Proof of Value: Datenprodukt
Wir prüfen den Nutzen eines Datenprodukts an echten Daten, bevor Sie in die Skalierung investieren
- Dauer
- 8–12 Wochen
- Format
- Remote + 1–2 Sprints vor Ort (optional)
- Für wen
- Produkt- und Marketingverantwortliche
Wann es sinnvoll ist
- Der Effekt eines Modells soll vor der Skalierung belegt werden
- Das Marketing braucht LTV‑Prognosen für den Einkauf von Traffic
- Gebraucht wird ein A/B‑Test‑System, dem man vertrauen kann
Was Sie erhalten
- Technische PoC‑Architektur und DAG/ETL‑Plan
- Funktionierende Pipeline (ETL/dbt, Modellcode) und Dashboard
- Erfolgsmetriken, A/B‑Test‑Design und Business Case (ROI)
- Übergabe: Dokumentation, Playbook und Schulung Ihres Teams
Passt dieses Format zu Ihnen?
Wir beginnen mit einem kostenlosen 30‑Minuten‑Gespräch: Wir klären die Aufgabe und schlagen passenden Umfang und Zeitrahmen vor
Weitere Leistungen
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Reifegrad‑Audit und Roadmap
Zweiwöchiger Analytics‑Health‑Check: Bewertung in 9 Domänen und Roadmap für 90/180/365 Tage mit TCO‑Schätzung
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Datenplattform: DWH, ETL/ELT und BI
Konzeption des Data Warehouse, Anbindung der Quellen, ETL/ELT‑Pipelines, Data Marts und BI‑Reporting
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Data Governance und Metrics House
Einheitliche KPI‑Definitionen, Metrikkatalog, Datenqualitätskontrolle und Abläufe für die Reaktion auf Incidents
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Interim CDO / Transformationsleitung
Interimistische Leitung von Daten und Analytics: Roadmap, Budget, Anbieterverhandlungen, Teamaufbau und Reporting an die Geschäftsführung
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Team, Schulung und Recruiting
Bootcamps für Analytics‑Führungskräfte, Auswahl von BI-/DWH‑Anbietern, Kandidatenbewertung und Unterstützung beim Recruiting von Analysten