Datenquellen zusammenführen
CRM-Aktivitäten, Umsatzzahlen, Marktdaten — Millionen Zeilen aus getrennten Systemen werden zu einer konsistenten Sicht pro Account.
Datenanalyse & KI · Case Study Pharma
Aus Big Data werden Besuchslisten.
Für Kunden aus der Pharmaindustrie analysieren wir CRM- und Revenue-Daten im großen Maßstab. Der Output ist bewusst unspektakulär: eine priorisierte To-do-Liste, die Vertrieb und Management jede Woche nutzen.
Das Vorgehen
Drei Schritte von Rohdaten zu Wirkung.
Muster im großen Maßstab
ML-Modelle erkennen, was kein Mensch in den Rohdaten sieht: Accounts unter Potenzial, auffällige Umsatzentwicklungen, Regionen, die Aufmerksamkeit brauchen.
Priorisierte To-dos
Das Ergebnis landet nicht in einem Report-Friedhof, sondern als konkrete, gewichtete Handlungsliste bei Vertrieb und Management: Wen besuchen, wo nachfassen — diese Woche.
Die Fragen
Fragen, die das System beantwortet.
Statt Dashboards, die jeder anders liest, liefert die Analyse eindeutige Antworten — pro Account, pro Region, pro Woche.
- Welche Accounts entwickeln sich unter ihrem Potenzial?
- Wo lohnt der nächste Außendienst-Besuch am meisten?
- Welche Region weicht vom erwarteten Verlauf ab?
- Welche Maßnahmen haben zuletzt messbar gewirkt?
Datenquellen
CRM · Revenue · Markt
Output
Priorisierte Account-To-dos
Maßstab
Konzern / Big Data
Ähnliche Datenlage, andere Branche?
Das Prinzip funktioniert überall, wo CRM- und Umsatzdaten anfallen. Lassen Sie uns auf Ihre Ausgangslage schauen.