1 Mio. €
Jährliche Einsparungen für europäische Kunden
Bis zu 1 Mio. € jährliche Einsparungen bei Softwarelizenzen für einige unserer Kunden.
Von unseren Kunden mit 4.87/5 auf Sortlist bewertet★★★★★
Mehr erfahrenKundengruppen mit KI im Handel
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
KI-Segmentierung für Handelsmargen
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.
DNA Solutions in Zahlen
Wir entwickeln Technologie mit messbarem Beitrag zu Ihrem Geschäftsergebnis. Europäische Unternehmen vertrauen uns extreme Datenvolumen und kritische Finanzpipelines an.
Ein Senior-Team aus Ingenieuren und Consultants in ganz Europa.
300 Mio. €
Geprüfte Transaktionen pro Monat
Wir haben eine von Deloitte geprüfte Billing-Plattform gebaut und betreuen sie: 300 Mio. € an geprüften Transaktionen, jeden Monat.
6 Jahre
Langjährige Kundenbeziehungen
Mehrere Kunden arbeiten seit sechs Jahren mit DNA Solutions. Wir entwickeln und betreuen ihre Software weiter, wenn sich ihre Anforderungen verändern.
Handelsdaten für besseres Targeting
Handelsdaten zahlen sich erst aus, wenn Kasse, E-Commerce, CRM und Loyalty dieselben Zahlen melden. Sie dazu zu bringen, ist die eigentliche Disziplin.
Kundensegmentierung und Embeddings
Demografische Regeln gruppieren Kunden nach Merkmalen, die wenig über ihr Kaufverhalten aussagen. Wir bilden Segmente aus Vektor-Embeddings und Transaktionsdaten; die Cluster aktualisieren sich bei Verhaltensänderungen. Jedes Segment bleibt auf seine Ursprungstransaktionen rückführbar, damit Marketing und Analytik mit denselben Definitionen arbeiten.
Nachfrage- und Churn-Prognosen
POS- und Loyalty-Historie zeigen, was sich wo verkauft und welche Kunden abwandern könnten. Unsere Modelle prognostizieren die Nachfrage je Produkt und Filiale und melden Churn frühzeitig. Wir validieren die Ergebnisse gegen zurückgehaltene Daten und führen jede Prognose auf ihre Eingaben zurück.
Daten über alle Kanäle vereinen
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.
Nachvollziehbarkeit und Eigentum
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.
Customer-Intelligence-Systeme für Handelsteams
Die Arbeit fällt in einige wiederkehrende Handelsaufgaben: Transaktionen über Kanäle vereinen, Kunden segmentieren und die Nachfrage je Produkt prognostizieren.
Was wir entwickelnKundensegmentierung und Analytik
KI-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.
Nachfrage und Churn prognostizieren
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.
Vereinheitlichte Dateninfrastruktur für den Handel
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.
Von Handelsdaten zu Entscheidungen
Händler kombinieren meist mehrere dieser Leistungen. Die folgenden kommen am häufigsten vor, jede mit eigener Seite.
Datenanalyse
Datenvereinheitlichung & ETLTransaktionen über POS, E-Commerce, CRM und Loyalty in einer Datenebene vereint, jede Zahl gegen ihre Quelle abgestimmt, damit jedes Team dieselben Zahlen liest.
ETLDatenvereinheitlichungAbstimmung
Zur Leistung → 
Predictive Analytics
Prognosen & ChurnNachfrageprognosen je Produkt und Filiale plus Churn-Vorhersage auf Loyalty- und POS-Historie, mit Modellen, die gegen zurückgehaltene Daten validiert sind.
NachfrageprognoseChurnValidierung
Zur Leistung → 
KI & Machine Learning
Segmentierung & EmbeddingsKI-Kundensegmentierung auf Vektor-Embeddings und semantischer Ähnlichkeit, mit dynamischen Clustern, die sich mit dem Verhalten ändern, statt fester, von Hand neu berechneter Regeln.
SegmentierungEmbeddingsDynamische Cluster
Zur Leistung →Wie DNA Solutions an Retail-Analytik herangeht
Wie wir Segmentierung, Loyalty-Daten und Präzisionsmarketing für Händler angehen.
FAQ zur KI-Segmentierung
Was Handels- und Vertriebsteams vor einem Daten- oder KI-Projekt klären wollen.
Kann DNA Solutions unsere Daten über POS, E-Commerce, CRM und Loyalty vereinen?
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.
Wie funktioniert KI-Kundensegmentierung in der Praxis?
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.
Können Sie auf unseren Daten Nachfrage prognostizieren und Churn vorhersagen?
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.
Wenn wir mit DNA Solutions arbeiten, gehört uns das Ergebnis?
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.