AI Use Cases
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Cloud Data & AI im Handel – Effizienz, Personalisierung & Wachstum
Cloud Data & AI revolutionieren den Handel, indem sie Prozesse optimieren, Kunden personalisierte Erlebnisse bieten und Lieferketten effizienter gestalten. Unternehmen profitieren von datengetriebenen Entscheidungen, präzisen Absatzprognosen und optimierten Bestandsstrategien.
Künstliche Intelligenz analysiert Kundendaten in Echtzeit, um maßgeschneiderte Produktempfehlungen zu erstellen und die Customer Journey zu verbessern. Automatisierte Preisgestaltung und dynamische Lagerverwaltung steigern Effizienz und Profitabilität. Machine Learning-Modelle optimieren die Bedarfsplanung, während KI-gestützte Betrugserkennung Zahlungsausfälle minimiert. Process Mining und intelligente Automatisierung helfen, Abläufe zu straffen und Kosten zu senken.
Mit über 30 Jahren Erfahrung und mehr als 3.000 erfolgreich realisierten Projekten ist synvert der ideale Partner für Unternehmen, die ihre digitale Transformation mit Cloud Data & AI vorantreiben wollen.
Implementierung eines abgestuften Forecasting-Modells zur kontinuierlichen Prognose der Gesamtnachfrage im Online-Handel.
Automatisiertes Prognosemodell zur Preisoptimierung bei verschiedenen Verkaufsperioden für ein multinationales Einzelhandelsunternehmen mit Hauptsitz in Europa.
Entwicklung einer Webanwendung als Plattform mit Tools für die Verwaltung der Daten und Anwendungen für die interne Governance-Anwendung durch ein führendes europäisches multinationales Bekleidungsunternehmen.
Analyse, Design und Implementierung einer BI-Plattform in Azure für einen Online-Kleinanzeigenkonzern – einschließlich Design und Implementierung relevanter Tableau-Berichte mit Data Story Telling.
CRM-Konsolidierung in ein Azure Data Warehouse mit verbessertem Reporting für einen großen Online-Kleinanzeigenkonzern.
Entwicklung eines Systems, mit dem Promotionsangebote von Produkten sowohl persönlich zugeschnitten als auch zuverlässig an die Kunden geliefert werden können. Das System funktioniert nach einem Punktesystem, bei dem Kunden belohnt werden, die mehr Daten weitergeben indem sie häufiger teilnehmen.
Ausbau eine Datawarehouse zur Unterstützung der Planung und Optimierung der Besetzung von Sendeplätzen mit Artikeln aus dem Sortiment bei einem Home-Shopping-Sender.
Entwurf und Implementierung eines Hadoop-basierten Systems für die Analyse von Bon-Daten. Die ersten Anwendungsfälle sind Kundensegmentierung und Sortimentsanalyse. Weitere Aspekte sind die Entwicklung einer Near-Real-Time-Versorgung mit Bon-Daten und die Analyse von Nutzerdaten aus der App.
Die Verwaltung einer Jira-Instanz kann komplex und zeitaufwendig sein, besonders wenn man manuelle Prozesse verwendet. Glücklicherweise...
Die Entwicklung von State-of-the-Art Datenplattformen findet kaum mehr einen Weg vorbei an Datalakes. Doch einen Überblick zu...
Einleitung In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie aus Ihren bestehenden Power BI Reports das Maximum herausholen. Denn durch geschickte...
Einleitung Die Konsolidierung, Sicherung und Bereitstellung von aufgearbeiteten Quelldaten ist ein zentraler Aspekt zur Auswer...
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