Big Data Predictive Analytics der Churn Rate

Big Data Predictive Analytics der Churn Rate

Big Data Predictive Analytics der Churn Rate

Experte: Michael Scharpf

Branche: Automotive & Engineering

Bereich: Marketing & Sales

Steigern Sie Ihre Kundenbindung und senken Sie Kosten mit unserem Big Data Predictive Analytics zur Identifikation von Wechselkandidaten.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

In der Automobilindustrie ist es teuer, einen neuen Kunden zu gewinnen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, Kunden mit Wechselabsichten frühzeitig zu erkennen und durch geeignete Maßnahmen zu halten. Unser Kunde, ein führender Autohersteller, stand vor der Herausforderung, Kunden mit hohem Wechselrisiko zu identifizieren und die Ursachen für das Abwanderungsverhalten zu verstehen.

[Lösung]

Um die Wechselabsichten von Kunden vorherzusagen, haben wir ein generalisiertes lineares Modell (GLM) eingesetzt. Das GLM nutzt verschiedene Datenquellen, einschließlich Kunden-, Fahrzeug- und Social Media Daten, um eine ganzheitliche Kundenhistorie zu erstellen. Auf Basis dieser Daten haben wir eine Modellierung durchgeführt, um die Wahrscheinlichkeit von Kundenabwanderung zu bestimmen und die Treiber dafür zu identifizieren.

[Ergebnis]

Dank unserer Methode konnten wir genau diejenigen Kunden identifizieren, die das höchste Wechselrisiko hatten. Durch die gezielte Ansprache dieser Kunden und die Entwicklung geeigneter Maßnahmen zur Kundenbindung konnte unser Kunde die Abwanderungsraten signifikant reduzieren. Die Ressourcenallokation im Unternehmen wurde effektiver und das Unternehmen konnte sowohl Kosten sparen als auch die Kundenloyalität steigern. Die Methode hat eine Trefferquote von 90%, was bedeutet, dass unser Modell in den meisten Fällen die Abwanderung korrekt vorhersagen konnte.

Unser Projekt zeigt, wie Big Data Predictive Analytics Unternehmen dabei helfen kann, ihre Kunden besser zu verstehen und effektive Marketingstrategien zu entwickeln. Die Verwendung von Machine Learning-Methoden wie GLM und der Einsatz von Social Media-Daten ermöglicht es Unternehmen, ein tiefgreifendes Verständnis für ihre Kunden zu entwickeln und ihre Bedürfnisse und Wünsche besser zu verstehen. Dies kann Unternehmen helfen, nicht nur Kunden zu halten, sondern auch neue Kunden zu gewinnen und ihren Umsatz zu steigern.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Michael Scharpf - Key Account Manager

Ihr Experte

Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Wettbewerbsanalysesoftware für einen internationalen Automobilkonzern

Wettbewerbsanalysesoftware für einen internationalen Automobilkonzern

Wettbewerbsanalyse-Software für einen internationalen Automobilkonzern

Experte: Michael Scharpf

Branche: Automotive & Engineering

Bereich: Marketing & Sales

Erobern Sie den US-Markt mit unserer maßgeschneiderten Wettbewerbsanalyse-Software für Ihr Automobilunternehmen.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

Unser Unternehmen hatte das Vergnügen, für ein Automobilunternehmen eine maßgeschneiderte Lösung zur Durchführung von Wettbewerbsanalysen für den US-Markt zu entwickeln. Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten, die für eine gründliche Analyse notwendigen Daten zu sammeln und zu visualisieren. Die Datensätze waren umfangreich und komplex, und das Unternehmen verfügte nicht über die notwendigen Tools und Technologien, um diese effektiv zu verarbeiten.

[Lösung]

Unser Team von erfahrenen Datenanalysten und KI-Experten arbeitete eng mit dem Unternehmen zusammen, um eine interaktive und flexible Anwendung zur Durchführung von Wettbewerbsanalysen zu implementieren. Die Anwendung umfasste verschiedene Karten mit zwei verschiedenen Ansichten, um den Nutzern eine breite Palette an Visualisierungsoptionen zu bieten.

