Case Studies

Entdecken Sie unsere erfolgreichen Data Science, Machine Learning und KI-Projekte. Erfahren Sie, wie wir Ihre aktuellen Herausforderungen meistern können.

Churn PrognoseEnergiewirtschaft

Churn-Management in der Energiewirtschaft

In diesem Use Case erfahren Sie, wie ein KI-basiertes Churn Management in der Energiewirtschaft die Kündigungswahrscheinlichkeit für 150.000 Gas- und Stromkunden zwei Monate im Voraus vorhersagt. Die Lösung identifiziert in den Top Percentilen 9,1-mal so viele Kündiger wie ein zufälliges Sample und ermöglicht durch präzise Vorhersagen gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung..

Business IntelligenceLogistik

PowerBi Dashboard für weltweiten Logistikkonzern

Der Wunsch unseres Kunden war es ein einheitliches PowerBi KPI Dashboard zu entwickeln und messbare Ziele für KPIs von 16 Ländergesellschaften zu implementieren.

Next Best OfferVersicherung

Next Best Offer Lösung für Versicherungen

Ein großes Versicherungsunternehmen mit mehr als 500.000 Versicherungsnehmern optimierte seine Kundenberatung und steigerte die Verkaufsabschlüsse mit einer Next Best Offer (NBO)-Lösung. Die Implementierung in der AWS-Cloud ermöglichte es, 15 individuelle maschinelle Lernmodelle zu trainieren, die präzise Vorhersagen über die Abschlusswahrscheinlichkeit für verschiedene Produktkategorien lieferten.

ForecastingTextil-Management

Optimierte Lagerplanung durch Demand Forecasting

In diesem Use Case erfahren Sie, wie ein KI-basiertes Demand Forecasting die Textilindustrie durch eine genaue Bedarfsvorhersage für mehr als 10.000 Produkte zwei Monate im Voraus unterstützt. Sie erfahren, wie die Lösung saisonale Schwankungen und Trends berücksichtigt, die Abweichung vom tatsächlichen Bedarf um 50 % reduziert und die Effizienz durch automatisiertes Datenmanagement steigert.

Potenzial ScoringHandel

Potenzial Scoring im B2B-Handel

Die folgende Fallstudie zeigt, wie wir für unseren Kunden eine innovative KI-basierte CLV-Prognose implementiert haben, die es ermöglicht, das zukünftige Gewinnpotenzial von (Neu-)Kunden präzise abzuschätzen und Vertriebs- und Marketingressourcen effektiver zu steuern.

ForecastingTextil-Management

Prognose von Produktverschleiß

In diesem Use Case haben wir eine KI-Lösung auf Databricks implementiert, um den Produktverschleiß eines Textil-Service-Managers genau vorherzusagen. Das Unternehmen, das mehr als 150.000 Vertragskunden und 1.000 verschiedene Textilprodukte verwaltet, stand vor der Herausforderung, pünktliche Lieferungen zu gewährleisten und Lagerkosten zu reduzieren. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen konnte der zukünftige Verschleiß genau zwei Monate im Voraus vorhergesagt werden.

Customer Lifetime ValueVersicherung

CLV-Prognose für einen Versicherungsvertrieb

Unser Kunde, ein führender Anbieter von Finanz- und Vorsorgelösungen in Deutschland, wollte mithilfe einer Customer Lifetime Value-Prognose Kunden mit hohem Wert identifizieren.

Unser Ziel war es, dem Kunden zu ermöglichen, seine Marketing- und Vertriebsstrategien gezielt auf Kunden mit hohem CLV auszurichten.

DatabricksTextil-Management

Aufbau eines Data Lakehouse in Databricks

Für ein führendes Unternehmen der deutschen Textilindustrie wurde eine Lakehouse-Plattform entwickelt, die eine zentrale Quelle für alle relevanten Daten darstellt und es dem Unternehmen ermöglicht, schnell und präzise wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen sowie KI- und BI Anwendungsfälle ermöglicht. Entdecken Sie, wie diese Lösung nicht nur aktuelle Herausforderungen meistert, sondern auch die Basis für zukünftige Innovationen schafft.

Churn PrognoseTextil-Management

Customer Churn & Retention Prognose

In diesem Use Case erfahren Sie, wie unser Kunde, ein führender Textil Service Manager in Deutschland, seine Churn Rate durch den Einsatz eines prädiktiven Modells signifikant senken konnte. Mit mehr als 150.000 Vertragspartnern stand unser Kunde vor der Herausforderung, die Kundenbindung zu verbessern und die Abwanderungsrate zu reduzieren.

