Angebot
understand.
act.
grow.
Erhalten Sie eine neue Perspektive auf Ihr Unternehmen
Schaffen sie die Transformation ihrer End-to-End-Prozesse
Profitieren sie von einer starken Partnerschaft
Wir identifizieren und bewerten ungenutzte Potentiale in ihren Daten, sei es für spezifische Anwendungsfälle oder auf der Ebene einer umsetzbaren Roadmap.
Wir fungieren als Change Agent und implementieren für sie massgeschneiderte KI-Lösungen, die einen messbaren Mehrwert generieren.
Wir betreiben für sie die KI-Modelle und entwickeln diese kontinuierlich weiter. Erkenntnisse aus unseren selbstlernenden Systemen werden stetig mit ihnen geteilt.
Angebot
understand.
Erhalten Sie eine neue Perspektive auf Ihr Unternehmen
Wir identifizieren und bewerten ungenutzte Potentiale in ihren Daten, sei es für spezifische Anwendungsfälle oder auf der Ebene einer umsetzbaren Roadmap.
act.
Schaffen sie die Transformation ihrer End-to-End-Prozesse
Wir fungieren als Change Agent und implementieren für sie massgeschneiderte KI-Lösungen, die einen messbaren Mehrwert generieren.
grow.
Profitieren sie von einer starken Partnerschaft
Wir betreiben für sie die KI-Modelle und entwickeln diese kontinuierlich weiter. Erkenntnisse aus unseren selbstlernenden Systemen werden stetig mit ihnen geteilt.
Über uns
Bernard Bertschy
CEO & Gründer
Bernard ist der Steuermann der Proxinea. Seine langjährige Erfahrung in Top-Finanz- und Business-Intelligence Management-Positionen haben sein Gespür für Chancen und Risiken geschärft. Gepaart mit seiner empathischen Art kann er gewinnbringende Veränderung erfolgreich durchsetzen und deren Nachhaltigkeit sicherstellen.
Neben seiner Arbeit verbringt Bernard gerne Zeit mit seiner Familie und ist ein leidenschaftlicher Golfer und Segler.
Bernard ist Betriebsökonom und hat einen Executive MBA der Universität Zürich.
Dr. Felix Reisen
COO & Gründer
Felix ist der Data-Science-Kopf der Proxinea. Er verfügt über ein hervorragendes Gespür für Daten und hat langjährige Erfahrung darin, wie Machine-Learning gewinnbringend in Unternehmen eingesetzt werden kann. So hat er über die letzten 10 Jahre erfolgreich Data-Science-Projekte mit Marketing-, Verkaufs-, Technologie- und Forschungsabteilungen aus verschiedenen Branchen durchgeführt.
Neben seiner Arbeit spielt Felix Klavier und kocht leidenschaftlich gerne für Freunde und Familie.
Felix hat einen Doktor der Wissenschaften von der ETH Zürich und ein Diplom in Bioinformatik von der Universität Frankfurt.
Dr. Gautam Munglani
CTO & Partner
Gautam ist Proxineas Tech-Guru. Sein Fokus liegt auf der Entwicklung der Algorithmen und Infrastruktur, die unseren Data-Science-Dienstleistungen zugrunde liegen. Er vereint sein enormes technisches Fachwissen mit einer unheimlichen Begabung für die Identifikation von Geschäftspotential. Vor Proxinea hat er Data-Science-Produkte in der Telekommunikations- und Gesundheitsbranche entwickelt.
In seiner Freizeit wandert Gautam gerne und kocht Gerichte aus aller Welt.
Gautam hat einen Doktortitel in Physik von der ETH Zürich sowie Bachelor- und Masterabschlüsse in Ingenieurwissenschaften von Georgia Tech und der TU Eindhoven.
Youssef Janjar
Senior Data Scientist
Youssef Janjar ist Experte im Bereich Data Science und versteht es aus strukturierten aber auch unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Datenprodukte zu entwickeln. Mit seinen fundierten Kenntnissen in der Datenvisualisierung und im Cloud Computing konnte er bereits mehrere erfolgreiche Data-Science-Projekte leiten. Sein Talent fürs ‘Story-Telling’ ermöglicht es ihm, komplexe Ideen und datengestützte Erkenntnisse auf klare und überzeugende Weise zu vermitteln.
