Data driven Optimierung

Transformieren Sie Entscheidungen mit KI‑gestützter Datenanalyse und automatischer Multiplikation von Ergebnis‑KPIs. aiwebtech kombiniert Machine Learning, Automatisierung und Geschäftsstrategie für messbares Wachstum.

  • Fokus: Umsatzmultiplikation, Prozessoptimierung, Conversion‑Steigerung
  • Methoden: Feature Engineering, A/B‑Optimierung, Modell‑Deployment
  • Ergebnis: Schnellere Entscheidungen, vorhersehbares Wachstum
Data driven Dashboard

Unser Ansatz

Wir verbinden datengetriebene Analyse mit geschäftsorientiertem KI‑Engineering. Fokus auf schnelle ROI‑Projekte und skalierbare Pipelines.

  • Datenerhebung & Qualitätssicherung
  • Modelle zur Ergebnismultiplikation
  • CI/CD für ML & Monitoring
Team arbeitet an Modellen

Praxisbeispiele

Drei kurze Fallstudien, wie KI Ergebnisse und Einnahmen vervielfacht hat.

Case 1
Retail Optimierung

Personalisierte Empfehlungen steigerten den Warenkorb‑Wert um 42 % in 3 Monaten.

Case 2
Lead‑Scoring

Automatisiertes Scoring erhöhte Conversion‑Rate um 28 %, Vertriebsfokus optimiert.

Case 3
Preisoptimierung

Dynamische Preise multiplizierten die Marge ohne Nachfragerückgang.

Leistungskennzahlen

Klare KPIs zur Messung der Multiplikationseffekte.

MetricVorherNachher
Umsatz / Monat€120k€198k
Conversion Rate2.1%3.4%
Durchschnittlicher Bestellwert€45€64
Projektbesprechung

FAQ & Technik‑Stack

ETL/ELT Pipelines, Streaming, Batch, Data Lakes und Governance.

Supervised, Reinforcement, Explainability, A/B Testing und automatische Retraining‑Jobs.

Privacy by design, DSGVO-konforme Pipelines, Logging und Zugriffskontrolle.

Team & Expert:innen

Leitung Data Science
Dr. Lena Müller

Head of Data Science — spezialisiert auf Produktions‑ und Sales‑Multiplikation mit ML.

Unser interdisziplinäres Team aus Data Scientists, ML Engineers und Business Analysts baut Lösungen, die Ergebnisse messbar multiplizieren. Wir begleiten Sie von der Idee bis zur Produktionsreife.

Schnellstart: 90‑Tage Plan

Ein pragmatischer Plan, um KI‑Projekte mit sichtbaren Multiplikationseffekten zu liefern.

Phase 1 — Woche 1–2

Audit & Datenaufnahme, Hypothesenbildung.

Phase 2 — Woche 3–6

Modellprototyp & A/B‑Tests, frühe Produktivdaten.

Phase 3 — Woche 7–12

Skalierung, Monitoring, ROI‑Reporting.