer­halb von Super­märk­ten, um Kun­den in Echt­zeit rele­vante Gut­scheine anzubieten.

Zum Bei­spiel, wenn sich der Kunde in der Nähe der Käse­ab­tei­lung befin­det, wer­den ihm zusätz­li­che Rabatte ange­bo­ten, wenn er diese nutzt.

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Ska­lier­bare Fahrzeugdatenbank


DevX-Impact bei einem HR-Tech-Unternehmen


Inter­na­tio­nale Expan­sion eines füh­ren­den E‑Com­merce-Unter­neh­mens


Beschleu­ni­gung der Cloud-nati­ven Ent­wick­lung in der Automobilindustrie


Erken­nung von Anoma­lien bei Retail Verkaufsprovisionen


Ein­rich­tung einer zuver­läs­si­gen und leis­tungs­star­ken Plattform


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Früh­erken­nung von mecha­ni­schen Defekten


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Real-Time Mar­ke­ting


Auto­ma­ti­sierte Klas­si­fi­zie­rung von Autos nach ihrem Modell


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Data as a Ser­vice – BI & Big Data CC


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Ent­wick­lung und Auf­bau einer voll­au­to­ma­ti­schen MLOps-Plattform


Migra­tion einer AWS-Daten­platt­form zu Google Cloud


Vor­her­sage und Zuwei­sungs­op­ti­mie­rung für sta­tio­näre Kanäle


Design und Ent­wick­lung einer Google Cloud-basier­ten Datenplattform


Auf­bau eines echt­zeit­na­hen Empfehlungssystems


Zen­tra­ler Data Lake


Fun­da­mente für das Stammdatenmanagement


Ablö­sung einer kom­ple­xen IBM Data­s­tage Struktur


Smart Data Catalog


Auf­bau einer kon­zern­wei­ten BI-Plattform


Imple­men­tie­rung von Realtime-Datenstrecken


Auf­bau und Wei­ter­ent­wick­lung eines DWH


Eta­blie­rung eines neuen Vertriebsreporting


Auf­bau einer ERP-Datendrehscheibe


Cloud Self Ser­vice-BI zur daten­ge­trie­ben Unternehmensführung


Quell­da­ten­mi­gra­tion mit Auto­ma­ti­sie­rung der Quelldatenanbindung


Ver­ein­heit­li­chung von Auswertungsprozessen


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CRM Ana­ly­tics und Leadmanagement


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