LEDCity Sales Map UI

LEDCity wurde 2017 mit der Vision gegründet, den Energieverbrauch im Beleuchtungssektor, der für 12% des weltweiten Stromverbrauchs verantwortlich ist, deutlich zu reduzieren. LEDCity entwickelt ein autonomes Plug-and-Play-Beleuchtungssystem, das den Energieverbrauch um über 90% reduzieren kann. Das integrierte Sensor- und Steuerungssystem ermöglicht eine autonome, bedarfsgerechte Regelung der Beleuchtung. Damit entfallen nicht nur alle externen Steuerungskomponenten beim Bau, sondern es können auch Daten wie Energieverbrauch und Personenbewegungen in Echtzeit erfasst werden.

Unsere Studenten haben mit LEDCity die Verkaufsdaten analysiert und eine Visualisierungslösung entwickelt, um eine bessere Kontrolle über die Verkäufe und Kundenkontakte zu haben. Die resultierende Anwendung heisst LEDCity Sales Map UI, eine kartenbasierte Landing Page sowie eine KPI-Tafel. Die zweiseitige Anwendung zeigt den Verkaufsstandort des Kunden auf einer geografischen Karte und eine grafische Darstellung der Verkaufsdaten. Auf beiden Seiten ist es möglich, Daten aus Bexio-Excel- und CSV-Dateien zu importieren.
 

• Python
• Django
• PostgreSQL

• JavaScript
• React - Redux 
• Styled components

• Docker
• Digitalocean
• Gitlab CI CD

Ziel des Projektes war es, den Vertriebsprozess von LEDCity in einer bestimmten Stadt mit Hilfe eines Karten-Dashboards zu analysieren und zu unterstützen. Vor dem Start des Projekts gab es keinen klaren Überblick über die Lage der einzelnen Vertriebsabteilungen, Kundenkontaktdatensätze und Ergebnisse. Auch für die Vorbereitung von Verkaufsgesprächen in einem bestimmten Gebiet war es nicht möglich, einen einfachen Datenzugriff darauf zu bekommen, wo andere Projekte in der Umgebung eines Unternehmens/Vertriebsgebiets bereits durchgeführt wurden und wo ein möglicher erneuter Verkaufsbesuch kombiniert werden könnte.

Mit Hilfe der oben genannten Technologien waren unsere Studenten in der Lage, verschiedene Datenquellen zu kombinieren, um eine Adresse abzurufen, eine Adresse in Geolocations zu konvertieren, Standorte als Pin-Punkte in der Karte zu visualisieren und Daten aus CSV oder XLSX Loader für Bexio Data für die erste Iteration der Plattform zu importieren.

In einem zweiten Schritt wurde die Filterfunktion für die Anzeige (Zeitrahmen / Ansprechpartner / Status / Projektgrösse) sowie eine Kartenzoomfunktion (+ / - / zurücksetzen) implementiert. Weitere Features wie Hover-Informationen beim Zeigen auf einen Pin-Point-Marker, Rechtsklick-Unterstützung (z.B. Standort ermitteln), Benutzer-Login zum Speichern von Einstellungen (z.B. Farbe / Stil der Pin-Point-Marker oder Datenquelle für den Kartenhintergrund) wurden entwickelt.
 

Unsere Studenten haben ein Frontend für die LEDCity AG entworfen und entwickelt, das die folgenden Funktionalitäten beinhaltet:
 

 

Für die nächsten Schritte definierten unsere Studenten mögliche weitere Erweiterungen der Anwendung wie z.B. die Integration anderer Datenquellen wie GeoAdmin, Energiestädte, 2000-Watt-Standorte etc.