Customer-Insights-Dashboard für eine Direktbank

Customer-Insights-Dashboard für eine Direktbank

Customer-Insights-Dashboard für eine Direktbank

Expertin: Linh Nguyen

Branche: Finance & Insurance

Bereich: Marketing & Sales

Erfahren Sie, wie wir mit unserem Customer-Insights-Dashboard einer Direktbank dabei geholfen haben, ihre Kunden besser zu verstehen und somit ihre Produkte erfolgreich zu vermarkten.

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

[Herausforderung]

Die Herausforderung für eine deutsche Direktbank bestand darin, ihre Kundengruppen bezüglich ihrer Produktaktivität und soziodemografischer Attribute zu analysieren, um Cross- und Upselling Potenziale zu bestimmen. Dazu mussten Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Finanzprodukten identifiziert werden.

[Lösung]

Wir haben für unseren Kunden diverse Datenquellen zusammengeführt und ein Customer Insights Dashboard mit QlikView erstellt. Das Dashboard bietet eine Vielzahl von Granularitätsebenen, um den Kunden eine tiefgehende Analyse zu ermöglichen. Das Dashboard umfasst:

  • Eine Übersicht der KPIs für ausgewählte Produkte
  • Die Aufdeckung der Korrelationen zwischen Produkten
  • Vergleich zweier Kundengruppen hinsichtlich ihrer soziodemografischen Daten und ihres Produktverhaltens
  • Möglichkeit des Absprungs zu detaillierten Produktdashboards für eine tiefgehende Analyse

Wir haben für unseren Kunden eine Datenintegrationsstrategie entwickelt, um alle relevanten Datenquellen in das Dashboard zu integrieren. Das Dashboard wurde so entworfen, dass es einfach zu bedienen und dennoch sehr aussagekräftig ist. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der der Kunde auf einfache Weise seine Daten analysieren und verstehen kann.

Das Dashboard ist in der Lage, die wichtigsten KPIs zur Produktnutzung und Kundenanalyse darzustellen. Dadurch ist es möglich, schnell und einfach wertvolle Kundengruppen zu identifizieren. Das Dashboard deckt auch Produktabhängigkeiten auf und identifiziert Cross- und Upselling Potenziale. Darüber hinaus können Kunden mit einem Klick zu detaillierten Produktdashboards springen, um noch tiefere Einblicke in ihre Daten zu erhalten.

[Ergebnis]

Dank des von uns erstellten Customer Insights Dashboards konnte unsere Direktbank schnell und einfach wertvolle Kundengruppen identifizieren und ihre Cross- und Upselling Potenziale bestimmen. Das Dashboard deckte auch Produktabhängigkeiten auf, die es dem Kunden ermöglichten, seine Marketing- und Vertriebsstrategien zu optimieren und somit seine Einnahmen zu steigern.

Unser Kunde war von der Einfachheit und Effektivität des Dashboards begeistert. Er konnte seine Daten auf eine neue Art und Weise betrachten und seine Entscheidungen auf fundierten Erkenntnissen basieren lassen. Mit unserem Customer Insights Dashboard hat der Kunde eine leistungsstarke Lösung zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung erhalten.

Unser Customer Insights Dashboard bietet unseren Kunden eine leistungsstarke Lösung zur Analyse und Entscheidungsfindung. Dank unseres Expertenwissens im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz können wir unseren Kunden dabei helfen, ihr Unternehmen effektiver zu führen und ihre Kunden besser zu verstehen. Mit unserem Customer Insights Dashboard können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um ihr Geschäft zu optimieren und zu wachsen.

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

Linh Nguyen - Key Account Manager

Ihre Expertin

Linh Nguyen | Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Fraud Detection bei der Kreditvergabe in einer Bank

Fraud Detection bei der Kreditvergabe in einer Bank

Fraud Detection bei der Kreditvergabe in einer Bank

Expertin: Linh Nguyen

Branche: Finance & Insurance

Bereich: Finance & Controlling

Schützen Sie Ihr Unternehmen vor Betrug und minimieren Sie Ihre Risiken mit unserer Fraud Detection Lösung für die Kreditvergabe in Banken.

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

[Herausforderung]

Eine deutsche Bank stand vor der Herausforderung, im Zuge der Einführung eines neuen Kreditprodukts frühzeitig Betrugsfälle zu vermeiden. Bisher gab es keine Möglichkeit, die Beziehungen zwischen Kunden, Produkten und durchgeführten Transaktionen auf verdächtige Netzwerke und Muster zu untersuchen. Das Ziel war es, eine effektive Fraud Detection Lösung zu implementieren, um frühzeitig potenzielle Betrugsfälle zu erkennen und somit Schaden von der Bank und ihren Kunden abzuwenden.

