SHI GmbH Augsburg - Ihr Starker Partner für Search & Big Data, Apache Solr, IT Commerce Lösungen

SHI - Support und Service
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Wir sind Dienstleister aus Leidenschaft und verstehen unsere Kunden.
Nach dem Projekt ist vor dem Projekt und individuelle, persönliche
Betreuung stehen bei uns ganz weit oben.
SHI - Individuelle Anwendungen aus Software-Bausteinen
SHI - Individuelle Anwendungen aus Software-Bausteinen
Bei uns bekommen Sie weder Software von der Stange, noch unerprobte Eigenentwicklungen. Wir setzen auf bewährte Open-Source-Technologien und setzen Ihre individuelle Anwendung
aus passenden
Bausteinen zusammen.
SHI - Beratung  Entwicklung  Consulting
SHI - Beratung Entwicklung Consulting
Wir beraten unterstützen Sie mit Schulungen, Trainings und Consulting. Von der Strategieberatung bis zur Anwendungsentwicklung helfen wir Ihnen bei der Optimierung Ihrer
Geschäftsprozesse.
SHI - Fast Forward to Success
SHI - Fast Forward to Success
Geschwindigkeit zählt. Bei den Kosten und bei den Erfolgsaussichten.
Bei uns sorgen professionelles Projektmanagement und modulare Entwicklung
für Ihren raschen und effizienten Software-Projekterfolg.
SHI - Migration
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Steigen Sie jetzt auf die Open Source Plattform Apache Solr oder die professionelle Distribution Lucidworks Fusion um
SHI - Training
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Schneller am Ziel - Search & Big Data Lösungen erfolgreich entwickeln und betreiben.
SHI - Apache Solr Beratung
SHI - Apache Solr Beratung
Professionelle Beratung rund um Apache Solr - Wir unterstützen Sie vor, während und nach Ihrem Projekt.
SHI - Integration
SHI - Integration
Insbesondere Big Data Lösungen sind nur mit Integration zahlreicher Plattformen realisierbar: Apache Solr, Hadoop, Mahout, Stanbol, HBase, ZooKeeper, Pig und viele andere mehr.

Universal AJAX Live Search

In modernen und erfolgreichen Unternehmen ist es gängige Praxis, Entscheidungen und Geschäftsziele mithilfe von Datenanalysen zu ermöglichen oder zu optimieren. Die Potenziale, mittels Datenanalysen zu entscheidenden Geschäftsvorteilen zu gelangen, sind praktisch grenzenlos. Erfolgskritisch sind jedoch die richtige Strategie und die richtige Technologie.

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Analytics mit Apache Solr: Klein anfangen – schnell wachsen

Die Verwendung von Apache Solr als Bestandteil einer Analytics-Umgebung geht mit zahlreichen Vorteilen einher. Dazu zählen die Möglichkeiten, Daten unterschiedlichster Art zu erfassen, zu integrieren und zu durchsuchen. Dies betrifft sowohl strukturierte Daten (z. B. Clicks von Nutzern), semi-strukturierte Daten (z. B. Server-Logs) oder unstrukturierte Daten (z. B. PDF-Dokumente, Websites). Dadurch wird es ermöglicht, Solr als eine integrative Storage-Einheit für unterschiedliche Anwendungszwecke zu nutzen. Mit zahlreichen Möglichkeiten zur Suche und zur Strukturierung von Suchergebnissen (z. B. Facetten, Filter, Pivot-Facetten, Fuzzy Search, etc.) ist Solr die ideale Plattform für Ihre Analysen. Ein weiterer Vorteil von Solr ist die hohe und flexible Skalierbarkeit. Es ist problemlos möglich, mit einem geringen Datenvolumen zu beginnen und dieses schnell zu vergrößern. Mittels verteilter Architektur können Petabytes an Daten effizient durchsucht und analysiert werden.

