Data meets Product. Data creates Insights. Data adds Value.

Data Product Services

Verwandeln Sie ungenutzte Daten in messbaren Geschäftsnutzen. FELD M unterstützt Sie dabei, Datenproduke zu entwickeln, um effizientere Prozesse, bessere Entscheidungen und optimierte Kundenerlebnisse zu ermöglichen. Mit einem interdisziplinären, produktorientierten Ansatz sorgen wir dafür, dass Ihre Daten Mehrwert schaffen – von der Konzeption bis zur Umsetzung.

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Verwandeln Sie ungenutzte Daten in messbaren Geschäftsnutzen. FELD M unterstützt Sie dabei, Datenproduke zu entwickeln, um effizientere Prozesse, bessere Entscheidungen und optimierte Kundenerlebnisse zu ermöglichen. Mit einem interdisziplinären, produktorientierten Ansatz sorgen wir dafür, dass Ihre Daten Mehrwert schaffen – von der Konzeption bis zur Umsetzung.

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Was wir bieten

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Data Product Services

Bis zu 73 % der Unternehmensdaten werden nicht genutzt, um Erkenntnisse aus ihnen zu gewinnen oder einen Mehrwert zu schaffen. Hauptursachen hierfür sind meist Unklarheiten in der Datenstrategie und fehlende Data Literacy, aber auch eine unzureichende Datenarchitektur, die sich in mangelnder Datenqualität, veralteten Technologien und langsamen Prozessen widerspiegeln.

Das Data Product Team von FELD M löst datenbezogene Herausforderungen durch die Entwicklung umfassender Advanced-Analytics-Lösungen. Dabei berücksichtigen wir Infrastruktur, Visualisierungen und die spezifischen Anforderungen unserer Kunden.

Wir schaffen Datenprodukte oder Anwendungen, deren zentrales Wertversprechen auf Daten basiert. Wir kombinieren Produktmethoden mit Disziplinen wie Data Engineering, Business Intelligence und UX.

Kontaktieren Sie uns

Data Engineering & Architecture

  • Beratung und Implementierung von Datenarchitekturen

  • Entwicklung von Datenpipelines (ETL/ELT)

  • DevOps

  • Cloud-Lösungen in AWS, Azure und GCP

  • Event-Verarbeitung in Echtzeit

  • SCRUM / Agile Software-Entwicklung

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Data Science & AI

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Business Intelligence & Analytics

  • BI-Beratung und Datenanalyse

  • Datenvisualisierung und Insights

  • Anforderungsentwicklung

  • Tool Stack-Beratung und Tool Setup

  • Konzeption und Implementierung von Datenmodellen

  • Design und Entwicklung von Dashboards

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Data meets Product

 

Understand

Verstehen

Datenprodukte zielen darauf ab, klar definierte Geschäftsprobleme und tatsächliche Nutzerbedürfnisse zu erfassen und zu verbessern. Die ersten Schritte für das Design eines Datenprodukts sind daher:

  • Gemeinsames und detailliertes Verständnis der Probleme schaffen

  • Übersetzung der Probleme in umsetzbare Produktanforderungen

Build

Entwickeln

Das Hauptmerkmal eines Datenprodukts ist, dass ein Mehrwert aus der Nutzung von Daten entsteht. Unser Vorgehen:

  • Kombination der drei Disziplinen Data Engineering, Data Science und Business Intelligence

  • Produktorientierter, iterativer Ansatz

  • Frühe Bereitstellung von Prototypen und schnelle Lernschleifen

Deliver

Umsetzen

Datenprodukte sind spezielle Anwendungen, die in verschiedenen Formen auftreten können. Ergebnisse können sein:

  • Data as a service: Daten, die als Input für einen anderen Dienst vorbereitet und bereitgestellt werden

  • Data enhanced products: Daten, die als Bestandteil eines anderen Produkts vorbereitet und bereitgestellt werden

  • Data as insights: Daten, die als Grundlage für Analysen und Entscheidungen aufbereitet und bereitgestellt werden

Value

Mehrwert

Ein erfolgreiches Datenprodukt liefert einen Mehrwert im monetären Sinne (Einnahmen, optimiertes Budget), in Form einer verbesserten User Experience oder durch Steigerung der Effizienz.

Ihr maßgeschneidertes Datenprodukt ist so konzipiert, dass es einen Mehrwert für Ihr spezifisches Geschäftsziel schafft. FELD M ist Ihr Partner, der Sie beim Erreichen dieses Ziels unterstützt.

Mehr zu unserem Vorgehen

Wie wir im Data Product Team arbeiten

Data product - German DE 2

Case Studies

  • Privacy & consent

    TrendRadar: Bei Daten und Analytics immer einen Schritt voraus

  • Web analytics

    Mit A/B-Tests Entscheidungen für das Branding treffen

  • Datacroft

    Effizientes, verlässliches und kundenorientiertes Kampagnentracking

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Data strategy

    Mit Datenstrategie Kundendaten effizient nutzen

  • Datacroft

    Wie berechnet man den Online Traffic Impact zehntausender Media Markt TV-Spots?

