Kick-off-Workshop für Website Stiftung MitMenschlichkeit

Mit einem Kick-off-Workshop startet Folge 3 die Zusammenarbeit mit der Diakonie-Stiftung MitMenschlichkeit. Einen Tag lang wurden gemeinsam die Grundlagen für den neuen Webauftritt der Stiftung erarbeitet.

Seit 2010 fördert die Stiftung MitMenschlichkeit wichtige Hilfsprojekte der Diakonie in Hamburg für Menschen in Not u.a. durch Spenden. Die neue Website ist als Online-Fundraising-Platform konzipiert und soll gezielt Unterstützer und Spender der Stiftung ansprechen und informieren.

Folge 3 zeichnet für die technische und grafische Umsetzung der Website verantwortlich.

… mehr zu diesem Projekt: Spendenportal

Neuronale Netze zur Prognose von Online-Reichweite

Mit Hilfe von Deep Learning und neuronalen Netzen hat Folge 3 ein Prognose-System realisiert, mit dem sich die Reichweite von Anzeigenschaltungen vorhersagen und steuern lässt.

Das System ist für unterschiedliche Arten von bezahlten Anzeigen nutzbar – beispielsweise für Stellenanzeigen, Werbeanzeigen oder für Premiumprofile. Sowohl für laufende als auch für zukünftige Schaltungen kann die wahrscheinliche Reichweite über die Laufzeit vorhergesagt werden.

Unterstützung im Geschäftsprozess

Das Prognose-System unterstützt den den Geschäftsablauf beim Kunden an mehreren Stellen:

Vertrieb: Der Verkäufer kann prognostizieren, welche Reichweite sich mit welchen buchbaren Optionen erzielen lässt. Er kann live verschiedene Optionen durchspielen und seinem Kunden demonstrieren, wie das Zubuchen von Sonderleistungen die Reichweite erhöhen kann. Gemeinsam mit dem Kunden kann er entscheiden, welche Optionen für den Kunden das optimale Ergebnis bieten.

Monitoring: Mit Hilfe der Prognose können die Sachbearbeiter während der Laufzeit erkennen, ob eine Anzeige Gefahr läuft, weniger Reichweite zu erreichen als vorhergesagt.
Für Anzeigen, für die das zutrifft, kann das System Alarm schlagen und Möglichkeiten zur Performance-Steigerung vorschlagen.

Steuerung: Wenn eine Anzeige weniger Reichweite erzielt als vorhergesehen, können Reichweiten-steigernde Maßnahmen aktiviert werden. Dabei kann die Vorhersage genutzt werden, um zu entscheiden, welche Maßnahme ausreichend viel zusätzliche Reichweite einbringt, so dass die zugesagte Performance am Ende der Laufzeit erzielt wird.

Training und Optimierung

Zum Training des Neuronalen Netzes werden Reichweite-Daten aus den letzen Jahren herangezogen. Um so mehr Daten zum Training zur Verfügung stehen, umso exakter werden die Vorhersagen sein, die das System erzeugt. Es reichen aber „handelsübliche“ Datenmengen“ wie sie heutzutage in mittleren Webangeboten erreicht werden. Das System benötigt kein „Big Data“ um verläßliche Prognosen zu erstellen.

Deep Learning bezeichnet einen Satz von Methoden, die gemeinsam haben, dass sie ein neuronales Netz mit realen Daten in vielen aufeinanderfolgenden Iterationen trainieren. Nach jeder Iteration wird die Qualität der Prognose gemessen und die Einstellungen werden für die nächste Runde angepasst. In dieser evolutionären Vorgehensweise werden Einstellungen, die schlechtere Ergebnisse erzielen, schnell als Sackgassen erkannt und das Modell kann schrittweise die Vorhersage-Qualität steigern.

Das Trainieren des Netzes beginnt man in der Regel mit Eigenschaften, die einen klaren Einfluss auf die prognostizierte Größe haben. Sobald die Prognosen ausreichend gut sind, können schrittweise weitere Einflüsse in das Training aufgenommen werden. So lassen sich auch zum Beispiel saisonale und / oder regionale Einflüsse kontrolliert mit in das Modell einbeziehen.

