Am Anfang steht die Idee – wir helfen Ihnen, daraus ein tragfähiges Konzept zu entwickeln. Durch fundierte Best-Practice-Analysen bestehender Standards und wissenschaftlicher Literatur identifizieren wir relevante Rahmenbedingungen, Erfolgsfaktoren und Innovationspotenziale. Daraus leiten wir gemeinsam mit Ihnen eine klare Vision und strategische Zielbilder ab.

Nachhaltige Innovation entsteht im Dialog. In interdisziplinären Workshops mit Nachhaltigkeitsexperten, potenziellen Händlern und weiteren Stakeholdern definieren wir gemeinsam die relevanten Attribute für Ihr Projekt. Diese Attribute bilden die Grundlage für spätere Bewertungssysteme, Produktklassifikationen oder Nutzerinteraktionen.

Wir strukturieren Komplexität: Durch die Entwicklung maßgeschneiderter Taxonomien und Bewertungsskalen (z. B. 0–5 Punkte) schaffen wir einheitliche, nachvollziehbare Bewertungsgrundlagen. Gleichzeitig definieren wir Baseline-Kriterien, die als absolute Ausschlussfaktoren dienen – etwa bei Kinderarbeit oder dem Einsatz bestimmter Chemikalien.

Wir übersetzen Konzepte in anwendbare Instrumente: Entwicklung und Clustering von Fragebögen; Festlegung geeigneter Antwortformate; Durchführung von Pilot-Interviews mit ausgewählten Testpersonen; Iterative Optimierung auf Basis von Nutzerfeedback. So entsteht ein belastbares methodisches Fundament für Ihre Forschungsvorhaben.

Technologie und Regulierung gehen Hand in Hand. Wir erfassen systematisch alle technischen, funktionalen und regulatorischen Anforderungen – von Last- und Compliance-Spezifikationen bis hin zu Lizenzpfaden, Risikomatrizen und Outsourcing-Optionen (z. B. Banking-as-a-Service). Daraus entwickeln wir ein belastbares Anforderungs- und Datenmodell, das alle relevanten Zahlungsobjekte, Gebührenstrukturen und Nachhaltigkeits-Metadaten berücksichtigt.

In enger Abstimmung mit Ihren Fachabteilungen (Marketing, Support, Legal) erarbeiten wir konkrete Use-Cases und KPIs. Auf dieser Basis führen wir eine Make-or-Buy-Analyse durch – etwa zur Entscheidung zwischen SaaS-CRM-Lösungen oder einer Eigenentwicklung auf Basis einer Customer Data Platform (CDP).

Wir schaffen die Grundlage für eine nachhaltige Dateninfrastruktur:
Definition von KPI-Taxonomien; Mapping relevanter Datenquellen; Entwicklung eines Event-Schemas; Aufbau einer robusten Data Governance mit Versionierung, Datenherkunft (Lineage), Consent-Management und DSGVO-konformen Löschprozessen.

Wir analysieren das Verhalten Ihrer Zielgruppen – sowohl auf Käufer- als auch auf Händlerseite. In Kriterien-Workshops definieren wir relevante Einflussfaktoren wie Kaufmix, Versandoptionen, Retourenverhalten oder die Nutzung nachhaltiger Checkout-Optionen. Gleichzeitig gestalten wir transparente Einwilligungsprozesse und Informationsseiten zur Nachvollziehbarkeit von Scores und Datenquellen.

Wir nutzen modernste KI-Technologien zur Analyse und Strukturierung großer Datenmengen:
NLP-Pipelines zur Verarbeitung von Produkttexten, ESG-Berichten und Nutzerkommentaren; Vision-Pipelines zur Analyse von Produktbildern; Entwicklung strukturierter Seller-KPIs und Embeddings für Käufer und Händler.

Wir entwickeln individuelle Bewertungslogiken und Zielmetriken – etwa durch die Definition eines Nachhaltigkeits-Boosts innerhalb von Ranking-Algorithmen. So ermöglichen wir eine faire, transparente und datenbasierte Bewertung von Produkten, Anbietern und Nutzerentscheidungen.