DatenplattformVersicherung

Entwicklung einer Data- und KI-Plattform in AWS

In dieser Case Study entwickelten wir eine Data- und KI-Plattform für einen führenden Versicherungsvertrieb. Wir haben für ein führendes Unternehmen aus dem Versicherungssektor eine maßgeschneiderte Lösung geschaffen, die über die bloße technische Implementierung hinausgeht. Diese Fallstudie bietet Ihnen einen umfassenden Einblick in die Herausforderungen, Lösungen und Ergebnisse unseres Projekts.

DatabricksHandel

Einrichtung eines Lakehouses in Databricks

In dieser Case Study haben wir für den Kunden eine Lakehouse Plattform in Databricks aufgebaut, um alle ML und BI Anwendungen zentral in einer Plattform abzubilden und somit die Effizienz und Umsetzungsgeschwindigkeit von Analytics Anwendungen zu beschleunigen.

Customer AnalyticsTelekommunikation

Up-Selling-Optimierung in der Telco

In diesem Artikel stellen wir Ihnen vor, wie wir einem Telekommunikationsunternehmen geholfen haben, durch Up-Selling-Optimierung zahlreiche Vorteile zu erzielen. Wir gehen auch auf die Probleme ein und zeigen, wie wir diese gelöst haben.

Generative KIHandel

Sales Support Agent mit GenAl

Erfahren Sie in dieser Case Study, wie wir ein Tool auf Basis von generativer KI zur automatisierten Unterstützung von Sales-Agenten im Vertrieb eingeführt haben.

Customer AnalyticsHandel

Persona Clustering

In diesem Use Case zeigen wir, wie wir für unseren Kunden ein KI-basiertes Persona Clustering durchführten. Wir gehen dabei genauer darauf ein, wie wir beim Clustering vorgehen, welche Vorteile es mit sich bringt und beleuchten die Ergebnisse.

Customer Lifetime ValueHandel

Potenzialscore für Neukunden

Diese Case Study zeigt, wie wir eine innovative KI-basierte Customer Lifetime Value-Prognose implementiert haben. Damit kann das zukünftige Gewinnpotenzial von Neu- und Bestandskunden präzise abgeschätzt sowie Vertriebs- und Marketingressourcen effektiv gesteuert werden.

Customer Lifetime ValueE-Commerce

Customer Lifetime Value Prognose für E-Commerce

Durch die Berechnung des Customer Lifetime Value wird deutlich, welcher Kunde welchen Wert über seine gesamte Kundenlebensdauer für das Unternehmen generiert. Diese Vorhersage hilft, das Marketingbudget gezielt einzusetzen und somit alle Umsatzpotenziale voll auszuschöpfen.

Recommender SystemsE-Commerce

Empfehlungssystem im E-Commerce

Wie kann man aus tausenden von Produkten genau die auswählen, die für den Kunden relevant sind? Mit dieser Frage beschäftigte sich ein Unternehmen aus der E-Commerce-Branche.

Customer AnalyticsE-Commerce

Kundensegmentierung im B2B-Handel

Im folgenden KI-Use Case haben wir für ein B2B-Handels- und Dienstleistungsunternehmen eine Kundensegmentierung durchgeführt. Ziel war es, die Steuerung von Marketing- und Vertriebskampagnen zu optimieren und so den Umsatz zu steigern.

Natural Language ProcessingTelekommunikation

Natural Language Processing im Kundencenter

Wir haben für die Beraterinnen und Berater eines Kundencenters ein KI-System implementiert, das mittels Natural Language Processing Kundenanfragen priorisiert und je nach Themengebiet an einzelne Teams weiterleitet.

MLOpsTelekommunikation

ML-Feature Store in der Telekommunikation

Machine-Learning-Projekte sind komplex und oft sehr teuer. Dies liegt insbesondere an der aufwendigen Vorverarbeitung der Daten. Eine Herausforderung ist die konsistente und qualitätsgesicherte Datenhaltung sowie die Bereitstellung für unterschiedlichste Data Scientists.

Customer AnalyticsE-Commerce

Kundenstrukturanalyse im E-Commerce

In diesem Use Case zeigen wir Ihnen, wie wir die vorhandenen Daten eines Unternehmens aus der E-Commerce-Branche genutzt haben, um eine Kundenanalyse durchzuführen.

Customer AnalyticsLogistik

Erstellung eines Dashboards in der Transportbranche

In diesem Use Case zeigen wir Ihnen, welche Vorteile die Erstellung eines Dashboards für ein Unternehmen aus der Transportbranche gebracht hat. Dazu gehen wir auf die Problemstellung, den Lösungsansatz sowie das Ergebnis ein.