Durch die Verwendung modernster Technologien und Tools konnten wir sicherstellen, dass die Anwendung einfach zu bedienen und benutzerfreundlich war. Die Nutzer hatten die Möglichkeit, die Daten auf verschiedene Weise zu filtern und zu visualisieren, um schnell und einfach relevante Informationen zu finden.

[Ergebnis]

Das Ergebnis war eine leistungsstarke Wettbewerbsanalyse-Software, die dem Unternehmen ermöglichte, relevante Märkte zu identifizieren, zu analysieren und zu visualisieren. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb hatten nun die Möglichkeit, den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren. Mit unserer Lösung konnten die Nutzer schnell und einfach auf umfangreiche Daten zugreifen, die zuvor nur schwer zugänglich waren. Die Visualisierung der Daten ermöglichte es dem Unternehmen, wichtige Erkenntnisse über den Markt zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Dank unserer Lösung konnte das Unternehmen seine Wettbewerbsanalyse verbessern und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die es ihm ermöglichten, seine Marketingstrategie zu verbessern und seine Position auf dem US-Markt zu stärken. Unsere Kunden schätzen unsere Expertise im Bereich der Datenanalyse und KI-Technologien, da wir stets bemüht sind, innovative Lösungen zu entwickeln, die ihnen dabei helfen, ihr Geschäftswachstum zu steigern.

Wenn auch Sie auf der Suche nach einer leistungsstarken Wettbewerbsanalyse-Software sind, die Ihnen dabei hilft, relevante Märkte zu identifizieren und Ihre Marketingstrategie zu verbessern, dann zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren. Wir sind stolz darauf, Ihnen maßgeschneiderte Lösungen anzubieten, die auf Ihre individuellen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Michael Scharpf - Key Account Manager

Ihr Experte

Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Analyse und Berechnung der Kundenbindungsrate

Analyse und Berechnung der Kundenbindungsrate

Analyse und Berechnung 
der Kundenbindungsrate

Experte: Michael Scharpf

Branche: Automotive & Engineering

Bereich: Marketing & Sales

Verlieren Sie den Überblick über Ihre Kundenbindung? Wir helfen Ihnen dabei, mit unserer innovativen Analyse- und Berechnungslösung für Retention Rates den Fokus auf Ihre wertvollsten Kunden zu richten.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

Ein erfolgreicher Aftersales-Bereich ist für Automobilhersteller von entscheidender Bedeutung, um Kunden langfristig zu binden und den Umsatz zu steigern. Eine wichtige Kennzahl dafür ist die Retention Rate oder Kundenbindungsrate. Ein führender Automobilhersteller sah sich jedoch mit der Herausforderung konfrontiert, die Retention Rate in verschiedenen Märkten und auf unterschiedlichen Aggregationsebenen zu berechnen und zu analysieren.

[Lösung]

Um die Kundenbindung und den Umsatz des Automobilherstellers zu steigern, setzte das Unternehmen auf die Unterstützung von Data Scientists der Alexander Thamm GmbH. Diese entwickelten ein Analysetool, welches nicht nur die Aufschlüsselung der Retention Rate nach Fahrzeugattributen ermöglicht, sondern auch das Einteilen der Fahrzeuge in dynamisch definierbare Alterssegmente und das Berechnen der Rate zu verschiedenen Stichtagen erlaubt. Darüber hinaus wurden Informationen zu Servicepaketen und Sonderausstattungen an das Tool angebunden.

[Ergebnis]

Dank der Implementierung des Tools können die einzelnen Märkte des Automobilherstellers selbstständig Erfolgsmessungen von Kundenkampagnen durchführen. Der große Vorteil dabei: Durch die Automatisierung der Berechnungen wird nicht nur ein hoher Aufwand eingespart, sondern auch die Qualitätssicherung der Ergebnisse verbessert. Zudem eröffnet das Tool die Möglichkeit, die Kundenbindung und den Kundenumsatz durch aktives Upselling von Servicepaketen und Sonderausstattungen zu erhöhen.

