Reporting & Automatisierung mit Machine Learning
Zielsetzung
Für unseren Kunden Travador entwickelten wir neben einem automatisieren Reporting für unterschiedliche Abteilungen auch Tools um tägliche Aufgaben zu erleichtern, zu beschleunigen oder teilweise komplett zu automatisieren.
Die Zielsetzung des Reporting-Projekts bestand darin, mehr oder weniger in Echtzeit detaillierte Kennzahlen zur Leistungsmessung der Sales & Marketing Kampagnen bereitzustellen. Ebenso die Visualisierung von Kennzahlen (KPIs) wie Konversionsraten, Kundenakquise-Kosten, Customer Lifetime Value und Return on Investment (ROI).
Dies wurde mit aussagestarken Vorhersage Algorithmen kombiniert, um Anpassungen und Reaktionen zu ermöglich - "bevor" es zu spät war.
Anschließend wurden Reportings zur operativen Fehleranalyse entwickelt um operative Prozesse zu erleichtern und beschleunigen.
Über unseren Case Study Partner
Travador ist eines der führenden Kurzreiseunternehmen in Deutschland. Sie bieten einzigartige Reise-Erlebnisse, traumhafte Wellnesshotels und unvergessliche Wochenendtrips - dies immer in Kombination mit exklusiven Angeboten.
Schnittstellen Entwicklung
Zunächst entwickelten wir eine integrierte Datenbank, um Daten aus mehreren Quellen zusammenführen zu können. Dazu nutzten wir mehrere APIs, z.B. von Google und Meta. Auf diesem Weg konnten wir eine hohe Datenqualität sicherzustellen. Auf Grundlage dieser Daten konnten wir verschiedene Prognosemodelle anwenden, um prädiktive Erkenntnisse zu liefern.
Datenbank Entwicklung
Wir entschieden uns in Kombination mit dem Buchungssystem von Travador eine integrierte Reporting Datenbank auf MySQL anzulegen. Dies hatte den Vorteil, dass wir Schnittstellenprobleme mit dem Buchungssystem nahezu ausschließen konnten. Dabei wurde natürlich ein Mirror System genutzt, um die Produktionsdatenbank nicht durch unsere ETL Prozesse und Reportings zu belasten.
Anschließend erstellen wir ein eigenes Schema für die Daten aus verschiedenen Quellen. Die wichtigsten Datenquellen waren dabei Google Ads, Google Analytics und die Daten aus dem Meta-Universum. Drüber hinaus nutzen wir Schnittstellen zu verschiedenen Affiliate Programmen, SEO-Tools und vielen weiteren im Verlauf der Zeit.
Vorhersage Modelle Machine Learning
Wieder auf einem eigenen Schema entwickelten wir die Logik der Reportings. Dabei nutzen wir anfänglich "fertige" Systeme von AWS. Wir entschieden uns dann allerdings schnell eigene Vorhersagemodelle auf Basis von Kernvorhersagefaktoren wie Tageszeit zu entwickeln. Dies geschah noch alles vor einer Zeit in der ML Algorithmen einfach für die breite Masse verfügbar waren.
Das wichtigste Modell war die stündliche Umsatzprognose auf Einzelangebotsebene zur Bewerbung der täglichen Umsatzentwicklung. Insgesamt versuchten wir auch das System so zu entwickeln, dass es flexibel, erweiterbar und skalierbar blieb. Es ist noch bis heute im Einsatz.
Operative Reportings
Nachdem die Kernreportings für das Management, Sales und Marketing erstellt waren, wurde das Thema der operativen Exzellenz angegangen. Dabei erstellten wir z.B. Reportings die nach festen Kriterien Webseiten "Fehler" aufdeckten damit Mitarbeiter diese leicht beheben konnten. Ebenso Erinnerungen bei Spezialangeboten oder Buchungen.
Wir übernahmen im Rahmen des "rapid prototyping" auch die Entwicklung von Tools, die erst später vollständig in die Website integriert wurden, wie eine Angebotskarte oder die automatisierte Erstellung von Gutscheinen.
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Machine Learning & Reporting Lösung entwickeln lassen?
Dann sind Sie hier genau richtig
Warum wir?
Breiter Tech-Stack
Abhängig von Ihrem Datenbanksystem, aber auch von Ihrem Back/Frontend könnten wir Lösungen erschaffen die genau zu Ihnen. Wir können Lösungen in einer Vielzahl von Programmiersprachen umsetzen.
API Erfahrung
Wir kennen diverse APIs vor allem Google und Meta sehr gut und haben bereits eine Vielzahl an Lösungen umsetzt. Wir können im Prinzip jede API einbinden bzw. nutzbar machen.
Forecasting Modelle
Wir entwickelten in der Vergangenheit bereits mehrere eigene Forecasting Modelle mit Hilfe von Machine Learning. Ebenso können wir bestehende Systeme verbessern oder erweitern.