In seiner Freizeit spielt er gerne Fussball und vertieft sich in die neuesten Musikalben.
Youssef hat einen Master-Abschluss in Data Science von der EPFL Lausanne und einen Bachelor in Computer Science.
Dr. Anna Kutschireiter
Senior Data Scientist
Anna ist eine Expertin im Bereich Data Science und Machine Learning, die eine brennende Leidenschaft für die Entwicklung komplexer ML-Algorithmen hegt. Dank ihres fundierten akademischen Hintergrunds und ihrer Expertise in mathematischer Modellierung hat sie bereits erfolgreich diverse Kooperationsprojekte, sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie geleitet.
Abseits ihrer beruflichen Tätigkeit ist Anna backt leidenschaftlich gerne und findet Ausgleich in ausgedehnten Wanderungen in der Natur sowie beim Bahnenschwimmen im Pool.
Anna hat als Postdoc an der renommierten Harvard University geforscht und hält einen Doktortitel in Computational Neuroscience von der Universität Zürich, einen Master-Abschluss in Theoretischer Physik von der Universität Heidelberg und einen Bachelor-Abschluss in Physik von der Universität Frankfurt.
Matthieu Burguburu
Data Science Praktikant
Matthieu ist unser erster Praktikant bei Proxinea. Er wird von der Leidenschaft angetrieben, Technologie zur Lösung komplexer Probleme zu nutzen. Dabei konzentriert er sich hauptsächlich darauf, fortschrittliche LLM-Techniken anzuwenden, um unsere Fähigkeiten im Bereich Data Science / LLM auszubauen und zu verbessern.
Ausserhalb der Arbeit geniesst er den Nervenkitzel des Kletterns und die Ruhe des Segelns.
Matthieu absolviert derzeit seinen Master-Abschluss in Informatik an der EPFL mit Spezialisierung auf Data Science und Machine Learning. Er besitzt einen Bachelor-Abschluss in Informatik von der HEIG-VD (Schweiz).
Mikio Oba
Senior Data Engineer
Mikio ist mit über zwanzig Jahren Berufserfahrung ein erfahrener Data Engineer. Seine Fachkenntnisse und Problemlösungsfähigkeiten tragen massgeblich zu unserem Erfolg bei der Entwicklung von komplexen Datensystemen bei. Er legt Wert auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Effizienz der Dateninfrastruktur.
In seiner Freizeit fotografiert Mikio Architektur und Landschaften und schätzt die moderne Schweizer Typografie und deren Design.
Er hat mehrere Master-Abschlüsse, darunter einen in Luftfahrttechnik von der Universität Tokio (Japan) und einen in IT von der Universität Sheffield (UK).
Andreas Nord
Data Engineer
Andreas ist ein Data Engineer mit umfassender Erfahrung im Datenbereich. Er kombiniert Kompetenzen aus den Bereichen Data Engineering und Software Engineering, was ihm zu einem guten Überblick über alle Aspekte der Entwicklung erfolgreicher Datenprodukte verhilft. Zu seinen bisherigen beruflichen Erfahrungen zählen Projekte in den Bereichen autonomes Fahren und Neurowissenschaften.
In seiner Freizeit betreibt Andreas eine Vielzahl sportlicher Aktivitäten wie Klettern und Snowboarden und widmet sich der Jazz-Fusion-Musik.
Andreas hat einen Master-Abschluss in Ingenieursmathematik von der Lund Universität in Schweden.
Unlock your data’s untapped potential
Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie viele Informationen in Ihren unstrukturierten Daten verborgen sind?
Unstrukturierte Daten sind überall – und sie sind voller wertvoller Hinweise. Denken Sie zum Beispiel an Aufzeichnungen von Kundengesprächen. Sie können die Stimmung Ihrer Kunden offenlegen: Sind sie zufrieden? Beschweren sie sich? Worum geht es in den Beschwerden? Stehen sie kurz davor zu kündigen, oder können Sie ihnen ein weiteres Produkt anbieten?
