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Forschung automatisieren
Führend in der Diagnostik seltener Krankheiten.

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Um mit die rapide wachsenden Mengen an proteome und genome Daten zu analysieren, haben wir für Centogene maßgeschneiderte KI Tools und Infrastruktur gebaut. 3 Wochen müsame Handarbeit dauert nun 5 Minuten.
«Wir sind sehr zufrieden mit der Zusammenarbeit mit Data Revenue - insbesondere mit ihrem Wissen und der Anwendung von Machine Learning, Projektmanagement und der Kundeninteraktion.»
250% mehr Umsatz
Deutschlands größtes Immobilienportal.

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Sucht ein Nutzer gerade ein Haus, eine Finanzierung oder will er verkaufen? Wir haben die gesamte Benutzerhistorie genutzt, um täglich vorherzusagen, was jeder der über 4 Mio. Benutzer will, und damit den Umsatz aus E-Mails um 250% gesteigert.
«Es macht Spaß, mit dem Team von Data Revenue zusammenzuarbeiten. Die Leute von Data Revenue sind offen, neugierig, professionell und unbürokratisch. Sie begleiten jeden Schritt des Prozesses aktiv und denken voraus. Sie setzen sich unblaublich für uns ein, und wir haben vollstes Vertrauen in sie.»
Joern Hagenguth
Head of Relocation
Auto-Trading mit Machine Learning
Unabhängiges Energiehandelshaus.

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Danske Commodities wollte sicherstellen, dass das neue Team für maschinelles Lernen im Auto-Trading von Anfang an alles richtig macht. Wir gaben dem Team tiefe Einblicke und zeigten, wie man Machine Learning im Trading einsetzt.
«Unser größtes Problem war, dass wir ein ziemlich junges Team mit wenig Erfahrung im Machine Learning waren. Wir brauchten etwas Anregungen. Wir mussten wissen, ob wir auf dem richtigen Weg sind. Wenn wir den Input nicht bekommen hätten, wäre es nicht so gut gelaufen. Ein Bedenken für uns war, dass wir nur eine Standard Präsentation bekommen, bei dem es nicht wirklich um uns als Unternehmen geht - dass sie einfach nur ihre Standardfolien und Vorträge abfeuern. Und das war überhaupt nicht der Fall. Das Feedback \[zum Workshop\] war sehr positiv und wir sind sehr froh, dass alles so greifbar war, dass wir direkt zu den Details kamen - und dass wir etwas hatten, das wir am nächsten Tag gleich nutzen konnten.»
Thor Kalstrup
Head of Automated Trading
In 4 Wochen ein Empfehlungssystem
New Yorker Agentur für digitales Marketing.

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Ladder.io wählt aus 1.000 Optionen Marketing-Taktiken für junge Unternehmen aus - in 4 Wochen haben wir eine API entwickelt, die die richtige Taktik automatisiert vorhersagen kann - mit einer Genauigkeit von 95%.
«Es war ein tolles Projekt. Definitiv ein frischer Wind im Vergleich zu einigen anderen Anbietern, mit denen wir zusammengearbeitet haben. Data Revenue ist erfahren, authentisch und sie kennen sich wirklich aus. Wir wussten sofort, dass wir auf sie vertrauen können.»
Michael Taylor
Co-Founder & COO
In 3 Tagen ein neuer Algorithmus
Online payment provider with > 10 million customers.

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Billpay wollte wissen, ob sie ihr Betrugserkennungs-Algorithmus verbessern können. In weniger als einer Woche haben wir ein modernes Benchmark-Modell erstellt und damit die wichtigsten Optimierungspotenziale aufgezeigt.
«Bei Billpay verstehen wir bereits den Wert von Machine Learning, aber wir sind immer auf der Suche nach Möglichkeiten, unsere Risikobewertung zu verbessern. Data Revenue bot eine kostengünstige Lösung, die es uns ermöglichte, unser System mit dem zu vergleichen, was sie bauen könnten. Markus und sein Team haben uns in wenigen Tagen einen Vergleich liefern können. Ihre Algorithmen waren deutlich fortgeschrittener; Markus ist eindeutig ein Experte. Das Ergebnis war interessant, und wir haben definitiv etwas gelernt. Der Prozess lief sehr reibungslos, und die Ergebnisse waren die Zeit, den Aufwand und das Geld auf jeden Fall wert.»
Matthias Funke
ReCo Engine für Filme
Digitalarm von RTL

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RTL wollte intern mehr Machine Learning Kompetenzen aufbauen und Kerntechnologien selbst betreiben. Wir haben für das Team eine individuelle Komplettlösung entwickelt – die einen Hybrid-Empfehlungs-Algorithmus implementiert.
«Im Rahmen unserer Four-Screen Strategie wollen wir jedem Nutzer auf allen Endgeräten das beste Nutzungserlebnis mit unseren Inhalten bieten. Ein wesentlicher Schwerpunkt bilden bei uns dafür intelligente datengetriebene Verfahren. Uns war wichtig, dass unser Partner bereits in einem ähnlichen Bereich einen Trackrecord hat und er in diese Richtung schon erfolgreich Projekte umgesetzt hat. Bei Data Revenue hat es gepasst. Ich arbeite gerne mit kleineren Firmen zusammen, da wir mit ihnen sehr schnell und pragmatisch unsere Themen umsetzen können.»
Volker Stümpflen
Head of Data Strategy and Operations

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