  • Privacy & consent

    Ein Consent-Management-Prozess für mehr als 170 digitale Entitäten

  • Data engineering & architecture

    Datenintegration mit einer modernen Datenplattform für nahtlose Analysen

    Eingesetzte Tools
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  • Conversion rate optimization

    Wie eine Versicherungsfirma die Customer Experience mit Contentsquare’s UX-Optimierung verändert hat

    Eingesetzte Tools
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  • Data engineering & architecture

    Von einzelnen Social Media Dashboards zu einer einheitlichen Plattform

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Data science & AI

    Maschinelles Lernen für eine effiziente Dokumenten-klassifizierung

  • Data strategy

    Zugängliche und handlungsrelevante Marketingdaten

  • Data strategy

    Organisationsdesign für den digitalen Wandel

  • Web analytics

    Effiziente Digital Analytics mit Global und Virtual Adobe Report Suites

    Eingesetzte Tools
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  • Datacroft

    Ausgezeichnete Datenqualität für globale Kampagnen

  • Web analytics

    Datenunterschiede minimieren, Datenqualität maximieren

    Eingesetzte Tools
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  • Consumer & user research

    User Experience: nicht allein das Design zählt, sondern auch die Funktionalität

  • Analytics & BI

    Vom Startup zum globalen Player

    Eingesetzte Tools
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  • Consumer & user research

    Klare Positionierung auf dem neuen und wachsenden Online-Automarkt

  • Analytics & BI

    Visualisierung der Performance von Marketing Kampagnen anhand von kundenspezifischen Dashboards

    Eingesetzte Tools
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  • Web analytics

    Datengetriebenes Erreichen von Geschäftszielen mit Google Analytics und GTM

    Eingesetzte Tools
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  • Data strategy

    Mit FELD M’s Data Strategy zur effizienten Umsetzung von Daten Use Cases

  • Data engineering & architecture

    Bereit für die Zukunft – mit einer modernisierten Datenlandschaft

  • Web analytics

    Vom nativen Tracking zur flexiblen Datensammlung mit dem Tag Management System Tealium iQ

    Eingesetzte Tools
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  • Web analytics

    Adobe Analytics-Schulungen für Einsteiger*innen und Fortgeschrittene

    Eingesetzte Tools
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  • Consumer & user research

    Customer Journey Mapping für HORNBACH: Kontaktaufnahme mit der Zielgruppe an allen Touchpoints

  • Web analytics

    Skalierbares und marktübergreifendes Web-Analytics für einen OEM

    Eingesetzte Tools
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  • Data science & AI

    Ein Preisszenario Tool zur Simulation strategischer Szenarien

    Eingesetzte Tools
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  • Web analytics

    Mit einem Digital Analytics Audit zu einer besseren Datenqualität im Versicherungsumfeld

    Eingesetzte Tools
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  • Data engineering & architecture

    Neue Vermarktungspotenziale für die Web-App von Plan.One

    Eingesetzte Tools
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  • Data engineering & architecture

    Aufbau eines globalen Online- und Offline-Datenarchivs in der Azure Cloud

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Web analytics

    Rapid Prototyping zur Integration von TV- und Webdaten

  • Datacroft

    Effiziente Kampagnenoptimierung auf einen Blick

  • Conversion rate optimization

    Wie Sie den Erfolg Ihres neuen Online-Shops vor Relaunch überprüfen können

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Web analytics

    Verbesserung des User Flows in Kreditantragsstrecken durch Web Analyse

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Conversion rate optimization

    Wie Sie Ihre Website für Offline-Sales wachstumsorientiert optimieren können

  • Web analytics

    Serverseitiges Tracking: Verlieren Sie keine Daten durch Adblocker

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Marketing measurement

    Verbesserte Kosteneffizienz durch optimierte Channel Attribution

  • Consumer & user research

    Datengetriebenes Design für Online-/Offline-Communities

  • Data science & AI

    Online-Interaktion, Offline-Kauf - Was ist die Verbindung?

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Data strategy

    Entwicklung einer soliden Grundlage zur Umsetzung von Geschäftszielen und Daten Use Cases

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Web analytics

    Sicherstellung der Datenqualität mit Adobe Analytics Alerting

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Web analytics

    Eine Adobe Analytics E-Commerce-Tracking-Lösung

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Consumer & user research

    Hinter den Kulissen: User Research für eine Online-Schadenmeldungsstrecke in der Versicherungsbranche

  • Web analytics

    Vom Beginner zum Profi: GA4-Trainings für alle Benutzeranforderungen

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Web analytics

    Nahtloses App-Tracking mit Tealium SDK

    Eingesetzte Tools
    Case Study lesen
  • Consumer & user research

    Quantitative Studie für einen erfolgreichen Produktlaunch

Tools, mit denen wir arbeiten

  • Python_(programming_language)-Logo.wine
  • Tableau
  • Spark
  • Dbt
  • Dash_logo_2018_rgb_for_screens-180x53
  • Aws
  • Plotly
  • R_logo.svg-232x180
  • Google-Cloud-Platform-GCP-Logo
  • azure
  • PostgreSQL
  • awsRedshift-180x70
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FELD M in Zahlen

Wir stehen auf Zahlen – hier sind einige unserer Favoriten, um Ihnen einen Einblick zu geben, wer wir sind.  

0

zufriedene Kunden, darunter 11 DAX-Konzerne

0

Net Promoter Score

0

Kundenbeziehungen, die länger als 5 Jahre bestehen

0

Jahre auf dem Markt

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  • spiegel-test
  • Zurich_Insurance_Group_logo_weiß
  • yfood-white
  • plan-one_weiß
  • funk-white
  • audi_weiß

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