Führende europäische Organisationen vertrauen uns
DNA Solutions baut die Dateninfrastruktur für die Digitalisierung im Einzelhandel und Vertrieb: Transaktionen vereint über POS, E-Commerce, CRM und Loyalty, mit Kundensegmentierung durch KI darauf. Wir arbeiten an der Datenebene, von der Preis-, Marketing- und Bestandsentscheidungen abhängen.
Führende europäische Organisationen vertrauen uns
Bei schmalen Margen im Einzelhandel hängen Preis-, Marketing- und Bestandsentscheidungen an Daten, die über POS, E-Commerce, CRM und Loyalty verstreut sind. DNA Solutions vereint diese Quellen in einer Datenebene und setzt KI-Kundensegmentierung und Prognosen darauf: Segmente clustern nach Kaufverhalten statt nach demografischen Regeln und bleiben auf die Transaktionen dahinter rückführbar, mit demselben Data Engineering, das wir für europäische Unternehmen mit extremen Volumen liefern.
Wir entwickeln Technologie, die auf Ihr Geschäftsergebnis einzahlt. Europäische Unternehmen vertrauen uns extreme Datenvolumen und kritische Finanzpipelines an.
Kundenergebnisse ansehenDurch die Optimierung von Softwarelizenzkosten haben wir für mehrere europäische Organisationen über 1 Mio. € an jährlichen Einsparungen erzielt.
Wir haben eine von Deloitte geprüfte Billing-Plattform gebaut und betreuen sie: 300 Mio. € an geprüften Transaktionen, jeden Monat.
Ein Senior-Team aus Ingenieuren und Consultants in ganz Europa.
T-Systems, Satellic, Europäische Kommission: Unsere längsten Engagements halten, weil wir liefern.
Handelsdaten zahlen sich erst aus, wenn Kasse, E-Commerce, CRM und Loyalty dieselben Zahlen melden. Sie dazu zu bringen, ist die eigentliche Disziplin.
Demografische Regeln gruppieren Kunden nach Merkmalen, die wenig darüber sagen, wie sie einkaufen. Wir bauen Segmentierung auf Vektor-Embeddings und semantischer Ähnlichkeit, sodass Kunden nach dem Kaufverhalten aus ihrer Transaktionshistorie clustern. Cluster aktualisieren sich, wenn sich das Verhalten verschiebt, statt von Hand neu berechnet zu werden, und jedes Segment lässt sich auf die Transaktionen dahinter zurückführen. Das lässt Marketing und Analytik mit einem gemeinsamen Satz von Definitionen arbeiten.
POS- und Loyalty-Historie tragen das Signal dafür, was sich wo verkauft und welche Kunden gerade abwandern. Wir bauen Modelle, die die Nachfrage je Produkt und Filiale prognostizieren und wahrscheinliche Abwanderung melden, bevor sie eintritt. Die Modelle werden gegen zurückgehaltene Daten validiert, und ihre Ergebnisse lassen sich auf die Eingaben zurückführen, die sie getrieben haben. Eine Prognose oder ein Churn-Signal kommt mit den Gründen dahinter.
POS, E-Commerce, CRM und Loyalty sind einzeln lesbar, aber selten zusammen. Wir bauen ETL-Pipelines, die diese Quellen in einer Datenebene konsolidieren und aktuell halten, jede Zahl gegen ihre Quelle abgestimmt. Preis-, Marketing- und Bestandsentscheidungen lesen dann über jeden Kanal statt System für System.
Ein Segment oder eine Prognose nützt nur, wenn man sieht, was sie erzeugt hat. Wir halten jeden Cluster und jedes Modellergebnis rückführbar auf die Daten dahinter, auf einem Open-Source-Stack auf Ihrem eigenen Cloud-Konto. Quellcode, Schemata und Dokumentation gehören Ihnen, die Arbeit hängt nicht davon ab, uns dauerhaft zu beauftragen.
Die Arbeit fällt in einige wiederkehrende Handelsaufgaben: Transaktionen über Kanäle vereinen, Kunden segmentieren und die Nachfrage je Produkt prognostizieren.
Was wir entwickelnKI-Segmentierung auf Vektor-Embeddings und semantischer Ähnlichkeit, die Kunden nach Kaufverhalten clustert. Segmente aktualisieren sich von selbst, wenn sich das Verhalten verschiebt, und jedes lässt sich auf die Transaktionen dahinter zurückführen.