Vorteile von Apache Solr und Lucidworks SiLK für Ihren geschäftlichen Erfolg

Die Stärken von Solr entfalten sich insbesondere durch die Erweiterung mit einem Pipeline-Framework und Banana zu Lucidworks SiLK. Mittels des Pipeline-Frameworks werden Daten aufbereitet, verarbeitet und vereinheitlicht, bevor sie in Solr indexiert werden. Mittels Banana können Suchergebnisse in Form von Dashboards visualisiert werden, was effiziente und nutzerfreundliche Analysen ermöglicht.
Nutzen Sie die zahlreichen Vorteile von Solr/SiLK und reduzieren Sie zugleich Ihre Kosten. Da sowohl Solr als auch SiLK lizenzfrei nutzbar sind, zahlen Sie keine laufenden Lizenzgebühren. Wir unterstützen Sie dabei, für Ihre individuellen Geschäftsziele die entscheidenden Informationen zu gewinnen.

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Steigern Sie die Besucher Ihrer Website und Ihre Conversion Rate durch tiefergreifende User Analytics: Search Engine Optimization, Customer Journey und Site-Search

In Solr und SiLK können problemlos Nutzeraktionen gespeichert und analysiert werden. Häufige Fragestellungen sind beispielsweise die Anzahl der Besucher auf der Website, populäre Inhalte/Sites, verwaisende Sites oder Absprungsites. Während mittels klassischer Analytics-Tools vordergründig strukturierte und semi-strukturierte Daten analysiert werden können, entfaltet Solr zusätzlich einzigartige Stärken bei der Analyse unstrukturierter Daten, wie beispielsweise Querys von Nutzern. Mit Solr ist es daher möglich, strukturierte, semi-strukturierte Daten oder unstrukturierte Daten zeitgleich und integrativ zu analysieren, wodurch Sie ein umfassenderes Bild über Ihre Nutzer gewinnen. Beispielsweise können Querys bzw. Suchbegriffe, die in eine Suchmaschine eingegeben worden sind und Nutzer zu Ihrer Website geführt haben, auf verschiedene Weisen strukturiert und analysiert werden. Gewinnen Sie mehr Informationen, erweitern Sie Ihre Analysen und verbessern Sie dadurch Ihre SEO-Maßnahmen.

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Weiterführend bekommen Sie durch tiefergreifende Nutzeranalysen mit Solr und SiLK einen ganzheitlicheren Überblick darüber, wie sich Ihre Nutzer auf Ihrer Website bewegen. Integrieren Sie Analysen von Clicks, Querys und Query-Fragmenten und informieren Sie sich,
-    welche Produkte nach bestimmten Querys besonders häufig oder selten angeklickt/gekauft werden,
-    infolge welcher Querys allgemein selten Produkte angeklickt/gekauft werden,
-    welche Suchanfragen mit hohen/geringen Conversion Rates einhergehen oder
-    welche Querys gehäuft zu Abbrüchen führen.
Verbessern Sie zudem das Nutzererlebnis, indem Sie 0-Treffer-Querys identifizieren und vermeiden. Wir beraten und unterstützen Sie für erfolgreiche und gewinnbringende Nutzeranalysen.

Kombinieren Sie Apache Solr und Apache Spark zum Überwachen Ihrer Systeme und Fraud Detection

Eine wesentliche Stärke von Solr ist das sogenannte Near Real-Time Searching. Das bedeutet, dass Dokumente praktisch unmittelbar nach der Indexierung durchsuchbar und abrufbar sind. Über Analysen hinsichtlich Systemfehlern oder Auslastung hinaus, ermöglicht es die Indexierung von Server-Logs in Solr daher, Server-Aktivitäten quasi in Echtzeit nachzuvollziehen.

 

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Auf Grund dieser Stärke eignet sich Solr insbesondere für Anwendungen, in denen die Verarbeitung und der Abruf von Daten schnell erfolgen müssen, beispielsweise Fraud Detection bzw. Identifizierung von Betrug. Dabei werden Server-Logs in Solr indexiert. Mittels in Spark implementierter Cluster-Analysen werden Muster gewöhnlicher Aktivitäten identifiziert. Mit diesen Mustern können nachfolgende Aktivitäten verglichen werden. Sofern eine Aktivität in keines der Muster gewöhnlicher Aktivitäten passt bzw. eine Anomalie auftritt, besteht die Möglichkeit, dass es sich um einen Betrugsversuch handelt. Entsprechende vorsorgliche Maßnahmen können dann eingeleitet werden.

