Graue Linie

Einzelhandel

Projekte aus der Retail Branche

29FORWARD unterstützt Einzelhandelsunternehmen bei der digitalen Transformation durch maßgeschneiderte Datenmanagement- und Analysestrategien. Unsere Projekte reichen von der Implementierung von Big Data-Plattformen über die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien bis hin zur Modernisierung von Data Warehouses.
Freisteller aus verschiedenen geometrischen Formen

Herausforderungen

Insbesondere im Einzelhandel stehen Unternehmen vor der Herausforderung, sich an ein schnell veränderndes Marktumfeld und die steigenden Erwartungen der Kunden an ein personalisiertes Einkaufserlebnis anzupassen. Dazu kommt die Notwendigkeit, große Mengen an Kundendaten effizient zu verwalten, zu analysieren und dabei gleichzeitig zu schützen. Die spezifischen Herausforderungen unserer Projekte umfassen die Migration und Reinigung veralteter Datensätze, die Konzeption und technische Umsetzung von Datenschutzmaßnahmen, die Modernisierung der Dateninfrastruktur sowie die Analyse von Kundendaten zur Förderung datengestützter Entscheidungen.

Unser Beitrag

Grafik von der Zahl 29 mit Outlines und Pfeilen

Unser Beitrag

Wir arbeiten eng mit Einzelhandelsunternehmen zusammen und unterstützen sie dabei, ihre Datenlandschaft zu modernisieren und einen datengetriebenen Ansatz für ihr Geschäft zu entwickeln. Wir haben konzernweite Big Data-Plattformen implementiert, die nicht nur die Datenqualität und Zugänglichkeit verbessern, sondern auch tiefere Einblicke in das Kundenverhalten ermöglichen. Darüber hinaus gewährleisten unsere Lösungen die Einhaltung strenger Datenschutzrichtlinien und fördern die Entwicklung einer zukunftsfähigen, skalierbaren Dateninfrastruktur. Mit 29FORWARD können Einzelhandelsunternehmen ihre Daten effektiver nutzen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und damit im Wettbewerb erfolgreich zu sein.

1. Beispielprojekt

Konzeption einer Big Data Plattform

Ziel dieses Projektes war es, eine konzernweite Big Data-Plattform zu konzipieren, die Migration, Transformation und Reinigung von Kundendaten umfasst und einen „Golden Record“ definiert, um eine einheitliche Kundensicht zu gewährleisten.

Erfolge

Etablierung einer zentralisierten Datenquelle

Etablierung einer zentralisierten Datenquelle mit verbessertem Datenzugang für verschiedene Abteilungen

Erhöhung der Datenqualität

und -genauigkeit

Verbesserung der Kunden­ansprache

durch eine 360-Grad-Kundensicht

Verbesserung der Kunden­ansprache

durch eine 360-Grad-Kundensicht

2. Beispielprojekt

Kundendatenanalyse mittels Big Data Plattform

Entwicklung und Implementierung einer konzernweiten Reporting-Suite und Datenvisualisierungen, die auf der Big Data-Plattform basieren, um Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Erfolge

Verbesserung der Bericht­erstat­tungs­effizienz

und -geschwindigkeit

Bereitstellung tieferer Einblicke

in Kundenpräferenzen und ‑verhalten

Unterstützung datengestützter Entscheidungen

durch visuell aufbereitete Daten

Unterstützung datengestützter Entscheidungen

durch visuell aufbereitete Daten

3. Beispielprojekt

Technische Umsetzung von DSGVO Richtlinien

Konzeption und Einführung automatischer Mechanismen zur Identifizierung und Extraktion vollständiger Kundendatensätze gemäß DSGVO, um Compliance sicherzustellen und das Vertrauen der Kunden zu stärken.

Erfolge

Sicherstellung der Einhaltung der DSGVO-Vorschriften

Schutz der Privatsphäre der Kunden

und Stärkung ihres Vertrauens

Effiziente Verwaltung

von Anfragen zur Datenherausgabe

Effiziente Verwaltung

von Anfragen zur Datenherausgabe

4. Beispielprojekt

Ablösung und Modernisierung des DWH

Beratung und IT-Analyse zur Ablösung des bestehenden Data Warehouse (DWH) mit anschließender Installation eines verteilten DWH basierend auf Amazon AWS, einschließlich Datenmigration aus verschiedenen Quellen.

Erfolge

Erhöhung der Skalierbarkeit

und Flexibilität des Datenmanagements

Verbesserung der Daten­verarbeitungszeiten

Erleichterte Integration

neuer Datenquellen und Analysetools

Erleichterte Integration

neuer Datenquellen und Analysetools

Weitere Sektoren

Banken­sektor

Versicherungs­sektor

Öffentlicher Sektor

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