Blaues Sechseck-Muster
Kundenreferenz

SKOPOS: Tägliche Erkenntnisse zur Kundenstimmung über Alteryx Analytics Automation

Blaues Sechseck-Muster

SKOPOS – Kennzahlen

Branche: Technologie
Abteilung: Business Intelligence
Region: Europa

Umfrageantworten nahezu in Echtzeit analysiert

Onboarding neuer Benutzer:innen – keine Programmierkenntnisse erforderlich

Analyse-Workflows in Alteryx Server geplant

Data Science in umsetzbare Erkenntnisse übersetzen

Ein fundiertes Verständnis von Kunden, Mitbewerb und Märkten kann unabhängig von der Branche den Unterschied zwischen Erfolg und Fehlschlag ausmachen. Die SKOPOS GROUP ist ein führender Marktforschungsanbieter, der diese wichtigen Erkenntnisse für Unternehmen auf globaler Ebene bereitstellt. Die sechs Geschäftsbereiche des Unternehmens beschäftigen sich jeweils mit einer anderen Art von Forschung und Analyse – zu Marken, Produkten, Zielgruppen und mehr.

„Da wir über diese hochgradig spezialisierten Bereiche verfügen, können wir nahezu alle Fragen beantworten, die einem Kunden einfallen“, so Christopher Harms, Mitbegründer und Managing Director von SKOPOS ELEMENTS, dem neuesten Bereich der Gruppe. „Wir beantworten Kundenfragen aus verschiedenen Perspektiven. Wir bieten unseren Kunden nicht nur ein Forschungs- oder Analysemodell, wir unterstützen sie auch bei der Interpretation und Umsetzung dieser Ergebnisse.“

SKOPOS war auf der Suche nach einer Data Engineering-Lösung, die dem Team die Visualisierung der Umfragedaten in Tableau ermöglicht. Und einer ihrer Lieferanten arbeitete bereits mit Alteryx, um genau das zu tun.


Christopher Harms
Christopher Harms
Mitbegründer und Managing Director
SKOPOS ELEMENTS



Eine neue Sichtweise auf die Datenanalyse


„Sobald wir begonnen hatten, mit Alteryx zu experimentieren, erkannten wir die Vielzahl an Problemen, die wir damit über die grundlegenden Analysen hinaus lösen konnten“, so Harms. „Zunächst haben wir nur ein einzelnes Dataset umgewandelt. Jetzt kombinieren wir verschiedene Datasets miteinander, führen automatisierte Modellvorhersagen aus und verwenden mehrere Dashboards, die alle mit Alteryx Workflows gefüllt werden.“

SKOPOS arbeitete zunächst mit Alteryx Designer, um die Datenvorbereitung und -analyse mit den Automatisierungs- und Visualisierungstools zu beschleunigen und diese Ergebnisse in klare Erkenntnisse zu wandeln. Harms und sein Team können nun Analysemodelle wie bisher in R oder Python erstellen und sie mit Alteryx ausführen.

„Die Art und Weise, wie wir mit Alteryx arbeiten, hat unsere Denkweise zu Daten aus der Engineering-Sicht stark verändert“, so Harms. „Früher waren Daten für uns eine einzelne Zeile in einer SPSS-Datei. Denn so hatten wir es an der Universität gelernt. Doch mit Alteryx haben wir uns wirklich mit Datenmodellierung auseinandergesetzt und damit, wie wir Daten so anordnen können, dass sie optimal genutzt werden.“

Nachdem SKOPOS ein Jahr lang mit Alteryx gearbeitet hatte, führten sie zusätzlich Alteryx Server ein und erhöhten dadurch die Automatisierung durch die Ausführung von Modellen ohne manuelle Eingriffe. Das Team hat nun fast 100 Workflows auf einer einzigen, zentralisierten Plattform geplant.


Wir arbeiten an hochkomplexen Projekten, die maßgeschneiderte Lösungen mit vielen Workflows erfordern. Mit Alteryx können wir all das nahtlos umsetzen.

Drei Gründe, weshalb sich SKOPOS für Alteryx entschieden hat:

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01

Von Erkenntnissen zu Maßnahmen: eine Lösung zur Vorbereitung, Anreicherung und Modellierung von Daten zur Visualisierung in Tableau
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02

Benutzerfreundlichkeit: die benutzerfreundliche Oberfläche, die keine Programmierkenntnisse erfordert
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03

Analytics Automation: eine zentrale Plattform für die Planung von Analytics-Workflows

