Datenarchitektur für Pricing Analytics

flowtap Case Study

Herausforderung

Um im B2B Vertrieb die Preise von Angeboten strategisch zu steuern, mussten Kunden-, Produkt- und Marktdaten aus verschiedensten Quellen verknüpft und mittels ökonometrischer Algorithmen verarbeitet werden. Die Integration sowie die fachliche Harmonisierung dieser Daten erwiesen sich mit den verfügbaren Mitteln als sehr komplex.

  • Viele unterschiedliche Datenquellen mit unterschiedlichen Datenmodellen
  • Komplexe Konsolidierung von Kunden-, Angebots- und Produktdaten
  • Geringe Flexibilität bei der Ergänzung von neuen Datenquellen

Lösung

Zur Integration und Harmonisierung der relevanten Datenquellen wurde eine flexible Datenarchitektur unter Nutzung der Cloud aufgebaut. Ein wesentlicher Faktor war dabei, die fachlichen Anforderungen und jene der ökonometrischen Methoden so in der Architektur abzubilden, dass die Balance zwischen Flexibilität und Performance sichergestellt war.

  • Konsistente Sicht auf Kunden, Produkte, Angebote und Märkte
  • Berechnung von Preis-Sensitivitäten und Preisbändern 
  • Machine Learning zur Generierung von individualisierten Preisempfehlungen

Ergebnisse

Die gesteckten Ziele für das Account Management und der Vertriebssteuerung wurden durch die darunterliegende Datenarchitektur in drastisch verkürzter Zeit realisiert.

  • Effizientere Angebotserstellung mit signifikanter Zeitersparnis
  • Verbesserung des strategischen Account Management
  • Flexiblere Datenintegration

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