Vielfältige Anwendungsfälle

Prognosen mit neuronalen Netzen sind nicht auf den Anwendungsfall „Reichweite von Bezahlanzeigen“ beschränkt, sondern können vielfältig genutzt werden. Beispielsweise prognostiziert Folge 3 in einem anderen Projekt für einen Großhändler die Dauer, die für das Verpacken einer Bestellung benötigt wird. Diese Prognose hilft dabei, die Auslastung der Packtische zu optimieren.

Folge 3 unterstützt bei der Ideenfindung und der Bewertung der vorliegenden Daten, zum Beispiel im Rahmen eines Data Discovery Workshops. Wir übernehmen das Training des Systems und deployen es auf unseren oder auf Ihren Servern. Anschliessen können die Ergebnisse von Mensch und Maschine genutzt werden. Im Browser können Sie mit Hilfe von generischen oder eigens für Ihren Anwendungsfall erstellten Dashboards und Tools auf die Prognose zugreifen. Gleichzeitig können Sie die Vorhersagen auch über eine REST-API abrufen, um sie in maschinellen Abläufen einzusetzen.

Für genauere Auskünfte melden Sie sich gerne unter data@folge3.de

UX/UI Design für Hochschulranking

Auch 2018 aktualisierte Folge 3 in Zusammenarbeit mit den Wissenschaftlern des CHE und den Journalisten der ZEIT das Backend zur jährlichen Neuveröffentlichung des Hochschulrankings – mittlerweile bereits zum 20. Mal.

Durch die neue Einbindung in den SSO-Service der ZEIT konnten wir die UX erheblich verbessern. Interessierte User können jetzt alle Angebote mit einem einzigen Account nutzen. Dadurch ist es möglich, nathlos vom Interessentest über die Studiengangsuche zum Hochschulranking oder in die Berufsorientierung zu wechseln.

Nach dem Grundsatz „mobile first“ haben wir die Website außerdem auf ein einspaltiges, vollständig responsives Layout umgestellt. Somit gibt es in der Darstellung auf mobilen und stationären Geräten keine Unterschiede mehr – die UI ist einheitlich.

… mehr zu diesem Projekt: Hochschulranking

Jetzt am Start: U-Multirank 2018

Das weltweit größte Hochschul-Vergleichsportal U-Multirank 2018 ist im Juni mit neuen Daten veröffentlicht worden.

Nahmen am ersten Ranking 2014 noch rund 400 Institutionen aus aller Welt teil, vergleicht die aktuelle 5. Ausgabe von U-Multirank bereits mehr als 1.600 Hochschulen aus 95 Ländern, darunter 99 Hochschulen aus Deutschland.
Für Studenten ist es jetzt noch einfacher, die für sie beste Universität weltweit zu finden. Neue multidimensionale Tool Features ermöglichen die Erweiterung der Suchfunktion um eigene Vorgaben und Wünsche.

Folge 3 zeichnete bei U-Multirank 2018 neben der Brand Strategie, der Logo- und Webtoolentwicklung auch für die Weiterentwicklung der Site im SEO-Bereich verantwortlich.

… mehr zu diesem Projekt: U-Multirank

ZEIT ONLINE: Sudoku als Progressive-Web-App

Folge 3 hat für ZEIT ONLINE die erste Progressive-Web-App des Verlags entwickelt. Das Spiel Sudoku kann nun unter Android auch als Icon auf den Handy-Bildschirm geladen und dann im Browser wie eine App geöffnet werden. Ganz ohne App-Store. Außerdem erscheint das Spiel in neuem Design mit Highscore, mehr Schwierigkeitsstufen und der Möglichkeit sich einzuloggen. Wir wünschen viel Spaß beim Ausprobieren!

Data-driven beginnt mit Daten, nicht mit Ideen

Durch die  Digitalisierung entstehen in vielen Geschäftsprozessen systematisch Daten. Diese Daten lassen sich nutzen, um das Unternehmen zu steuern.

Nicht bei jedem Prozess fallen Mengen in der Größenordnung von “Big Data” an. Aber die Vielzahl der Prozesse, die möglichen Korrelationen und die in jeder Abteilung unterschiedlichen Sichtweisen machen die Nutzung der Daten komplex und in der Summe entstehen auch in kleineren oder mittleren Unternehmen Datenlandschaften, die big data bedeuten.