Modelle, die POS- und Loyalty-Historie lesen, um die Nachfrage je Produkt und Filiale zu prognostizieren und wahrscheinliche Abwanderung früh zu melden. Validiert gegen zurückgehaltene Daten, mit Ergebnissen, die auf ihre Eingaben zurückführen.
ETL-Pipelines, die POS, E-Commerce, CRM und Loyalty in eine Datenebene ziehen und aktuell halten, jede Zahl auf ihre Quelle abgestimmt, sodass jedes Team dieselben Zahlen liest.
Händler kombinieren meist mehrere dieser Leistungen. Die folgenden kommen am häufigsten vor, jede mit eigener Seite.
Transaktionen über POS, E-Commerce, CRM und Loyalty in einer Datenebene vereint, jede Zahl gegen ihre Quelle abgestimmt, damit jedes Team dieselben Zahlen liest.
Nachfrageprognosen je Produkt und Filiale plus Churn-Vorhersage auf Loyalty- und POS-Historie, mit Modellen, die gegen zurückgehaltene Daten validiert sind.
KI-Kundensegmentierung auf Vektor-Embeddings und semantischer Ähnlichkeit, mit dynamischen Clustern, die sich mit dem Verhalten ändern, statt fester, von Hand neu berechneter Regeln.
Wie wir Segmentierung, Loyalty-Daten und Präzisionsmarketing für Händler angehen.
Was Handels- und Vertriebsteams vor einem Daten- oder KI-Projekt klären wollen.
Ja. Die meisten Händler betreiben bereits ein Kassensystem, eine E-Commerce-Plattform, ein CRM und ein Loyalty-Programm, jede Quelle für sich lesbar, aber schwer zusammen zu lesen. Wir bauen ETL-Pipelines, die diese Quellen in einer Datenebene konsolidieren und aktuell halten, jede Zahl gegen ihre Quelle abgestimmt. Preis-, Marketing- und Bestandsentscheidungen lesen dann über jeden Kanal statt System für System. Wir beginnen üblicherweise mit einem fokussierten Datenfluss auf Ihren eigenen Daten, vor jeder weiteren Verpflichtung.
Wir bauen Segmentierung auf Vektor-Embeddings und semantischer Ähnlichkeit, sodass Kunden nach Kaufverhalten clustern statt nach festen demografischen Regeln. Cluster aktualisieren sich, wenn sich das Verhalten ändert, statt von Hand neu berechnet zu werden, und jedes Segment lässt sich auf die Transaktionen dahinter zurückführen. Diese Nachvollziehbarkeit lässt Marketing und Analytik mit denselben Definitionen arbeiten und erklären, warum ein Kunde in einem bestimmten Segment sitzt.
Ja. Die Nachfrageprognose liest POS- und Loyalty-Historie, um das Volumen je Produkt und Filiale zu projizieren, das speist Einkauf und Bestandsplanung. Die Churn-Vorhersage meldet Kunden, die wahrscheinlich abwandern, solange noch Zeit bleibt, zu reagieren. Beides validieren wir gegen zurückgehaltene Daten, die Genauigkeit wird gemessen, bevor etwas live geht, und die Ergebnisse lassen sich auf die Eingaben zurückführen, die sie getrieben haben. Eine Prognose oder ein Churn-Signal kommt mit den Gründen dahinter. Wir beginnen üblicherweise mit einer Produktfamilie oder einer Filialgruppe, bevor die Modelle auf das ganze Netz ausgeweitet werden.
Ja. Das Ergebnis gehört Ihnen: Quellcode, Datenbankschemata, Infrastructure as Code und Dokumentation, betrieben auf Ihrem eigenen Cloud-Konto, auf einem Open-Source-Stack ohne gebundene proprietäre Lizenzen. Laufender Support bleibt eine Option, die Sie in jeder Phase wählen, das System läuft weiter, ob wir beteiligt bleiben oder nicht. Ein erstes Engagement umfasst üblicherweise einen Datenfluss oder ein Modell, damit Sie sehen, wie das Team auf Ihren Daten arbeitet, bevor Sie sich weiter binden. Dieselben Eigentumsbedingungen gelten dann für jeden weiteren Rollout.