[Lösung]

Um diese Herausforderung zu meistern, wurde eine umfassende Big-Data-Datenbasis aufgebaut. Dazu wurden verschiedene Datenquellen und Systeme integriert und die Daten logisch verknüpft. Die Daten wurden für die Netzwerkanalyse aufbereitet und Mustererkennungsalgorithmen mittels R implementiert. Die Lösung ermöglichte es, auffällige und ungewöhnliche Beziehungen, Vorgänge und Transaktionen zu entdecken.

[Ergebnis]

Die Implementierung von Fraud Detection war ein großer Erfolg für die Bank. Der neuartige Ansatz ermöglichte es, potenzielle Betrugsfälle effektiv zu erkennen und zu verhindern. Eine interaktive und frei navigierbare App wurde entwickelt, um Kundenbeziehungen visuell darzustellen. Die Bank konnte so frühzeitig Warnungen für verdächtige Aktivitäten erhalten und schnell reagieren, um Betrugsfälle zu vermeiden. Die Implementierung der Lösung führte zu einem gesteigerten Vertrauen der Kunden in die Sicherheit der Bank und einem positiven Imagegewinn.

Die Betrugsprävention in Banken ist ein wichtiger Aspekt der Unternehmenssicherheit. Mit der Implementierung von Fraud Detection konnte die Bank ihre Kunden vor möglichen Betrugsfällen schützen und das Vertrauen in ihre Sicherheitsmaßnahmen stärken. Die Verwendung von Mustererkennungsalgorithmen und Netzwerkanalyse ist eine effektive Methode, um potenzielle Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.

Wenn Sie auf der Suche nach einer Lösung im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz sind, die speziell für die Betrugsprävention in Banken entwickelt wurde, dann sind wir Ihr Partner. Unsere Expertise in diesem Bereich ermöglicht es uns, maßgeschneiderte Lösungen für Ihre spezifischen Anforderungen zu entwickeln. Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie wir Ihnen helfen können.

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

Linh Nguyen - Key Account Manager

Ihre Expertin

Linh Nguyen | Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Berechnung und Visualisierung des Customer Lifetime Value

Berechnung und Visualisierung des Customer Lifetime Value

Berechnung und Visualisierung des Customer Lifetime Value

Expertin: Linh Nguyen

Branche: Finance & Insurance

Bereich: Marketing & Sales

Machen Sie fundierte Entscheidungen und steigern Sie Ihren Unternehmenserfolg durch eine präzise Berechnung und Visualisierung des Customer Lifetime Value – unsere Expertise in Datenanalyse und KI macht es möglich.

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

[Herausforderung]

Die bisherige Methode der Bank zur Berechnung des Customer Lifetime Values war unzureichend und es wurde jedem Kunden ein fester Geldwert zugeschrieben. Die Aktivität des Kunden wurde nicht berücksichtigt, was zu einer ungenauen Berechnung des Customer Lifetime Values führte.

[Lösung]

Wir haben uns mit der Bank zusammengeschlossen, um verschiedene Datenquellen zu kombinieren und die Kundenaktivität in die bestehende Berechnung des Customer Lifetime Values zu integrieren. Dabei wurden Kundentypen identifiziert und mittels Clustering in R in fünf Kategorien eingeteilt. Die interaktive Visualisierung der Customer Journey wurde in einem D3 Sankey-Diagramm veranschaulicht.

Unsere Datenanalyse- und KI-Expertise ermöglichte es uns, die Genauigkeit des Customer Lifetime Values zu erhöhen, indem wir die Aktivität des Kunden in die Berechnung miteinbezogen haben. Durch das Sankey-Diagramm konnten die Kundenaktivitäten in einer interaktiven Visualisierung dargestellt werden, was es der Bank erleichterte, Einblicke in die Customer Journey zu erhalten.

[Ergebnis]

Unsere Zusammenarbeit mit der Bank führte zu einem erheblichen Anstieg der Genauigkeit des Customer Lifetime Values. Durch die Integration der Kundenaktivität in die Berechnung konnte die Bank fundierte Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen und fundierte Entscheidungen für die Zukunft treffen.

Als Ergebnis unserer Arbeit konnte die Bank ihre Fähigkeit verbessern, fundierte Entscheidungen im Hinblick auf ihre Kundenbeziehungen zu treffen. Wir haben gezeigt, dass unsere Expertise in Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz bei der Optimierung betriebswirtschaftlicher Prozesse von unschätzbarem Wert ist.

Wenn Sie auf der Suche nach Lösungen im Bereich Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz sind, sind wir der richtige Partner für Sie. Wir haben umfangreiche Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Unternehmen jeder Größe und in allen Branchen, um maßgeschneiderte Lösungen für Ihre spezifischen Bedürfnisse zu entwickeln. Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu erfahren, wie wir Ihnen helfen können, Ihre betrieblichen Herausforderungen zu meistern und Ihre Ziele zu erreichen.