Manuell lassen sich diese Daten nicht sinnvoll nutzen, aber mit Hilfe von Datenanalyse, Business Intelligence,  Visualisierungen und User-zentrierten Interfaces lassen sich aus den Daten die Informationen gewinnen, die für die Entwicklung des Unternehmens relevant sein können.

Der digitale Wandel oder “Wie kann ich Daten effizient nutzen”?

Wer als Entscheider in den letzten Jahren die Diskussion zur fortschreitenden Digitialisierung verfolgt hat, konnte diesen Trend nicht verpassen.

  • „Daten sind das neue Öl“
  • Big Data
  • Die Digitalisierung setzt sich in allen Branchen durch
  • Die amerikanischen Unternehmen sind so erfolgreich, weil sie auf Daten setzen
  • Machine Learning, Neuronale Netzen und Künstliche Intelligenz

Das sind Schlagwörter, die jeder schon einmal gehört hat. Und jeder hat schon von Unternehmen gehört, die Daten erfolgreich einsetzen. Aber gleichzeitig ist es für viele Entscheider nicht offensichtlich, wie sich Daten im eigenen Unternehmen sinnvoll nutzen lassen:

  • Sie haben Daten aber sie nutzen sie kaum, weil die zündende Idee fehlt.
  • Oder es ist eine Idee vorhanden, aber es fehlen die passenden Daten.
  • Oder Daten und Idee sind vorhanden, aber das ganze Thema ist Neuland und die Frage ist: „Wie legen wir los…?“

In diesen Situationen kann Folge 3 unterstützen. Wir haben in den letzten Jahren eine Vielzahl von datenbasierten Projekten umgesetzt und kennen jede der oben aufgezählten Situationen aus eigener Erfahrung. Wir machen Bestandsaufnahmen, entwickeln Ideen und setzen diese technisch um. So unterstützen wir Unternehmen auf dem Weg, ihr Daten-Potential zu heben.

Die zündende Idee fehlt

Sie haben oft von den Möglichkeiten gehört, die sich durch Daten bieten („Daten sind das neue Öl“, siehe oben …) und Sie sind daran interessiert, das Thema für Ihr Unternehmen anzugehen, aber:
Die zündende Idee will sich nicht einstellen.

Das ist eine häufige Situation. Nicht jeder entwickelt aus dem Nichts heraus revolutionäre Ideen. Die meisten Unternehmen, die erfolgreich datenorientiert arbeiten, haben nicht mit der einen zündenden Idee begonnen. Oft sind sie genau anders herum gestartet. Sie haben sich zuerst einen Überblick verschafft, welche Daten im Unternehmen vorliegen. Und haben davon ausgehend Ideen entwickelt, wie sich mit diesen Daten Prozesse verbessern lassen.

Viele der systematisch entstehenden Daten können bei der Unternehmensentwicklung helfen, von der Optimierung einzelner Prozesse bis hin zur kontinuierlichen Darstellung  der wichtigsten KPIs. Wer sich seine Daten aufmerksam anschaut, wird Ideen entwickeln, wie sie sich nutzen lassen.

Folge 3 kann in dieser Situation helfen, indem wir mit Ihnen im Rahmen eines Data Discovery Workshops, die vorliegenden Daten sichten und gemeinsam Ideen entwickeln, wie sich die Daten für Ihr Unternehmen sinnvoll einsetzen lassen.

Wir haben die Erfahrung, um Datenquellen zu bewerten, Verknüpfungspotential zu sehen und wir haben in den letzten Jahren zahlreiche Datenlösungen umgesetzt, aus denen wir Anregungen bei der Ideenfindung einbringen können.

Die Idee ist da, aber die Daten fehlen

Das ist die andere Situation, die ebenfalls immer wieder vorkommt.

Sie haben eine zündende Idee, wie sie mit einem datenbasierten Ansatz Ihr Unternehmen erheblich weiter bringen können. Aber um die Idee umzusetzen, fehlen Ihnen die Daten und Sie wissen nicht, wie sie an diese heran kommen können.

Dass Daten fehlen kann unterschiedliche Ursachen haben. Vielleicht liegen die Daten irgendwo vor, aber nicht dort, wo Sie sie benötigen. Oder aber, die Daten gibt es in der benötigten Form noch gar nicht und sie müssen gesammelt oder erzeugt werden.

