Echtzeitoptimierung für alle

(openPR) Echtzeitoptimierung für alle

TRESONUS etabliert Event-Streaming nach Apache-Kafka im digitalen Marketing und eröffnet damit neue Perspektiven

München, 09. Juni 2020. TRESONUS setzt das sogenannte Apache-Kafka Event-Streaming in den Bereichen Kommunikation und Marketing um. Diese Zurverfügungstellung von Daten in Echtzeit wurde bislang fast nur im IT-Umfeld realisiert. Dadurch ermöglicht das Münchner Startup jetzt auch den Marketingspezialisten mit ihren Tools Effizienz und Gewinne in Echtzeit zu steigern und ganz neue Anwendungen zu kreieren.

Event-Streams wurden bislang überwiegend im IT- und Software-Umfeld für schnellere und agilere Prozesse genutzt. Denn: Die Verarbeitung von Datenströmen über zahlreiche Datenbanken hinweg ermöglicht es Unternehmen, auf vielschichtige Daten zuzugreifen und dadurch Ereignisse in Echtzeit zu erzeugen. Diese sogenannten Events können Prozesse und Entscheidungen in verschiedensten Anwendungen optimieren oder ganz neue Marketingszenarien entstehen lassen. Dazu wird eine Open-Source-Plattform auf Grundlage der freien Software der Apache Software Foundation genutzt.

„Wir sind sehr glücklich, dass es uns als Prozess-, Strategie- und Kommunikations-Optimierer gelungen ist, Event-Streaming in die Marketingwelt zu übersetzen und weiterzuentwickeln. Ab sofort profitieren auch Marketing- und Kommunikationsverantwortliche von bisher nicht gekannten Möglichkeiten. Ein Beispiel: Unternehmen aus dem Finance-Bereich können Online-Kreditstrecken enorm kürzen, kundenfreundlicher gestalten und mit Mehrwerten in Echtzeit anreichern“, sagt Marc Oliver Hugger, CEO bei TRESONUS.


TRESONUS GmbH und Co. KG ist ein 2019 gegründetes Startup. Es unterstützt seine Kunden mit Spezialisten für Prozesse, Strategie, Marketing und PR bei der Re-Organisation, Re-Strukturierungen, Kosteneffizienz sowie beim Markenaufbau. Dabei verbindet TRESONUS Unternehmensberatung mit einer Hands-on-Mentalität und begleitet Kunden bei der Umsetzung oder setzt Maßnahmen auf Wunsch direkt um.