Die Top 10 Data Science Trends 2019 für Versicherungen. Teil 2: Datengetriebene Produkte

In der Versicherungsbranche gibt es innovative Data Science Trends durch Datengetriebene Produkte und Services.

Im ersten Teil der Top 10 Big Data und Data Science Trends 2019  für die Versicherungsbranche haben wir uns mit den Teilbereichen Marketing & Sales sowie mit Prozessstrukturen beschäftigt. Im zweiten Teil geht es konkret um datengetriebene Versicherungsprodukte und Dienstleistungen sowie allgemein um innovative Ansätze in der Versicherungsbranche.

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Text Mining – Grundlagen, Methoden und Anwendungsfälle

Text Mining zählt zu den wichtigsten Data-Science-Methoden. Wir erklären die Grundlagen sowie Methoden und zeigen mögliche Anwendungsfelder auf.

Text Mining ist angesichts der Flut von Texten und Text-Daten, die täglich entstehen, ein wahrer Segen. Es würde jedes menschliche Vermögen übersteigen, Terabytes an Textdaten zu lesen, zu verschlagworten oder nach anderen Kriterien zu sortieren. In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit den Grundlagen dieser Methode und zeigen Anwendungsmöglichkeiten von Text Mining auf.

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Data Mining – Methoden-Einmaleins und Beispiele aus der Praxis

Data Mining zählt zu den grundlegenden Methoden, wenn es um Datenexploration im Bereich Big Data geht. Theorie und Praxis von Data-Mining-Methoden.

Data Mining ist einer der Grundbegriffe im Kontext der Digitalisierung und Data Science. Er taucht insbesondere im Umfeld von Big-Data-Projekten und Data-Analytics-Methoden auf. Data Mining bezeichnet dabei ganz allgemein den systematischen, mathematisch-statistischen Umgang mit Daten. Das Ziel dabei ist stets, Muster, Beziehungen und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu finden. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die zugrundeliegende Theorie und veranschaulicht die Thematik anhand von 3 Praxis-Beispielen.

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Next-Best-Action-Marketing: Der Turbo für Mobiles Marketing und E-Commerce

Ein Marketing Team arbeitet mit der Nutzung von Data Science an dem Next Best Activity für den Kunden.

Wie oft fallen uns wichtige Ereignisse wie Geburtstage oder der Hochzeitstag erst wenige Tage davor ein? Für die Suche nach Geschenken bleibt dann nur wenig Zeit. In der Zukunft wird Einkaufen oder das Geschenke besorgen mittels  Next-Best-Action-Marketing keine lästige und mit Stress verbundene Pflicht mehr sein. Am bekanntesten sind in dieser Hinsicht sogenannte „Recommender-Systeme“. Dieser Artikel bietet einen Einblick in die Grundlagen des Next-Best-Action-Marketing.

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Alles über Daten. Grundlagen, Formen und der Wert der Daten

Schriftzug "Data has a better idea"

Daten spielen heute überall und jeden Tag eine entscheidende Rolle – im täglichen Leben jedes Einzelnen, im sozialen und gesellschaftlichen Zusammenhang, in einzelnen Unternehmen und der Wirtschaft als Ganzem. Dennoch fragen wir uns selten, was genau Daten eigentlich sind und was ihr Wert ist. Dieser Artikel stellt sich darum die einfache Frage: Was sind Daten? So simpel die Frage auf den ersten Blick erscheint, so vielfältig und vielschichtig fallen die Antworten darauf aus.

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Wachstumschance Aftersales: Mit Data Science einen bislang stark vernachlässigten Bereich erschließen

Unternehmen müssen immer mehr ihr Augenmerk auch auf den Aftersales lenken, um Kunden langfristig an sich zu binden.

Alle Unternehmen haben ein Ziel: Potenzielle Kunden vom Kauf ihres Produkts oder ihrer Dienstleistung zu überzeugen. In vielen Fällen ist es jedoch so, dass sich Hersteller oder Händler nach dem Kauf nicht mehr im gleichen Maße für ihre Kunden interessieren wie vor dem Kauf. In einer Zeit, in der immer mehr vernetzte Produkte wie das Connected Car auf den Markt kommen und neue Geschäftsmodelle entstehen, verändert sich die Erwartungshaltung der Kunden und Aftersales gewinnt an Bedeutung. Dieser Artikel beschreibt Einsatzmöglichkeiten von Data Science in der Kundenbetreuung nach dem Kauf.

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Datenauswertung und Marketing Analytics: Mit einer optimierten Customer Journey Wettbewerbsvorteile sichern

Jeder Klick und jede Interaktion erzeugt Daten, die entsprechend einer Datenauswertung ausgewertet werden können.

Jeder Klick und jede Interaktion, die digital erfasst werden kann, erzeugt Daten und macht eine Datenauswertung möglich. Unser Verhalten in den Social Media und das Surfverhalten auf Webseiten oder Online-Stores ebenso wie das Lesen eines Artikels, der Klick auf eine Anzeige, der Download von Dokumenten, das Versenden von E-Mails oder Eingaben in CRM-Systemen – Datenquellen wie diese stellen eine optimale Grundlage für Marketing Analytics dar. Dieser Artikel liefert Einblicke in die Anwendungsmöglichkeiten von Marketing Analytics.

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10 Entwickler-Tipps für das perfekte Analytics-Dashboard

Ein Dashboard muss die wichtigsten Informationen beinhalten. Wie dies optimal gelingt, verraten diese 10 Tipps für die Entwicklung eines Analytics-Dashboards.

Ein Analytics-Dashboard soll seinen Nutzern schnell und übersichtlich die benötigen Informationen zur Verfügung stellen. Was bei der Entwicklung eines Analytics-Dashboards zu beachten ist, hat unsere Visualisierungsexpertin Elena Danchyshyna in 10 Tipps zusammengetragen.

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