Kombinieren Sie Apache Solr und Apache Spark für Social Media Analytics

Soziale Medien beeinflussen zunehmend das Verhalten von Konsumenten. Dies gilt insbesondere für Produkte, die durch Spaß und Vergnügen charakterisierbar sind (Bücher, Computerspiele, Filme, Musik). Generell eignen sich Social Media Analysen ideal als Grundlage für Marketing-Aktionen, um detaillierte Informationen über die eigene Zielgruppe in Erfahrung zu bringen, die eigenen Stärken und Schwächen mit der Konkurrenz zu vergleichen, Imageanalyse oder Brand Monitoring. Wir unterstützen Sie dabei, Meinungen und Trends früher als Ihre Konkurrenz zu erkennen und sich den entscheidenden Wissensvorsprung für Ihre Geschäftsentscheidungen zu verschaffen.

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Eine der zentralen Herausforderungen von Social Media Analysen ist es, mit großen Mengen unstrukturierter Daten zu operieren und relevante Informationen zu extrahieren. Nutzen Sie die umfangreichen Möglichkeiten der Kombination von Solr und Spark zur Speicherung, Aufbereitung und Analyse unstrukturierter Daten. Mittels Methoden des Natural Language Processing (NLP) wie Sentence Identification, Named Entity Extraction, Sentiment Detection oder Classification unterstützen wir Sie dabei, unstrukturierte Daten zu strukturieren und die für Sie relevanten Informationen zu gewinnen.

 

Analysieren und Visualisieren von Kundenverhalten - Use Cases

 

Häufige Systemabstürze verhindern

Ausgangslage
Das System stürzt häufig ab, aber der Grund dafür wird nicht gefunden.


Wie können Analyse und Visualisierung helfen?
Durch Analyse des Nutzeraufkommens und Visualisierung in Balkendiagrammen fällt auf, dass sich zu manchen Zeiten die Online-Shop-Zugriffe stark erhöhen.

 

Gegenmaßnahmen ergreifen
Die Überlastung des Systems zu den Stoßzeiten kann verhindert werden, indem zu diesen Zeiten Server hinzugeschaltet werden oder Suchanfragen vereinfacht werden, sodass die vorhandenen Server entlastet werden (weniger Filterqueries, einfacheres Ranking, Ausschalten von Recommendations).

 

zugriffe online shop

Die Anzahl der Shop-Besuche erhöhen

Ausgangslage
Der Online-Shop ist nicht gut besucht, obwohl Werbung in Form von Newslettern und Werbebannern geschaltet wird. Weniger Aufwand wird in die Werbung über soziale Medien gesteckt.

 

Wie können Analyse und Visualisierung helfen?
Durch Visualisierung von Customer Journeys wird deutlich, dass die meisten Kunden nicht aufgrund von Newslettern oder Werbebannern auf die Seite gelangen, sondern von Links aus sozialen Netzwerken oder als Folge einer konkreten Suche in Google.

 

analysieren visualisieren
Gegenmaßnahmen ergreifen
Frequentere Kampagnen in sozialen Netzwerken und die Investition in Suchmaschinenoptimierung (SEO) steigern den Zulauf des Online-Shops. Der Aufwand für das Erstellen von Newslettern kann nach dieser Erkenntnis eher verringert werden. 


Umsatz steigern

Ausgangslage
Eine große Anzahl an Kunden springt vor einem Kaufabschluss vom Shop ab. Bestimmte Produkte aus dem Sortiment werden nicht verkauft.

 

Wie können Analyse und Visualisierung helfen?
Durch Analyse der Suchanfragen fällt auf, dass einige Suchanfragen zu Nulltreffern führen. Produkte, die nicht gefunden werden, bleiben damit unverkauft. Die Kunden kaufen in einem anderen Shop, in dem Glauben, dass das gesuchte Produkt in diesem Online-Shop nicht verfügbar ist.

 

anzahl treffer


Gegenmaßnahmen ergreifen
Abhilfe kann geschaffen werden, indem Auto-Suggest, Spellchecking und Recommendations eingesetzt werden oder indem die Suche weniger strikt ausgeführt wird. Dadurch finden Kunden auch Artikel, deren Bezeichnung nicht ganz korrekt eingegeben wurde und sie bekommen gezielte Produktvorschläge vom System.



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