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Linh Nguyen - Key Account Manager

Ihre Expertin

Linh Nguyen | Principal Key Account Manager | Alexander Thamm GmbH

Automatische Schadenerkennung nach Naturkatastrophen

Automatische Schadenerkennung nach Naturkatastrophen

Automatische Schadenerkennung nach Naturkatastrophen

Regulierung innerhalb von 10 Tagen statt 9 Monaten durch automatische Schadenserkennung

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Dauer der Schadensregulierung von 9 Monaten auf 10 Tage reduziert

 

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Reduzierung der Gutachterkosten um 75%

Kosteneinsparungen in Millionenhöhe bei gleichzeitiger Steigerung der Kundenzufriedenheit

Herausforderung

Eine Versicherung möchte nach Naturkatastrophen schnell und kostengünstig die Schäden an den bei ihr versicherten Gebäuden einschätzen. Hierfür wird eine Infrastruktur benötigt, die eine große Menge an Bildmaterial zeitnah verarbeiten kann. Zusätzlich muss ein Modell entwickelt werden, das die Vorhersage für unterschiedliche Gebäudetypen und Regionen erlaubt.

Lösung

Verschiedene Machine Learning Modelle werden entwickelt, evaluiert und bereitgestellt. Diese sind die Basis für die automatische Schadenserkennung.  Es wird eine Pipeline in der Amazon AWS Cloud aufgebaut, die sowohl das Modelltraining, als auch die produktive Nutzung der Ergebnisse nahtlos integriert. Durch die vollständige Integration aller Prozesse in die AWS Infrastruktur ist das Produkt skalierbar und kann automatisch kosteneffizient in Ruhe- und Lastzeiten an den aktuellen Bedarf angepasst werden.

Ergebnis

Die Modelle können in einer skalierbaren Pipeline trainiert und angepasst werden. Über eine API sind die Ergebnisse für verschiedenste Anwendungen zur automatischen Schadenserkennung nutzbar. Durch die Schadensklassifizierung können Auszahlungsbeträge einfacher geschätzt und Auszahlungsvorgänge automatisch eingeleitet werden.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

Unsere Case Studies

- Erhalten Sie noch detailliertere Einblicke in unsere Kundenprojekte -

Smart Kochen mit Thermomix

Smart Kochen mit dem Thermomix

Download
Case Studie KI bei Munich Re

Data Operations bei der Munich Re

Download

Data & AI Wissen

Gemeinsam Mehrwerte aus Data & AI schaffen

Blog

Entdecken Sie Fachartikel rund um Data & AI sowie aktuelle Branchenmeldungen.

Webinare

Tauchen Sie ein in unsere Best Practices und Industry Exchanges. Entdecken Sie neue Termine und Aufzeichnungen vergangener Webinare.

Whitepaper

Mit unseren Whitepapern, Case Studies und Studien erfahren Sie mehr über den Einsatz von Data & AI in Ihrer Branche.

Power BI Reports und Dashboards

Power BI Reports und Dashboards

Power BI Reports und Dashboards

Probleme 90 Tage früher identifizieren

Kapazität für inhaltliche Analysen und Auswertungen verzehnfacht

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Zentrales Rechtemanagement für verschiedenen Dashboards

Herausforderung

In einem internationalen Versicherungskonzern sind mehrere Fachkräfte mit der quartalsweisen Erstellung und Aufbereitung von Reportings stark ausgelastet. Bei den Reportings handelt es sich um starre Excel Tabellen, die das Erkennen von Auffälligkeiten kaum zulassen. Da nicht alle Empfänger alle Informationen sehen dürfen, müssen die Reportings vor der Verteilung manuell individualisiert werden.

Lösung

Es wird ein Zielbild für die Reporting-Landschaft sowie eine konkrete Roadmap zur Realisierung entwickelt. Es findet eine Automatisierung der Datenaufbereitung vom Quellsystem über einen SQL Server zu einer multidimensionalen Datenbank für schnelle Zugriffe statt. Excel wird durch PowerBI abgelöst.

Ergebnis

Es stehen verschiedene interaktive Dashboards zur Verfügung, die genau auf die Anforderungen der einzelnen Geschäftsbereiche zugeschnitten sind. Den Nutzern stehen somit tagesaktuelle Daten ohne manuellen Aufwand zur Verfügung. Ein automatisiertes Sicherheitskonzept regelt die Berechtigung auf Zeilenebene.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

Unsere Case Studies

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Smart Kochen mit Thermomix

Smart Kochen mit dem Thermomix

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Case Studie KI bei Munich Re

Data Operations bei der Munich Re

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