Nach Belgien, den Niederlanden, Luxemburg und Frankreich entwickeln wir nun auch in Deutschland das erste Angebot unserer Lösungen. Immer wenn wir unserer Plattform ein neues Land hinzufügen, beginnen wir mit der Erfassung der entsprechenden Daten.

„Man kann diesen Prozess mit dem Lösen eines Puzzles vergleichen“, berichtet Mathias Versichele (Senior Data Scientist). „Das Endergebnis ist die Summe vieler kleiner (digitaler) Puzzleteilchen.“

„Offene Datenquellen bilden die Grundlage dieses Datenpuzzles und liefern sofort einen Schatz an soziodemografischen Informationen. Hier geht es beispielsweise um Alter, Wohlstand, Einkommensniveau und Familienzusammenstellung.“

„Unsere größte Herausforderung? Wir benötigen sehr detaillierte Daten, um unsere Vorausschauende Vertriebs- & Marketingmodelle aufzubauen. Deutsche Daten sind jedoch häufig nur auf Kommunalebene verfügbar. Eine Stadt wie Berlin mit dreieinhalb Millionen Einwohnern wird beispielsweise auch als eine Kommune betrachtet. In den letzten Wochen haben wir einiges an Zeit investiert, um anhand fortschrittlicher Verfahren die Daten auf das kleinstmögliche geographische Niveau herunterzubrechen. Mit Erfolg!“

„Sehr detaillierte Daten sind essenziell, um unsere vorausschauenden Vertriebs- & Marketingmodelle zu erstellen.“

Unsere Datenfachleute widmen der Qualität der erfassten Daten selbstverständlich besonders viel Aufmerksamkeit. „Garbage in bedeutet nun einmal garbage out, d. h. Fehler in den Daten führen zu falschen Ergebnissen. Durch den Aufbau eines eigenen Rahmens können wir sehr effizient Qualitätskontrollen und Daten-Updates durchführen. So haben wir die Gewissheit, dass unsere Daten immer verlässlich und umfassend aktuell sind.“