Customer AnalyticsTelekommunikation

Kundenreaktivierung im E-Commerce

Mit einer KI-basierten Vorhersage des Customer Lifetime Value (CLV) können Maßnahmen zur Kundenreaktivierung intelligent geplant werden. Wie das funktioniert, welche Vorteile die intelligente CLV-Analyse bietet und wie wir sie in der Praxis einsetzen konnten, erfahren Sie in diesem KI-Anwendungsfall.

Customer AnalyticsTelekommunikation

Kundensegmentierung in der TV- und Videobranche

In Zusammenarbeit mit einem Unternehmen aus der TV- und Videobranche konnten wir eine Kundensegmentierung für Millionen von Kunden durchführen. Die Ergebnisse der Kundensegmentierung und wie wir bei der Entwicklung vorgegangen sind, stellen wir Ihnen im folgenden Beitrag vor.

Churn PrognoseE-Commerce

Churn Prediction für eine Subscription App

Churn - der Alptraum eines jeden Unternehmens. Wie wäre es, wenn wir Ihnen verraten, wie Sie ihn vorhersagen und damit effektiv verhindern können? Ein intelligentes Frühwarnsystem zur gezielten Churn-Prävention prognostiziert die Abwanderung oder Inaktivität von Nutzern.

Customer AnalyticsVersicherung

Cross-Selling Optimierung für Versicherungen durch NBO

Jedem Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebot machen und so das Cross-Selling optimieren? Mit dem intelligenten Next-Best-Offer-System ist das kein Zukunftsversprechen mehr, sondern längst Realität.

Customer AnalyticsTelekommunikation

Kundensegmentierung für einen Fußballverein

Sie möchten Ihre Kunden besser einschätzen können und passende, auf den Kunden zugeschnittene Marketingstrategien planen? Wie das geht, zeigen wir Ihnen in diesem KI-Anwendungsbeispiel. Hier beschreiben wir, wie wir eine Kundensegmentierung mit maschinellem Lernen bei einem Fußballverein durchgeführt haben und gehen näher auf die Vorteile ein.

Customer Lifetime ValueEinzelhandel

Customer Lifetime Value für den Großhandel

Wie können Sie Ihre Marketingkampagne optimal nach dem langfristigen Customer Lifetime Value planen? Wir verraten es Ihnen im folgenden KI-Anwendungsbeispiel. Darin haben wir für ein Großhandelsunternehmen eine Prognose des Customer Lifetime Value erstellt.

ForecastingTelekommunikation

Planungstool in der Telekommunikation

In diesem KI-Anwendungsfall stellen wir Ihnen vor, wie wir unser KI-basiertes Planungstool in den Planungsprozess eines Telekommunikationsunternehmens implementiert haben und so unter anderem die Planung von Ressourcen, Mitarbeitern und Kundenanfragen vorhersagen konnten.

Recommender SystemsEinzelhandel

Produktempfehlungssystem für eine Warenhauskette

Sie möchten Ihren Umsatz mit einem Produktempfehlungssystem steigern, wissen aber nicht wie? Dann hilft Ihnen dieser KI-Use Case weiter.

Customer AnalyticsTelekommunikation

Next Best Action in der Telekommunikation

Next Best Action ist ein Marketingkonzept, was Machine Learning und Data Science Methoden nutzt, um die nächste beste Handlung im Marketing zu erfahren. So werden die richtigen Marketingaktionen gewählt, ein hoher Automatisierungsgrad erlangt und der Umsatz gesteigert.

Customer AnalyticsVersicherung

Up-Selling von Versicherungen

Sie möchten wissen, wann Sie welchem Kunden das richtige Angebot machen können? Dann sind Sie bei diesem KI-Anwendungsfall aus der Versicherungsbranche genau richtig.

ForecastingLogistik

Nachfrageprognose in der Logistik

Wie sieht die KI-basierte Nachfrageprognose in der Logistik aus und welche Vorteile bringt sie? Wie können Sie Ihre logistische Planung so gestalten, dass sowohl das saisonale Geschäft berücksichtigt wird, als auch die damit einhergehende Ressourcen?

ForecastingTelekommunikation

Nachfrageprognose im Callcenter

Wie sieht eine Nachfrageprognose im Callcenter aus und warum sollten Sie die zukünftigen Nachfragen Ihrer Kunden immer im Blick behalten? Das beantworten wir in dieser Case Study.

Customer AnalyticsE-Commerce

Up-Selling für eine Subscription App

Wie lassen sich Kunden die eine bisher kostenfreie-Version nutzen, vom Abschluss eines kostenpflichtigen Abos überzeugen? Durch die richtige Kommunikation zum richtigen Zeitpunkt! In folgendem Anwendungsbeispiel demonstrieren wir Ihnen, wie wir die Conversion Rate eines Fitness-App-Anbieters signifikant erhöht haben.

Generation KI:
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