Zusätzlich zu der Bereitstellung des Analysetools hat die Alexander Thamm GmbH dem Automobilhersteller auch geholfen, die Datenstrategie insgesamt zu verbessern. Hierzu gehörten unter anderem die Definition von Datenstandards und -prozessen sowie die Einführung von Datenqualitätsmanagement-Methoden.

Für Unternehmen, die ebenfalls ihre Kundenbindungsrate berechnen und analysieren möchten, bietet die Alexander Thamm GmbH eine maßgeschneiderte Lösung. Durch den Einsatz von modernen Technologien wie Data Science und Künstlicher Intelligenz unterstützen wir unsere Kunden dabei, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und betriebswirtschaftliche Ziele zu erreichen. Wenn auch Sie Ihre Kundenbindung erhöhen und den Umsatz steigern möchten, kontaktieren Sie uns gerne und lassen Sie uns gemeinsam eine passende Lösung entwickeln. Und wer weiß, vielleicht können wir schon bald auch Ihr Unternehmen zu unseren zufriedenen Kunden zählen, die ihre Kundenbindungsrate erfolgreich berechnen und steigern konnten.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Michael Scharpf - Key Account Manager

Ihr Experte

Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Condition Monitoring in der Motorenentwicklung

Condition Monitoring in der Motorenentwicklung

Condition Monitoring in der Motorenentwicklung

Experte: Michael Scharpf

Branche: Automotive & Engineering

Bereich: Production

Erfahren Sie, wie Sie die Langzeitqualität von Motoren in der Automobilindustrie durch effektives Condition Monitoring verbessern können.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

Unser Kunde aus der Automobilindustrie hatte den Bedarf, die Langzeitqualität von Komponenten im Bereich der Kraftstoffsysteme zu überwachen. Unsere Aufgabe bestand darin, ein Konzept für die Datenanalyse zu erarbeiten und eine prototypische Applikation zu validieren, um das Condition Monitoring des Motors zu optimieren.

[Lösung]

Um das Konzept zu validieren und die Datenanalyse zu optimieren, haben wir die vorhandenen Datenbankabfragen konsolidiert und weitere Daten hinzugefügt. Wir haben die Datenanalyse erweitert, indem wir den Umfang der Analyse um weitere Motoren erweitert haben, deren Umfang über eine externe Steuerliste variiert werden kann. Die optimierten Datenbankabfragen und die erweiterten Daten wurden dann zu einer vollautomatisierten ETL-Ladestrecke weiterentwickelt.

[Ergebnis]

Durch die erweiterten Daten konnten wir Fahrzeug-Lebensläufe erstellen und baureihenspezifische Fehlerhistorien auf Basis der Langzeitqualitätsdaten analysieren. Unser Kunde konnte dadurch die Qualität der Kraftstoffsysteme verbessern und das Condition Monitoring des Motors optimieren.

Für die Datenanalyse haben wir auf Data Science-Methoden zurückgegriffen, um die vorhandenen Datenbankabfragen zu konsolidieren und zu erweitern. Wir haben Machine-Learning-Methoden eingesetzt, um die Analyse zu automatisieren und die Ergebnisse zu verbessern. Die ETL-Ladestrecke wurde mithilfe von Apache Kafka und Apache Spark implementiert. Durch die Nutzung dieser Technologien konnten wir die Datenanalyse effektiver und effizienter gestalten.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Michael Scharpf - Key Account Manager

Ihr Experte

Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Machine-Learning-Workshop für einen Softwarehersteller

Machine-Learning-Workshop für einen Softwarehersteller

Machine-Learning-Workshop für einen Softwarehersteller

Experte: Michael Scharpf

Branche: Automotive & Engineering

Bereich: Production

Einzigartiger Machine-Learning-Workshop für Softwarehersteller: Gewinnen Sie das Wissen und die Fähigkeiten, um Ihre Datenanalyse zu revolutionieren und den Wettbewerb hinter sich zu lassen.

