Synthetic Data
Engine

Von veröffentlichten aggregierten Daten zu zuverlässigen, datenschutzkonformen synthetischen Mikrodaten für Mikrosimulationen und Prognosen. Synthpop generiert aus aggregierten Statistiken und unvollständigen Informationen synthetische repräsentative Bevölkerungs- und Haushaltsstrukturen, die eine frühzeitige

Modellierung, detaillierte Prognosen und datenschutzkonforme Analysen ermöglichen.

Synthpop verwendet überwachte Lernalgorithmen, um Beziehungen zwischen verschiedenen demografischen Variablen zu modellieren.

Synthetic Data Engine

Wie funktioniert es?

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1 Die Entscheidung formulieren

Definieren Sie das Geschäftsziel und den geografischen Umfang.

2 Daten vorbereiten und verbinden

Sammeln Sie alle relevanten Aggregate und Metadaten. Bereinigen, glätten und anonymisieren Sie die Quellen mit Hilfe von Synthpop, sodass jede Variable einem gemeinsamen Schema zugeordnet werden kann.

3 Synthetische Mikrodaten generieren

Synthpop erstellt realistische, datenschutzkonforme Personen-/Haushaltsdatensätze, die mit den veröffentlichten Gesamtzahlen und Mustern übereinstimmen.

4 Modellieren & aktivieren

Trainieren Sie fit-for-purpose Modelle anhand der synthetischen Population.

User Stories

Können wir die Nachfrage auf Postleitzahl-Ebene zuverlässig einschätzen?

Ein Go-to-Market-Stratege einer Einzelhandelskette muss entscheiden, wo das Unternehmen als Nächstes expandieren soll – doch Datenschutzbeschränkungen und begrenzte Datenverfügbarkeit machen es unmöglich, zuverlässige Erkenntnisse auf Nachbarschaftsebene zu gewinnen.

Anstatt auf der Grundlage allgemeiner regionaler Trends zu spekulieren, nutzt das Team des Strategen einen synthetischen, datenschutzkonformen Bevölkerungsgenerator, der aus öffentlichen Aggregaten realistische Mikrodaten erstellt.

Durch die Anwendung der Small Area Estimation (SAE) können sie die Nachfrage auf Postleitzahlenebene modellieren, neue Ladenszenarien simulieren und potenzielle Einnahmen quantifizieren, bevor sie Kapital investieren. Dadurch wird der Markteintritt von einer auf Annahmen basierenden zu einer evidenzbasierten Entscheidung, was zu intelligenteren Standortentscheidungen, gezielterem Marketing und einem höheren ROI bei der Expansion im Einzelhandel führt.

User

Ein Go-to-Market-Stratege bei einer großen Einzelhandelskette, verantwortlich für die Leitung von Expansionsplänen und Markteintrittsstrategien.

Lösung

Das Team verwendet eine synthetische, datenschutzkonforme Version nationaler Umfrage-Mikrodaten in Kombination mit Small Area Estimation (SAE)-Techniken. Dies ermöglicht statistisch valide, hyperlokale Marktgrößenschätzungen unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen. Analysten können die Nachfrage in der Nachbarschaft präzise modellieren und verschiedene Markteintrittsstrategien simulieren. Dadurch wird die Entscheidungsfindung von Spekulationen zu datengestützten Simulationen.

Das Unternehmen erhält genaue, fundierte Marktgrößenangaben auf Nachbarschaftsebene, wodurch die Unsicherheit bei Investitionen in Millionenhöhe verringert wird und intelligentere Ladenstandorte, eine optimierte Distribution, eine höhere Marketingeffizienz und ein maximierter ROI erzielt werden.

Problem

Genaue Erkenntnisse auf Nachbarschaftsebene sind für die Expansion von entscheidender Bedeutung, aber eine „Datenbarriere“ blockiert den Zugang zu zuverlässigen Mikrodaten wie Details zu Volkszählungsbezirken oder Postleitzahlen.

Datenschutzgesetze verbieten die Veröffentlichung detaillierter Umfragedaten, sodass Strategen auf allgemeine Annahmen und grobe Bottom-up-Schätzungen angewiesen sind. Dies führt zu einer schlechten Kapitalallokation, falsch eingeschätzten Ladenstandorten und einer ineffizienten Gestaltung der Vertriebsgebiete – und das alles unter hoher Unsicherheit.

Sind Sie bereit, Ihre Daten zu nutzen?

Rufen Sie uns an, oder schreiben Sie uns eine E-Mail.

Kontakt

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