Schnelles Onboarding führt zu schnellen Ergebnissen

Einen der größten Erfolge mit Alteryx erzielte SKOPOS bei einem Projekt für eine große Lebensmittelkette. Die Kunden der Kette können ihre Erfahrung auf zwei Arten bewerten: als einfache Bewertung auf einer Skala von 1–10 und indem sie ihre Meinung in ein Freitextfeld schreiben. Die mehr als zwei Millionen Umfrageantworten, die in einem Jahr verarbeitet werden und die jeweils auch Metadaten über die Kundinnen und Kunden sowie die bewertete Filiale enthalten, erzeugen riesige Datenmengen. Darüber hinaus haben verschiedene Stakeholder ihre eigenen Prioritäten, wobei Produktmanager beispielsweise dem C-Level sehr unterschiedliche Fragen stellen. Und all das muss mithilfe dieses Datasets beantwortet werden. „Wir haben ein Textanalysemodell entwickelt, mit dem wir die größtmöglichen Erkenntnisse aus den offenen Fragen gewinnen können“, so Harms. „Zudem haben wir viele Workflows, die Informationen zwischen unseren Datenbanken und denen der Kunden austauschen und unsere visuellen Dashboards mit Daten versorgen. Und für all das verwenden wir Alteryx.“

Wie kann man beispielsweise tägliche Erkenntnisse zur Kundenstimmung aus mehr als zwei Millionen qualitativen und quantitativen Umfrageantworten gewinnen? SKOPOS' Antwort darauf ist Alteryx. „Das Projekt ist mit der Zeit so komplex geworden. Mit einem Standardprodukt könnten wir keine Ergebnisse nahezu in Echtzeit liefern, da die Arbeit mit so vielen Daten in herkömmlichen SPSS-Methoden praktisch unmöglich ist. Mit Alteryx ist das ganz einfach.“

„Herkömmliche Umfrageplattformen bieten viele Funktionen, die wir mithilfe von Alteryx, Tableau und unseren Machine Learning-Modellen implementiert haben. Der Hauptunterschied besteht darin, dass wir eine maßgeschneiderte Lösung haben, die eng in die Systeme unserer Kunden integriert ist. Darüber hinaus sind unsere benutzerdefinierten Modelle leistungsfähiger in Bezug auf die Tiefe und Flexibilität der Analyse. Wir haben sehr schnell Ergebnisse erzielt.“

Ein Teil des frühen Erfolgs von SKOPOS mit Alteryx war auf die benutzerfreundliche Verwendung einer Drag & Drop-Oberfläche zurückzuführen. „Im Grunde ist es Code-frei. Wir haben ein sehr vielseitiges Team mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Kompetenzen, aber jeder arbeitet mit Alteryx. Einer meiner Informatik-Kollegen kann ein Modell oder eine API in Python schreiben, und unsere Data Analysts können es dann verwenden, ohne irgendeinen Code anrühren zu müssen.“

Dieses einfache Onboarding war auch wichtig, um neuen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern bei SKOPOS den Arbeitseinstieg zu erleichtern und innerhalb weniger Tage einen Mehrwert für das Team zu schaffen, wie Harms erklärt: „Sie können sehr schnell ihre ersten Workflows erstellen. Alteryx ist so unkompliziert und intuitiv und es gibt viele großartige Online-Ressourcen. Unsere neuen Mitarbeiter brauchen sich nicht neben einen Kollegen zu setzen, der ihnen alles erklärt, sondern können ihr Wissen mit Video-Tutorials auf den neuesten Stand bringen.“

Wir bieten etwas, das den meisten Data Science-Teams fehlt. Wir haben Mathematikerinnen, Statistiker, Psychologinnen, Kommunikationswissenschaftler und Beraterinnen, die alle durch die Arbeit mit Alteryx zusammengebracht werden.

Detaillierte Erkenntnisse auf neue Branchen ausweiten

In den vergangenen Jahren arbeitete das Data Science-Team von Harms als interne SKOPOS-Ressource. Doch die Gruppe erkannte die wachsende Nachfrage nach seinem Know-how und brachte 2019 SKOPOS ELEMENTS als eigenständigen Bereich auf den Weg. Heute unterstützt das Team um Harms andere SKOPOS-Teams bei ihren Projekten und sucht nach Möglichkeiten, seine Reichweite über Kundenerkenntnisse hinaus zu erweitern. Beispielsweise arbeitet es momentan mit einem Videoproduktionsunternehmen zusammen, um KI in seine Prozesse zu integrieren.

Aus Sicht von Alteryx bedeutet das, dass die Lösung erweitert und mit der Alteryx Intelligence Suite experimentiert wird.

„Wir bieten etwas, das den meisten Data Science-Teams fehlt. Wir haben Mathematikerinnen, Statistiker, Psychologinnen, Kommunikationswissenschaftler und Beraterinnen, die alle durch die Arbeit mit Alteryx zusammengebracht werden.“

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