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AI Use Cases
synvert Acce­le­ra­tors
printed diagram and a pen lying on it.
Erfolgsgeschichten

Con­su­mer Goods & Retail  - Vor­her­sage und Zuwei­sungs­op­ti­mie­rung für sta­tio­näre Kanäle

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Über das Projekt

Con­su­mer Goods & Retail

Ein Modell zur Vor­her­sage und Opti­mie­rung der Pro­dukt­zu­wei­sung in sta­tio­nä­ren Kanä­len führte zu einem signi­fi­kan­ten jähr­li­chen Umsatz­wachs­tum durch die Redu­zie­rung von Fehl­kal­ku­la­tio­nen und Retouren.

Aus­gangs­lage

Ein gro­ßes Ein­zel­han­dels­un­ter­neh­men sah sich mit einer unbe­frie­di­gen­den Fehl­kal­ku­la­ti­ons­quote im sta­tio­nä­ren Bereich kon­fron­tiert. Es gab eine signi­fi­kant hohe Retou­ren­quote, gleich­zei­tig wur­den die Pro­dukte an ande­ren Stand­or­ten viel frü­her als geplant voll­stän­dig ver­kauft, so dass die Nach­frage nicht voll­stän­dig gedeckt wer­den konnte.

Die Archi­tek­tur

Die Archi­tek­tur ist in Google Cloud umge­setzt. Hier­bei wer­den Tech­no­lo­gien wie Google Dataf­low, Google Ver­tex AI, Google Cloud Run und Ope­nAI verwendet.

synvert Vor­teile

Durch die Opti­mie­rung der Pro­dukt­zu­wei­sung wer­den Fehl­kal­ku­la­tio­nen und Retou­ren redu­ziert, was zu einem jähr­li­chen Umsatz­wachs­tum im signi­fi­kan­ten Bereich führt.

Ser­vices von synvert

synvert ent­wi­ckelte ein Modell für die Trieb­kräfte der Nach­frage. Es wur­den ver­schie­dene Merk­male ent­wi­ckelt und die Nach­frage wurde mathe­ma­tisch als Ziel­wert auf der Grund­lage des Umsat­zes model­liert.  Zu die­sem Zweck wurde ein Merk­mal­spei­cher mit ver­schie­de­nen Logi­ken ein­ge­rich­tet. Bei der Gene­rie­rung eines Trai­nings­sets wurde ein Par­al­le­li­sie­rungs­tool ein­ge­setzt, um die zugrunde lie­gen­den Big-Data-Her­aus­for­de­run­gen effi­zi­ent zu meis­tern. Für die Infe­renz ent­wi­ckelte synvert eine voll­au­to­ma­ti­sche, cloud-native Soft­ware­lö­sung, die sich in die Ziel­sys­teme integrierte.

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Soft­ware­Fac­tory bei einem füh­ren­den Unter­neh­men der Automobilsoftwarebranche

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

Wahr­schein­lich­keits­vor­her­sage für die Kundenabwanderung

Früh­erken­nung von mecha­ni­schen Defekten

NLP im Automobilbereich

Ope­ra­tio­nal Data Lake

Real-Time Mar­ke­ting

Auto­ma­ti­sierte Klas­si­fi­zie­rung von Autos nach ihrem Modell

Die­sel­tech Programm

Zen­tra­les Data Warehouse

Data as a Ser­vice – BI & Big Data CC

Ope­ra­tive Arbeit/Unterstützung im Bereich Data Warehousing

Ero­si­ons­de­tek­tion mit Com­pu­ter Vision

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

Ablö­sung einer Softwareeigenentwicklung

CRM Ana­ly­tics und Leadmanagement

Ent­wick­lung ver­schie­de­ner ML Use Cases mit AWS

Unter­neh­mens­weite Datenintegration

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