In beiden Fällen können wir Sie unterstützen. Falls die Daten existieren, aber aus technischen Gründen für Sie nicht erreichbar sind, können wir die Daten für sie importieren, aufbereiten und für Ihre Prozesse bereitstellen.

Auch wenn es die Daten noch gar nicht gibt und sie erst „erschaffen“ werden müssen, können wir helfen, da wir in den letzten Jahren viele Projekte begleitet haben, die Daten erzeugen. Das kann zum Beispiel über Tracking funktionieren oder ganz klassisch über Befragungen. Oder auch über das Zusammenführen, die Analyse und die Aggregation vorhandener Quellen.

Die Idee ist da, die Daten sind vorhanden, aber wie geht es jetzt weiter?

Sie haben Daten, sie haben ein Ziel, jetzt muss es nur noch umgesetzt werden. Aber ist das nicht eine Mammut-Aufgabe? Und müssen Sie sich nicht zuerst für ein Data-Warehouse und eine Business-Intelligence-Lösung entscheiden, bevor Sie mit dem ersten Projekt starten können?

Unsere Empfehlung ist es, klein zu starten. Mit Pilotprojekten, mit freier Software, mit einem agilen Ansatz und überschauberen Zielen. Die Gestaltung der unternehmensweiten Datenlandschaft  ist eine sehr große Aufgabe, und es ist sicherlich wichtig, bei jedem Schritt das Fernziel im Auge zu haben. Aber die Aufgabe ist so groß und die Konsequenzen des Digitalen Wandels sind nicht abzusehen, so dass weitreichende, fundierte Entscheidungen oft nicht getroffen werden können. Die Konsequenz ist Aufschub und Stillstand in einer Situation, in der eigentlich Flexibilität und die Bereitschaft zum Wandel angebracht sind.

Dazu kommt, dass Datenprojekte oft Software-Entwicklungen sind, von denen sich in den letzten Jahren gezeigt hat, dass sie sich nur sehr unzureichend vorab planen lassen. Stichwort “Agile Entwicklung”.

Bei der kontinuierlichen Anpassung der Projektziele spielen die folgenden Faktoren eine Rolle:

  • Bei der Beschäftigung mit den Daten ergeben sich oft neue Erkenntnisse entweder über den Prozess an sich oder über die Struktur und die Aussagekraft der Daten
  • Der Appetit kommt beim Essen: Intensive Beschäftigung führt zu neuen Ideen
  • Der Appetit kommt beim Essen: Zwischenstände führen beim Kunden zu verstärktem Nachdenken über das Projekt und auch daraus entstehen neue Ideen
  • Daten-Projekte sind meist langlebige Projekte. Rahmenbedingungen ändern sich während der Projektdauer.

Um das Projekt erfolgreich abschliessen zu können, sollte daher ein agiler Ansatz gewählt werden, der in der Lage ist, die veränderten Anforderungen während der Projektlaufzeit aufzunehmen und in eine bessere Version des ursprünglichen Gedankens zu transformieren.

Oft beginnen wir mit einem gemeinsamen Data Discovery Workshop, in dem die vorliegenden Daten untersucht und Nutzungsideen entwickelt werden. Aus einem solchen Workshop kann sich ein Pilotprojekt ergeben. Wenn das erfolgreich verlaufen ist, können weitere Nutzungsideen entwickelt und umgesetzt werden. Schritt für Schritt werden so mehr datenbasierte Prozesse aufgebaut, die das Unternehmen auf dem Weg in die Digitalisierung unterstützen.

Ungeplante Agilität und fehlende Erfahrung können schnell zu einem Kostenfaktor werden beziehungsweise im Extremfall dazu führen, dass das Projekt gestoppt wird. Folge 3 kann hier unterstützen, weil wir erfahren sind was die Steuerung dynamischer Projekte angeht und ein Instrumentarium geschaffen haben, mit dem sich die gängigen Anforderungen datenbasierter Projekte schnell und  flexibel umsetzen und anpassen lassen.

Wir freuen uns über Ihr Interesse an Datenprojekten: data@folge3.de

… mehr zu diesem Projekt: Datenbasierte Projekte

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