Wenn Sie als Mensch das Transkript lesen, wissen Sie genau, wie Sie diese Informationen aus den Gesprächen herausziehen. Doch menschliche Zeit ist begrenzt, und die manuelle Auswertung dieser Inhalte dauert lange – besonders bei hohem Gesprächsaufkommen.
Mit dem Einsatz von Large Language Models (LLMs) lassen sich diese Fragen vollständig automatisiert und in großem Umfang beantworten.
Diese Modelle können genau die Informationen extrahieren, die Sie benötigen, um daraus wertvolle Erkenntnisse im großen Maßstab zu gewinnen.
Wir holen das Maximum aus Ihren Daten heraus – strukturiert und unstrukturiert – und verwandeln sie in messbaren Kundenmehrwert.
Prioritize customer lifetime value over quick sales
Hatten Sie schon einmal das Gefühl, dass die Verkaufszahlen auf dem Papier gut aussehen – und trotzdem irgendetwas nicht stimmt?
Viele Unternehmen erleben diesen „freien Fall“, ohne es zu merken: Kurzfristige Umsatzschübe verdecken langfristige Einbußen im Customer Lifetime Value. Rabatte, aggressive Kampagnen und einmalige Conversions bringen schnelle Erfolge, bauen aber selten nachhaltige Kundenbeziehungen auf. Im Gegenteil – sie können die Abwanderung sogar beschleunigen.
Wenn man einen Schritt zurücktritt und die gesamte Customer Journey betrachtet, wird das Bild klarer. Nicht jede Conversion ist gleich viel wert. Manche Kunden bringen über Jahre hinweg stabile Wertschöpfung; andere bleiben nur einen Vertragszyklus und verschwinden wieder. Und der Unterschied zwischen beiden kann erhebliche Auswirkungen auf das Ergebnis haben.
Moderne Machine-Learning-Modelle ermöglichen es, diesen Unterschied präzise zu quantifizieren. Sie sagen voraus, welche Kunden wahrscheinlich bleiben, wer gefährdet ist abzuwandern und welche Produkte für welche Profile sinnvoll sind. Plötzlich geht es beim Verkaufen weniger darum, „den nächsten Vertrag zu erwischen“, sondern viel mehr darum, langfristige Wertschöpfung zu steuern.
Durch die Abkehr von rein transaktionalem Denken hin zu einem Customer-Lifetime-Ansatz können Unternehmen ihre Kundenbasis stabilisieren, Abwanderung reduzieren und nachhaltige Umsätze aufbauen, ohne in die Falle kurzfristiger Optimierung zu tappen.
Wir helfen Ihnen dabei, die Kunden zu identifizieren, die wirklich zählen, Angebote zu personalisieren, die sie langfristig binden, und langfristigen Wert zu Ihrem Wettbewerbsvorteil zu machen.
Price with data, not instinct
Den richtigen Preis zu finden, oder den Mut zu haben, ihn anzupassen, ist eine große Herausforderung.
Es ist ein sensibles Gleichgewicht: Setzen Sie die Preise zu hoch, verlieren Sie Kunden; setzen Sie sie zu niedrig, lassen Sie Gewinnpotenzial ungenutzt. Was also ist Best Practice?
Indem Sie Ihre eigenen Daten nutzen, z.B. indem Sie historische Verkaufszahlen analysieren, das Verhalten Ihrer Kunden untersuchen und Markttrends beobachten, können Sie tatsächlich den optimalen Preis für Ihre Produkte oder Dienstleistungen bestimmen. Dabei geht es unter anderem darum, die Preiselastizität zu verstehen, also wie stark die Nachfrage auf Preisänderungen reagiert.
Mit Hilfe von Data-Science-Methoden lassen sich optimale Preisniveaus ableiten, die Umsatz und Gewinnmargen maximieren und gleichzeitig Ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern.
Wenn Ihre Preisentscheidungen bislang ausschliesslich auf Bauchgefühl beruhten, ist es Zeit, Data Science in Ihre Strategie zu integrieren.
Use data to push beyond the status quo
Wir beobachten bei vielen Unternehmen einen gemeinsamen Trend: eine starke Hingabe zu professioneller und fein abgestimmter Wertschöpfung. Diese entsteht durch jahrelange Erfahrung und Markterfolg, in denen bereits alles mit den vorhandenen Werkzeugen, Methoden und dem bestehenden Wissen optimiert wurde, was möglich war. Doch im heutigen Zeitalter von KI und Machine Learning gibt es die Chance, diese Prozesse auf ein neues Niveau zu heben.
Die Verfeinerung bestehender Methoden durch fortgeschrittene Techniken ermöglicht echte Optimierung durch gemeinsame Innovation und Expertise auf beiden Seiten.
Wie stellen Sie sicher, dass sich Ihre Investition lohnt? Führen Sie überall dort AB-Tests durch, wo es machbar ist. Diese Tests liefern greifbare Ergebnisse, indem sie die Wertschöpfung vor und nach der Integration von KI vergleichen. Sobald sie validiert sind, wird die nahtlose Implementierung dieser Techniken zum nächsten Schritt, um den angestrebten Mehrwert zu realisieren.
Es ist eine Reise kontinuierlicher Verbesserung, getragen von Zusammenarbeit und Innovation. Möchten Sie die Möglichkeiten erkunden?
Replace assumptions with data-driven simulations
Auch wenn Excel uns noch viele Jahre begleiten wird, sind die Grenzen dieses Ansatzes offensichtlich. Wer die Zukunft gestalten möchte, nutzt sämtliche verfügbaren Daten, um verborgene Muster zu erkennen und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Um ihre traditionellen Planungsszenarien zu ergänzen, setzen viele Unternehmen inzwischen auf KI-gestützte Prognosen. Warum dieser Wandel? Weil er es ermöglicht, komplexe Simulationen durchzuführen, vorhandene Daten optimal zu nutzen und Veränderungen frühzeitig zu erkennen. In Kombination mit prädiktiven Modellen wie NEXT BEST OFFER/ACTION (NBO/A) wird dieses Potenzial sogar noch grösser und eröffnet neue Einblicke in das Verhalten der Kunden.
Der eigentliche Vorteil liegt in der Fähigkeit, „Was-wäre-wenn“-Szenarien zu simulieren, die Antworten in Form von Wahrscheinlichkeiten liefern und Entscheidungen genau zum richtigen Zeitpunkt unterstützen. Es geht darum, über Bauchgefühl und eingeschränkte Excel-Prognosen hinauszugehen. Wer auf objektive Forecasts und Wahrscheinlichkeiten setzt, trifft Entscheidungen auf Basis eines deutlich feineren Verständnisses der Daten.
Machen Sie jetzt den Schritt und heben Sie Ihre Entscheidungsprozesse auf ein neues Niveau!
Wir bei Proxinea sind ein Team von Experten mit nachgewiesener Erfahrung darin, Kundenwert mithilfe künstlicher Intelligenz zu optimieren.
Identify customer preferences based on data
Empfehlen Sie Ihren Kunden Produkte zufällig?
Für manche mag das funktionieren. Andere setzen auf NBO. Next Best Offer (NBO) ist eine personalisierte Marketinglösung, die Ihre Kundenbasis aktiv steuert und weiterentwickelt. Sie unterstützt Vertriebs- und Marketingaktivitäten an jedem Kundenkontaktpunkt – und erzielt deutlich höhere Erträge als ungezielte Angebote.
NBOs lösen zentrale Herausforderungen von abonnementbasierten Unternehmen mit komplexen Preis- und Produktkombinationen. Ohne personalisierte Angebotsauswahl verpassen Kunden häufig die neuesten Produkte oder zahlen nicht wettbewerbsfähige Preise – was letztlich zur Abwanderung führt. Diese Komplexität zu managen, ist für viele Unternehmen schwierig.
Die Lösung besteht darin, Machine-Learning-Modelle (ML) einzusetzen, um Produkte auszuwählen, die zu den Bedürfnissen der Kunden passen und sie zu einem personalisierten Preis anzubieten.
Aus unserer Erfahrung steigern gut umgesetzte, ML-basierte NBOs den Wert, der durch Verkäufe in die bestehende Kundenbasis generiert wird, um 50–100 %. Gleichzeitig erhöhen sie die Kundenzufriedenheit und reduzieren den Aufwand im Kundenservice.