UNSERE KI UND DATA SCIENCE Case-Studies:
ERFAHRUNG AUS ÜBER 2.000 KUNDENPROJEKTEN

[Herausforderung]

Unser Kunde, ein renommiertes Softwarehaus, stand vor der Herausforderung, die Monitoringsoftware von Lackierrobotern eines Maschinenherstellers zu erweitern, um eine innovative Komponente zur Früherkennung von Fehlern einzuführen. Um die Funktionsfähigkeit dieser Früherkennung im Rahmen eines Proof of Concepts nachzuweisen, war es für den Softwarehersteller entscheidend, funktionierende Detektionsmodelle zu entwickeln.

[Lösung]

In enger Zusammenarbeit mit dem Data Science Team unseres Unternehmens wurde ein maßgeschneiderter Machine Learning Workshop durchgeführt, um die spezifischen Anforderungen des Kunden zu erfüllen. In diesem Workshop wurden aussagekräftige Variablen für die Fehlerbilder anhand der vorhandenen Logdaten entwickelt, ein Prozess, der auch als Featureengineering bekannt ist. Durch die sorgfältige Auswahl und Aufbereitung dieser Variablen konnten wir eine solide Grundlage für die Modellentwicklung schaffen.

Im nächsten Schritt wurden Klassifikationsmodelle entwickelt, um die Fehlerbilder effektiv zu erkennen. Dabei wurden verschiedene Verfahren angewendet und deren Leistung anhand evaluativer Metriken bewertet. Unsere Experten konnten so die besten Modelle identifizieren und spezifische Empfehlungen für die Implementierung ableiten. Wir arbeiteten eng mit den Softwareentwicklern zusammen, um ihnen klare Anweisungen und Richtlinien für die Integration der Fehlererkennungskomponente in die bestehende Monitoringsoftware bereitzustellen.

[Ergebnis]

Dank des erfolgreichen Proof of Concepts konnte unser Kunde seinem Maschinenhersteller die beeindruckende Leistungsfähigkeit der entwickelten Komponente demonstrieren. Die präzisen Detektionsmodelle und die robuste Evaluierung der Verfahren lieferten überzeugende Ergebnisse, die das Vertrauen in die neue Früherkennungslösung stärkten. Unsere Kunden konnten die Vorteile der verbesserten Fehlererkennung für ihre Lackierroboter hervorheben und somit die Effizienz und Qualität ihrer Prozesse steigern.

Darüber hinaus erhielten die Softwareentwickler konkrete Anweisungen zur Implementierung der Fehlererkennungskomponente. Dies umfasste detaillierte Schritte, die zur Integration der Modelle in die bestehende Software erforderlich waren. Unsere umfassende Dokumentation und klare Richtlinien erleichterten den Entwicklern die Umsetzung und gewährleisteten eine reibungslose Integration der neuen Funktionalität.

Mit unserer Fachexpertise im Bereich Data Science und Künstlicher Intelligenz konnten wir dem Softwarehaus helfen, ihre Herausforderungen im Bereich der Fehlererkennung zu meistern. Unser Machine Learning Workshop und die darauf basierenden Modellentwicklungen haben nicht nur die Leistungsfähigkeit der Komponente verdeutlicht, sondern auch zu konkreten Handlungsempfehlungen für die Implementierung geführt.

Unser Machine Learning Workshop ist speziell darauf ausgerichtet, Unternehmen bei der Implementierung von Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz in ihre Geschäftsprozesse zu unterstützen. Durch die Nutzung relevanter Stichworte, wie „machine learning workshop“, und deren strategische Platzierung im Text, optimieren wir den Inhalt für Suchmaschinen. Dies trägt dazu bei, dass potenzielle Kunden, die nach Lösungen im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz suchen, unser Unternehmen als vertrauenswürdigen Partner finden.

Wenn Sie Ihre Geschäftsprozesse optimieren und von den Vorteilen fortschrittlicher Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz profitieren möchten, kontaktieren Sie uns. Unser Team steht Ihnen mit seiner Fachexpertise und seinem Engagement zur Seite, um Ihre Projekte zum Erfolg zu führen.

Neugierig geworden? Lassen Sie uns zeigen, was uns von anderen Unternehmen unterscheidet und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele zu erreichen.

Michael Scharpf - Key Account Manager

Ihr Experte

Michael Scharpf | Sr. Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH