Principal Consultant Data Intelligence
Aktualisiert am 10.01.2024
Profil
Mitarbeiter eines Dienstleisters
Remote-Arbeit
Verfügbar ab: 01.04.2024
Verfügbar zu: 40%
davon vor Ort: 100%
Skill-Profil eines fest angestellten Mitarbeiters des Dienstleisters
Deutsch
Muttersprache
Englisch
verhandlungssicher
Französisch
Grundkenntnisse
Spanisch
Grundkenntnisse

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 7 Monate
2019-03 - 2020-09

Analytische Roadmap

Verbesserung der CRM-, Planungs- und Einkaufprozesse

Tätigkeit

Konzeptionelle Gesamtverantwortung und Beratung sowie Begleitung der Umsetzung und Operationalisierung

Aufgaben

  • Erstellung des Fachkonzepts und Beschreibung der angestrebten Use Cases für CRM und Einkauf
  • Konzeption der Datengrundlage
  • CRM
  • Entwicklung von Prognosemodellen für Churn Prevention, Kundenreaktivierung, Warengruppenaffinitäten, Up-Selling, Retourenverhalten und Kundenwert
  • Integration der Prognosemodelle in die operativen Scoringund Kampagnenmanagementprozesse
  • Design von Kommunikationsmaßnahmen (Kampagnen)
  • Auswertung und Erfolgskontrolle der Kampagnen
  • Planung und Einkauf
  • Entwicklung von speziellen Prognoseverfahren für die Vorhersage von Bestellmengen
  • Integration der Verfahren in die operativen Planungsprozesse
  • Durchführung von Tests zur Bewertung der Prognosegüte

Projekterfolg

  • Signifikante Verbesserungen ggü. den alten Prozessen
  • CRM
  • Steigerung der Aktivitätsquote der Kunden um 75%
  • Steigerung des Umsatz-Uplifts pro Empfänger um 180%
  • Steigerung der Zusatzumsatz-Kosten-Relation um 210%
  • Planung und Einkauf
  • Festigung der Planung durch modellgestützte Empfehlungen
  • Reduzierung des Prognosefehlers von 13,5% auf 8,5%
Oracle DWH KNIME
Handel
10 Monate
2017-03 - 2017-12

Kundensegmentierung und analytische Kampagnenplanung

Konzeptionelle Gesamtverantwortung
Konzeptionelle Gesamtverantwortung

Verbesserung der CRM-Prozesse

Tätigkeit

Konzeptionelle Gesamtverantwortung und Beratung sowie Begleitung der Umsetzung und Operationalisierung

Aufgaben

  • Erstellung des Fachkonzepts und Formulierung der angestrebten Use Cases
  • Konzeption der Datengrundlage
  • Kundensegmentierung
  • Anwendung von Clustering-Verfahren und Identifikation von trennscharfen Kundensegmenten
  • Beschreibung der Kundensegmente anhand aussagekräftiger Steckbriefe
  • Planung von segmentspezifischen Marketinganstößen
  • Analytische Kampagnenplanung
  • Entwicklung von Prognosemodellen für Kampagneneffekte (Uplift-Modelle)
  • Bestimmung der Rentabilitätsschwelle (Cut-Off-Kriterium für die Zielgruppenoptimierung)
  • Bereitstellung der modellgestützten Zielgruppenselektionen

Projekterfolg

  • Signifikante Verbesserungen ggü. den alten Prozessen
  • Steigerung der Response-Quote um 65%
  • Steigerung der Käufer-Quote um 40%
  • Steigerung des Zusatzrohertrags pro Kunde um 110%
Microsoft SQL Server KNIME
Handel
1 Jahr 3 Monate
2010-07 - 2011-09

Prozessoptimierungen im Customer Lifecycle Management

Aufbau datengestützter Prozesse

Tätigkeit

Konzeptionelle Gesamtverantwortung und Beratung sowie Umsetzung von anspruchsvollen Analyseaufgaben

Aufgaben

  • Bestandsaufnahme und ganzheitliche Bewertung des IstZustands
  • Ermittlung des Ziel-Zustands vor dem Hintergrund der Fachanforderungen und der bestehenden IT-Landschaft
  • Konzeption der Daten- und IT-Architektur sowie der Prozesslandschaft für das analytische CRM
  • Integration einer neuen Analyseplattform in die bestehende DWH-Architektur
  • Entwicklung von Analyseszenarien und Prognosemodellen in den Bereichen Churn Prevention, Cross- und Up-Selling und Bewertung des Zahlungsausfallrisikos
  • Durchführung von Analysen für die Bewertung der Neukunden und Akquisitionskanäle (Acquisition Marketing)
  • Erstellung von Simulationsmodellen für die Tarifmigration

Projekterfolg

Bereitstellung einer zukunftsorientierten Analyseplattform Signifikante Verbesserung aller kundenorientierten Prozesse durch Erkenntnisgewinn aus den verfügbaren Daten

Oracle IBM SPSS Modeler Matlab
Telekommunikation

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

  • Promotion in Physik (Abschluss: Dr. rer. nat.)
  • Studium der Physik (Abschluss: Dipl. Phys. Univ.)
  • Gymnasium (Abschluss: allgemeine Hochschulreife)

Position

Position

  • Principal Consultant Data Intelligence

Kompetenzen

Kompetenzen

Schwerpunkte

Datengestützte Optimierung
von Geschäftsprozessen

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Weitere Tätigkeiten

Forschungstätigkeiten in der Entwicklung einer Theorie des Bewusstseins an der Schnittstelle von theoretischer Physik, Neurowissenschaften und Philosophy of Mind

Prozesse

  • Datengestützte Optimierung von Geschäftsprozessen
  • Analytisches CRM und Kampagnenmanagement
  • Kundensegmentierung und Zielgruppenoptimierung
  • Risikomanagement (Bonitätsbewertung, Ausfallrisiken)
  • Bedarfs- und Absatzprognose für die Einkaufsplanung

Methoden und Technologien

  • Data Mining und Predictive Analytics
  • Simulation und Modellierung komplexer Systeme
  • Optimierungsverfahren
  • Methoden und Anwendungsszenarien von KI
  • Analyseorientierte Daten- und IT-Architekturen

Tool Know-How

  • Marktführende Tools für Data Mining / Predictive Analytics
  • Marktführende Tools für Simulation und Optimierung
  • Marktführende Plattformen für KI-Applikationen

BERUFLICHER WERDEGANG

07/2019 - heute

Kunde: auf Anfrage

Rolle: Principal Consultant Data Intelligence

01/2014 - 06/2019

Kunde: auf Anfrage

Rolle: Director Data Science

01/2012 - 12/2013

Kunde: DIWISS

Rolle: Freiberufliche Durchführung von Forschungs- und Beratungsprojekten (Modellierung komplexer dynamischer Systeme, Prognosemodelle für die Geschäftssteuerung)

01/2005 - 12/2011

Kunde: SHS VIVEON AG

Rolle: Executive Manager, Leiter des Unternehmensbereichs Customer Analytics & Business Consulting

07/2001 - 12/2004

Kunde: SHS VIVEON AG

Rolle: Senior Consultant Analytical CRM

07/1995 - 06/2001

Kunde: SIEMENS AG

Rolle: Softwareverfahrensentwickler und Leiter von Innovationsprojekten in den Bereichen KI und CRM

Branchen

Branchen

  • Handel (stationärer Handel, Versandhandel, E-Commerce)
  • Konsumgüter (FMCG)
  • Telekommunikation
  • Medien (Verlagswesen, Privatsender, Online-Portale)
  • Finanzdienstleistung (Banken, Vermögensmanagement)
  • Versicherungen
  • Automotive (Automobilhersteller)
  • Energiesektor (Energieerzeugung, Energieverteilung)
  • Tourismus (Reiseanbieter, Reiseportale)

