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CLARO Consulting

Dateninfrastruktur für ROI-Optimierung

Für kleine und mittelständische Unternehmen, die ihre Daten nutzen wollen.

Von ungeordneten Daten zu Echtzeit-Insights. Wir baue das Fundament: strukturierte Datenerfassung, Dashboards, statistische Modelle und Predictions alles auf Ihre bestehenden Systeme, DSGVO-konform. Fokus: Marketing-ROI und messbare Geschäftsergebnisse.

Vom ersten Gespräch
zum Ergebnis

01/03

Daten-Audit & Datenstrategie

Wir analysieren Ihre Datenquellen, Systeme und Schnittstellen von CRM und Analytics bis zu Marketing-Tools. Wir zeigen, wo Daten entstehen, wie sie fließen und wo Potenzial oder Lücken liegen.

02/03

Datenintegration & KPI-Dashboards

Wir verbinden Ihre Daten mit ETL-Prozessen und Tools wie n8n und schaffen eine verlässliche Datenbasis. Darauf bauen wir klare KPI-Dashboards mit den Kennzahlen, die wirklich zählen.

03/03

Datenanalyse & Predictive Analytics

Wir nutzen SQL, Python und statistische Modelle, um aus Daten konkrete Erkenntnisse zu gewinnen etwa zu Conversion, Retention oder Churn. Ihr Team wird geschult und kann die Lösung selbstständig nutzen.


Dateninfrastruktur für ROI-Optimierung

Es gibt unzählige kleine und mittelständische Unternehmen, die Tausende Euro in Marketing stecken und am Ende nicht wissen, wo das Geld hingeht.

Sie haben Daten in Google Analytics, im CRM, in META. Aber die hängen zusammenhanglos herum. Niemand schaut sie an. Und wenn doch, erzählen sie nicht die ganze Geschichte.

Das ist nicht ein technisches Problem. Das ist ein Geschäftsproblem. Weil man nicht weiß, welcher Kanal wirklich rentabel ist, welche Kundengruppe die beste Lifetime Value hat, wo man sparen sollte und wo man verdoppeln sollte.

Ich habe eine ganze Data-Analytics-Unit aufgebaut. Von Grund auf. Ich habe gesehen, wie man aus fragmentierten Daten echte Insights schafft.

Was tun wir konkret?

Das Projekt nimmt genau da an, wo Ihre Daten heute liegen und baut das Fundament auf, mit dem Sie echte, datengestützte Entscheidungen treffen können.

Das beginnt damit, dass wir verstehen, wo Ihre Daten leben. Salesforce? Google Analytics? Meta Ads? Das ist die Grundlage.

Dann strukturieren wir: Welche Daten sind relevant? Wie fließen sie zusammen? Wir bauen einen zentralen Ort meist ein Dashboard wie z.B. Adverity oder Power BI wo alle Kennzahlen sichtbar sind.

Danach kommt der analytische Part: Statistische Modelle, Predictions, Kohorten-Analysen. Mit Werkzeugen wie Azure oder Strata QED bauen wir Modelle, die Zukunft vorhersagen. Welcher Kundentyp wird abwandern? Bei welchem CAC wird der Customer rentabel?

Der Fokus liegt immer auf echten Geschäftsergebnissen: ROI, Cost per Lifetime Customer, Churn-Risiko.

Besonders für kleine und mittelständische Unternehmen wichtig: Wir baue das auf Ihren bestehenden Systemen auf. Und Ihr Team versteht es hinterher selbst.

Was ist im Preis enthalten?

+ Vollständiger Audit der Systemlandschaft
+ Analyse der Datenqualität
+ ETL-Architektur und Datenfluss-Design
+ Dashboard-Entwicklung mit relevanten KPIs
+ DSGVO-Compliance-Check
+ 1 analytisches Modell / Predictive Modell
+ Dokumentation und Team-Schulung
+ 60 Tage Begleitbetreuung nach Go-Live

05

Dateninfrastruktur für ROI-Optimierung

Gute Entscheidungen brauchen verlässliche Daten. Wenn Informationen über verschiedene Systeme verteilt sind oder Reports jedes Mal manuell erstellt werden, fehlt häufig nicht mehr Technologie, sondern eine passende Datenstruktur. Die Grundlage für automatisiertes Reporting und bessere Entscheidungen.

Ab 12.900€
FAQs
Häufige
Fragen
Datenintegration verbindet Daten aus verschiedenen Systemen wie CRM, ERP, Google Analytics, Marketing-Tools oder Excel. So entsteht eine konsistente Datenbasis, auf der Unternehmen zuverlässige Reports, KPI-Dashboards und Datenanalysen aufbauen können.
ETL steht für Extract, Transform, Load: Daten werden aus verschiedenen Quellen extrahiert, aufbereitet und in ein Zielsystem übertragen. Das ist besonders sinnvoll, wenn Daten heute manuell aus mehreren Systemen zusammengetragen werden. Welche Lösung sinnvoll ist, hängt von Datenmenge, Systemlandschaft und konkretem Anwendungsfall ab.
Ein gutes KPI-Dashboard zeigt nicht möglichst viele Kennzahlen, sondern die richtigen. Umsatz, Conversion Rate, Kosten, Kundenbindung oder Churn können relevante KPIs sein abhängig von Ihren Unternehmenszielen. Entscheidend sind eine klare Zielgruppe, verständliche Visualisierungen und eine verlässliche Datenbasis.
Predictive Analytics nutzt historische Daten und statistische bzw. Machine-Learning-Modelle, um Wahrscheinlichkeiten und zukünftige Entwicklungen abzuschätzen. Beispiele sind Umsatzprognosen, Churn-Prognosen, Lead-Scoring oder Kundenanalysen. Dabei gilt: Ein gutes Modell beginnt nicht mit KI, sondern mit einer sauberen Datenbasis und einer konkreten Business-Frage.
Nicht unbedingt. Für viele KMU ist keine riesige Datenplattform notwendig. Entscheidend ist zunächst, welche Daten für welche Entscheidungen gebraucht werden. Oft reicht eine schlanke Lösung aus Datenintegration, automatisierten Datenflüssen, einem KPI-Dashboard und klar definierten Kennzahlen. Die Technik sollte sich an Ihrem Geschäftsproblem orientieren nicht umgekehrt.
PROZESSAUTOMATISIERUNG N8N & MAKE BAFA-FÖRDERBAR DSGVO-KONFORM BAYESIAN ML AZURE KNIME KI-STRATEGIE DASHBOARD MEDIA MIX MODELLING KI AUDIT KI WORKSHOP