Webinar: Produkte da, aber im E-Commerce unsichtbar?
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Wenn die Shop-Suche Treffer verpasst und Marktplätze Produkte nicht optimal ausspielen, stecken oft uneinheitliche Merkmale, Kategorien und Produktdaten dahinter. Im Webinar sehen Sie, wie KI und SAP-Integration Daten besser nutzbar machen und manuellen Pflegeaufwand reduzieren.
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Studie: Operative Herausforderungen für Agenturen
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Unsere exklusive Erhebung zeigt: Steigender Effizienzdruck, unsichere Datenlagen und der Einfluss von KI zwingen Agenturen dazu, operativen Strukturen und Geschäftsmodell grundlegend neu auszurichten.
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Etats, Projekte, Launch und Relaunch
thaltegos GmbH gewinnt "BMW Group "
| Projekttitel und ausführende Agentur: | |
| Projekt-Titel: | BMW Group |
| Anbieter/Agentur: | thaltegos GmbH |
| URL | https://thaltegos.de/ |
| info@thaltegos.de | |
| Tel. | +49 89 383 802 46 |
| Strasse | Pettenkoferstr. 35 |
| PLZ | 80336 |
| Ort | München |
| Details zum Projekt: |
|---|
| Art der Meldung |
| Etat-Gewinn |
| Öffentlich zugänglich |
| Nein |
| Leistungen des Anbieters |
| Beratung/Konzeption |
| Branche |
| Fahrzeugbau |
| Anwendungsbereich |
| Intranet |
| Auftraggeber |
| BMW Group |
| Projektleiter beim Anbieter |
| Dr. Annette Klett-Steinbauer |
| Aufgabe/Briefing |
| Mit der Expertise in den Bereichen Management Consulting und Applied Data Science wird thaltegos die BMW Group auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation begleiten. Im Fokus steht die Optimierung der Datenwertschöpfung in Zusammenarbeit mit dem BMW Data Transformation Office. Ein wichtiger Teil der Aufgaben von thaltegos ist die Prozessoptimierung. Dazu gehört insbesondere die Weiterentwicklung des Priorisierungsprozesses, der bestimmt, welche Anwendungsfälle basierend auf ihrem Wertbeitrag priorisiert umgesetzt werden sollen. Digitale Dashboards sollen dabei unterstützen, alle Anwendungsfälle im Hinblick auf verschiedene Perspektiven (z.B. Herkunft, Wert, Reifegrad) zu visualisieren. Ein bedeutender Bestandteil des thaltegos‘ Leistungsumfangs ist zudem die Analyse der relevanten Daten und die Bewertung der Datenqualität. Dabei kommen vielfältige Advanced-Analytics- und KI-Methoden zum Einsatz. Aus den Datenbeständen soll eine globale Datenfabrik aufgebaut werden, die eine Skalierung der nachhaltigen Verwendung der Daten ermöglicht. Ziel ist es, werthaltige Analytics- und KI-Anwendungen deutlich schneller zu realisieren und den damit verbundenen Datenmehrwert besser zu nutzen. |
| Budget |
| k.A. |