Einsatzorte

Einsatzorte

Deutschland
möglich

Projekte

Projekte

1 Jahr 7 Monate
2019-03 - 2020-09

Analytische Roadmap

Verbesserung der CRM-, Planungs- und Einkaufprozesse

Tätigkeit

Konzeptionelle Gesamtverantwortung und Beratung sowie Begleitung der Umsetzung und Operationalisierung

Aufgaben

  • Erstellung des Fachkonzepts und Beschreibung der angestrebten Use Cases für CRM und Einkauf
  • Konzeption der Datengrundlage
  • CRM
  • Entwicklung von Prognosemodellen für Churn Prevention, Kundenreaktivierung, Warengruppenaffinitäten, Up-Selling, Retourenverhalten und Kundenwert
  • Integration der Prognosemodelle in die operativen Scoringund Kampagnenmanagementprozesse
  • Design von Kommunikationsmaßnahmen (Kampagnen)
  • Auswertung und Erfolgskontrolle der Kampagnen
  • Planung und Einkauf
  • Entwicklung von speziellen Prognoseverfahren für die Vorhersage von Bestellmengen
  • Integration der Verfahren in die operativen Planungsprozesse
  • Durchführung von Tests zur Bewertung der Prognosegüte

Projekterfolg

  • Signifikante Verbesserungen ggü. den alten Prozessen
  • CRM
  • Steigerung der Aktivitätsquote der Kunden um 75%
  • Steigerung des Umsatz-Uplifts pro Empfänger um 180%
  • Steigerung der Zusatzumsatz-Kosten-Relation um 210%
  • Planung und Einkauf
  • Festigung der Planung durch modellgestützte Empfehlungen
  • Reduzierung des Prognosefehlers von 13,5% auf 8,5%
Oracle DWH KNIME
Handel
10 Monate
2017-03 - 2017-12

Kundensegmentierung und analytische Kampagnenplanung

Konzeptionelle Gesamtverantwortung
Konzeptionelle Gesamtverantwortung

Verbesserung der CRM-Prozesse

Tätigkeit

Konzeptionelle Gesamtverantwortung und Beratung sowie Begleitung der Umsetzung und Operationalisierung

Aufgaben

  • Erstellung des Fachkonzepts und Formulierung der angestrebten Use Cases
  • Konzeption der Datengrundlage
  • Kundensegmentierung
  • Anwendung von Clustering-Verfahren und Identifikation von trennscharfen Kundensegmenten
  • Beschreibung der Kundensegmente anhand aussagekräftiger Steckbriefe
  • Planung von segmentspezifischen Marketinganstößen
  • Analytische Kampagnenplanung
  • Entwicklung von Prognosemodellen für Kampagneneffekte (Uplift-Modelle)
  • Bestimmung der Rentabilitätsschwelle (Cut-Off-Kriterium für die Zielgruppenoptimierung)
  • Bereitstellung der modellgestützten Zielgruppenselektionen

Projekterfolg

  • Signifikante Verbesserungen ggü. den alten Prozessen
  • Steigerung der Response-Quote um 65%
  • Steigerung der Käufer-Quote um 40%
  • Steigerung des Zusatzrohertrags pro Kunde um 110%
Microsoft SQL Server KNIME
Handel
1 Jahr 3 Monate
2010-07 - 2011-09

Prozessoptimierungen im Customer Lifecycle Management

Aufbau datengestützter Prozesse

Tätigkeit

Konzeptionelle Gesamtverantwortung und Beratung sowie Umsetzung von anspruchsvollen Analyseaufgaben

