Data Driven

Data Driven Agentur Unternehmensberatung Beratung Consulting

Entwickeln Sie eine Data-Driven-Strategie

Seit mehr als 30 Jahren hilft Alcimed seinen Kunden bei ihren Data-Driven-Ansätzen, von der Datenerfassungsstrategie mit der Identifizierung und Sammlung von Daten über die Bewertung dieser Daten mittels Data Mining bis hin zur Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenvisualisierung.

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    Herausforderungen im Zusammenhang mit Data-Driven-Strategien

    Unternehmen generieren, sammeln und speichern immer mehr Daten. Data-Driven-Ansätze ermöglichen die Umsetzung von Entscheidungsfindungsmethoden auf der Grundlage dieser Informationen.

    Die Umsetzung einer Data-Driven-Strategie umfasst Fragen des Veränderungsmanagements zur Implementierung dieser Strategie sowie der betrieblichen Umsetzung:

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      Wie wir Sie bei bei der Umsetzung Ihrer Data-Driven-Strategie begleiten

      Seit mehr als 25 Jahren unterstützt Alcimed seine Kunden bei ihren Projekten zur Innovation und Entwicklung neuer Geschäftsfelder. Mit der Entwicklung der Technologien und der damit verbundenen Praktiken stehen Daten heute im Mittelpunkt der Geschäftsaktivitäten, und ihre intelligente Nutzung wird zu einer Notwendigkeit. In diesem Zusammenhang sind datenbasierte Überlegungen oft unerlässlich, unabhängig von der Art des Projekts, an dem wir arbeiten.

      Unser Team stellt in unseren Projekten nicht nur Daten in den Mittelpunkt unserer Überlegungen und Modelle, sondern unterstützt Sie auch bei Ihren spezifischen Data-Driven-Projekten und bei der Umsetzung Ihrer Data-Driven-Strategie.

      Abhängig von Ihrem Projekt, Ihrem Kontext und Ihren Herausforderungen, unterstützen wir Sie insbesondere bei

      • Der Identifizierung Ihrer strategischen Daten:

      Unsere Erfahrung in verschiedenen Branchen und unsere Kompetenzen in der Leitung von Arbeitsbesprechungen ermöglichen es uns, kritische Daten zu identifizieren, um die geschäftlichen Herausforderungen und strategischen Notwendigkeiten zu erfüllen. Wenn diese kritischen Daten vorhanden sind, müssen sie abgerufen werden. Wenn sie jedoch noch nicht vorhanden sind, können wir gemeinsam mit unseren Kunden Lösungen entwickeln, um solche Daten zu generieren, sie zu sammeln und herauszufinden, was zu tun ist, um die notwendigen Ziele zu erreichen.

      • Die Identifizierung von Datenquellen und die Erfassungsstrategie:

      Wir unterstützen unsere Kunden bei der Identifizierung von Quellen für interne Daten und bei der internen Beschaffung dieser Daten. Wir definieren, wie diese Daten genutzt werden können, um Antworten auf ihre Fragen zu geben. Wir helfen Unternehmen auch beim Umgang mit externen Daten, indem wir unser Wissen über offene Daten, über die verschiedenen auf dem Markt verfügbaren Datenbanken und über die Verfahren für den Zugang zu öffentlichen und von uns genutzten Datenbanken weitergeben.

      • Datenanalyse:

      Unsere Datenwissenschaftler und Berater verfügen über die analytischen und technologischen Tools für die Untersuchung der Daten unserer Kunden, die die Analyse von qualitativen und quantitativen Daten ermöglichen.

      • Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen:

      Einige Aufgaben erfordern die Implementierung von Vorhersagealgorithmen oder tiefgreifende Analysen. Unsere Datenwissenschaftler entwickeln Algorithmen für maschinelles Lernen, die speziell für jedes Projekt kodiert und an die jeweiligen Herausforderungen angepasst werden.

      • Wir sorgen dafür, dass Ihre Teams mit den Datensubjekten vertraut sind:

      Wir beteiligen uns an der Entwicklung der internen Unternehmenskultur in Bezug auf die Nutzung von Daten durch Schulungen, Diskussionen, die Organisation von Seminaren oder Workshops sowie die gemeinsame Entwicklung von internen Methoden und Prozessen mit den Kundenteams.