Am Anfang steht die Idee – wir helfen Ihnen, daraus ein tragfähiges Konzept zu entwickeln. Durch fundierte Best-Practice-Analysen bestehender Standards (z. B. B-Corp, GRI, Fairtrade) und wissenschaftlicher Literatur identifizieren wir relevante Rahmenbedingungen, Erfolgsfaktoren und Innovationspotenziale. Daraus leiten wir gemeinsam mit Ihnen eine klare Vision und strategische Zielbilder ab.

Nachhaltige Innovation entsteht im Dialog. In interdisziplinären Workshops mit Nachhaltigkeitsexperten, potenziellen Händlern und weiteren Stakeholdern definieren wir gemeinsam die relevanten Attribute für Ihr Projekt. Diese Attribute bilden die Grundlage für spätere Bewertungssysteme, Produktklassifikationen oder Nutzerinteraktionen.

Wir strukturieren Komplexität: Durch die Entwicklung maßgeschneiderter Taxonomien und Bewertungsskalen (z. B. 0–5 Punkte) schaffen wir einheitliche, nachvollziehbare Bewertungsgrundlagen. Gleichzeitig definieren wir Baseline-Kriterien, die als absolute Ausschlussfaktoren dienen – etwa bei Kinderarbeit oder dem Einsatz bestimmter Chemikalien.

Wir übersetzen Konzepte in anwendbare Instrumente: Entwicklung und Clustering von Fragebögen; Festlegung geeigneter Antwortformate; Durchführung von Pilot-Interviews mit ausgewählten Testpersonen; Iterative Optimierung auf Basis von Nutzerfeedback. So entsteht ein belastbares methodisches Fundament für Ihre Forschungsvorhaben.

Technologie und Regulierung gehen Hand in Hand. Wir erfassen systematisch alle technischen, funktionalen und regulatorischen Anforderungen – von Last- und Compliance-Spezifikationen bis hin zu Lizenzpfaden, Risikomatrizen und Outsourcing-Optionen (z. B. Banking-as-a-Service). Daraus entwickeln wir ein belastbares Anforderungs- und Datenmodell, das alle relevanten Zahlungsobjekte, Gebührenstrukturen und Nachhaltigkeits-Metadaten berücksichtigt.

In enger Abstimmung mit Ihren Fachabteilungen (Marketing, Support, Legal) erarbeiten wir konkrete Use-Cases und KPIs. Auf dieser Basis führen wir eine Make-or-Buy-Analyse durch – etwa zur Entscheidung zwischen SaaS-CRM-Lösungen (z. B. Salesforce, HubSpot) oder einer Eigenentwicklung auf Basis einer Customer Data Platform (CDP).

Wir schaffen die Grundlage für eine nachhaltige Dateninfrastruktur:
Definition von KPI-Taxonomien; Mapping relevanter Datenquellen; Entwicklung eines Event-Schemas; Aufbau einer robusten Data Governance mit Versionierung, Datenherkunft (Lineage), Consent-Management und DSGVO-konformen Löschprozessen.

Wir analysieren das Verhalten Ihrer Zielgruppen – sowohl auf Käufer- als auch auf Händlerseite. In Kriterien-Workshops definieren wir relevante Einflussfaktoren wie Kaufmix, Versandoptionen, Retourenverhalten oder die Nutzung nachhaltiger Checkout-Optionen. Gleichzeitig gestalten wir transparente Einwilligungsprozesse und Informationsseiten zur Nachvollziehbarkeit von Scores und Datenquellen.

Wir nutzen modernste KI-Technologien zur Analyse und Strukturierung großer Datenmengen:
NLP-Pipelines zur Verarbeitung von Produkttexten, ESG-Berichten und Nutzerkommentaren; Vision-Pipelines zur Analyse von Produktbildern (z. B. mit CLIP, ViT); Entwicklung strukturierter Seller-KPIs und Embeddings für Käufer und Händler.

Wir entwickeln individuelle Bewertungslogiken und Zielmetriken – etwa durch die Definition eines Nachhaltigkeits-Boosts innerhalb von Ranking-Algorithmen (z. B. NDCG). So ermöglichen wir eine faire, transparente und datenbasierte Bewertung von Produkten, Anbietern und Nutzerentscheidungen.