Aufgaben

  • Bestandsaufnahme und ganzheitliche Bewertung des IstZustands
  • Ermittlung des Ziel-Zustands vor dem Hintergrund der Fachanforderungen und der bestehenden IT-Landschaft
  • Konzeption der Daten- und IT-Architektur sowie der Prozesslandschaft für das analytische CRM
  • Integration einer neuen Analyseplattform in die bestehende DWH-Architektur
  • Entwicklung von Analyseszenarien und Prognosemodellen in den Bereichen Churn Prevention, Cross- und Up-Selling und Bewertung des Zahlungsausfallrisikos
  • Durchführung von Analysen für die Bewertung der Neukunden und Akquisitionskanäle (Acquisition Marketing)
  • Erstellung von Simulationsmodellen für die Tarifmigration

Projekterfolg

Bereitstellung einer zukunftsorientierten Analyseplattform Signifikante Verbesserung aller kundenorientierten Prozesse durch Erkenntnisgewinn aus den verfügbaren Daten

Oracle IBM SPSS Modeler Matlab
Telekommunikation

Aus- und Weiterbildung

Aus- und Weiterbildung

  • Promotion in Physik (Abschluss: Dr. rer. nat.)
  • Studium der Physik (Abschluss: Dipl. Phys. Univ.)
  • Gymnasium (Abschluss: allgemeine Hochschulreife)

Position

Position

  • Principal Consultant Data Intelligence

Kompetenzen

Kompetenzen

Schwerpunkte

Datengestützte Optimierung
von Geschäftsprozessen

Produkte / Standards / Erfahrungen / Methoden

Weitere Tätigkeiten

Forschungstätigkeiten in der Entwicklung einer Theorie des Bewusstseins an der Schnittstelle von theoretischer Physik, Neurowissenschaften und Philosophy of Mind

Prozesse

  • Datengestützte Optimierung von Geschäftsprozessen
  • Analytisches CRM und Kampagnenmanagement
  • Kundensegmentierung und Zielgruppenoptimierung
  • Risikomanagement (Bonitätsbewertung, Ausfallrisiken)
  • Bedarfs- und Absatzprognose für die Einkaufsplanung

Methoden und Technologien

  • Data Mining und Predictive Analytics
  • Simulation und Modellierung komplexer Systeme
  • Optimierungsverfahren
  • Methoden und Anwendungsszenarien von KI
  • Analyseorientierte Daten- und IT-Architekturen

Tool Know-How

  • Marktführende Tools für Data Mining / Predictive Analytics
  • Marktführende Tools für Simulation und Optimierung
  • Marktführende Plattformen für KI-Applikationen

BERUFLICHER WERDEGANG

07/2019 - heute

Kunde: auf Anfrage

Rolle: Principal Consultant Data Intelligence

01/2014 - 06/2019

Kunde: auf Anfrage

Rolle: Director Data Science

01/2012 - 12/2013

Kunde: DIWISS

Rolle: Freiberufliche Durchführung von Forschungs- und Beratungsprojekten (Modellierung komplexer dynamischer Systeme, Prognosemodelle für die Geschäftssteuerung)

01/2005 - 12/2011

Kunde: SHS VIVEON AG

Rolle: Executive Manager, Leiter des Unternehmensbereichs Customer Analytics & Business Consulting

07/2001 - 12/2004

Kunde: SHS VIVEON AG

Rolle: Senior Consultant Analytical CRM

07/1995 - 06/2001

Kunde: SIEMENS AG

Rolle: Softwareverfahrensentwickler und Leiter von Innovationsprojekten in den Bereichen KI und CRM

Branchen

Branchen

  • Handel (stationärer Handel, Versandhandel, E-Commerce)
  • Konsumgüter (FMCG)
  • Telekommunikation
  • Medien (Verlagswesen, Privatsender, Online-Portale)
  • Finanzdienstleistung (Banken, Vermögensmanagement)
  • Versicherungen
  • Automotive (Automobilhersteller)
  • Energiesektor (Energieerzeugung, Energieverteilung)
  • Tourismus (Reiseanbieter, Reiseportale)

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