      Beispiele aktueller Projekte zu Data-Driven-Ansätzen, die wir für unsere Kunden durchgeführt haben

      • Neugestaltung des Marketing-Modells für ein Medikament mit Hilfe eines datengesteuerten Analyseansatzes

        Ein führendes Unternehmen der pharmazeutischen Industrie wollte das Marketing-Modell für ein Medikament aus seinem Portfolio (welche Ärzte sollen wie oft und über welche Kanäle angesprochen werden) mithilfe eines datengesteuerten Ansatzes überdenken.

        Ziel unseres Projekts war es, durch eine quantitative Analyse das Marketing-Modell zu finden, das den besten ROI ermöglicht, indem die Ansprache der Ärzte und der Marketing-Mix optimiert werden, und zwar auf der Grundlage von Verkaufsdaten, Budgetdaten, Daten über die durchgeführten Werbemaßnahmen sowie Targeting-Daten aus externen Quellen.

        Da unsere quantitativen Analysen begrenzt waren (wenig Daten, teilweise unvollständig), ergänzten wir sie durch eine qualitative Untersuchung, um das ideale Modell zu finden, das der Firma die beste Rendite ermöglicht.

      • Bewertung digitaler Lösungen zur realen Datenerfassung bei der Erstellung eines neuen Angebots

        Wir unterstützten einen unserer Kunden, ein führendes Unternehmen im Gesundheitswesen, das die Möglichkeit zur Diversifizierung seiner Aktivitäten durch die Integration und Nutzung digitaler Lösungen zur Generierung und Erfassung von Real-World Evidence (RWE) prüfen wollte.

        Im Rahmen dieses Projekts bewerteten unsere Teams die verschiedenen auf dem Markt erhältlichen Datenerfassungstechnologien, ihre Eigenschaften, Vorteile und Grenzen sowie die bestehenden Ansätze für ihren Einsatz in Frankreich im Bereich RWE.

        Im Anschluss an unsere Analyse definierten wir 4 Ansätze, die es dem Team ermöglichen, diese neuen ausgewählten digitalen Datendienste zu integrieren und einzurichten, und einen operativen Aktionsplan für die Durchführung von Pilotprojekten aufgestellt. Am Ende war ein Pilotprojekt erfolgreich und unser Kunde konnte ein neues, differenzierendes Angebot einführen.

      • Bestimmung eines Indikators zur Messung des Kundenengagements durch einen datengesteuerten Ansatz

        Für einen unserer Kunden entwickelten wir einen globalen Kundenengagement-Indikator. Ziel dieses Indikators war es, alle verfügbaren Kundendaten zu nutzen, insbesondere in Bezug auf die Reaktionen auf die Kommunikation, um Aktivitäten zu steuern: zu verstehen, welche Aktionen das Kundenengagement auslösten, um die besten zukünftigen Entscheidungen zu treffen.

        Unsere Methodik bestand aus zwei Teilen. Der erste Teil bestand darin, eine gemeinsame Definition des Begriffs „Kundenengagement“ zu erarbeiten und die verfügbaren Daten zur Erstellung dieses Indikators zu definieren. Das Ergebnis war eine externe Untersuchung (Literaturrecherche und Interviews mit wichtigen Akteuren) sowie eine interne Untersuchung durch den Austausch mit den verschiedenen Interessengruppen des Unternehmens. Der zweite Teil bestand darin, diese Daten abzurufen, um den Engagement-Indikator auf verschiedenen Granularitätsebenen in Echtzeit darzustellen.

      • Untersuchung des rechtlichen Rahmens für die Erhebung und Verarbeitung sensibler Daten

        Ein industrieller Akteur wollte ein europäisches Projekt auf die Beine stellen, das auf der Erfassung sensibler Daten in externen Datenbanken basiert. Nach der Durchführung eines ersten Pilotprojekts, das in der Sammlung von Daten und der Einrichtung eines Algorithmus für maschinelles Lernen in einem europäischen Land bestand, wollte unser Kunde den regulatorischen Kontext der Europäischen Union und mehrerer anderer europäischer Länder durchleuchten.

        Ziel unseres Projekts war es, besser zu verstehen, wie die Erfassung sensibler Daten und deren Verarbeitung in diesen anderen europäischen Ländern umgesetzt werden kann. Wir konzentrierten uns daher auf die Datenschutz-Grundverordnung und die nationalen Gesetze, um einen globalen Überblick über das regulatorische Umfeld und die verschiedenen Schritte zu erhalten, die für die Umsetzung des angestrebten Projekts erforderlich sind.

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