Next Best Action in der Telekommunikationsbranche

In diesem Use Case zeigen wir Ihnen, zu welchem Ergebnis Next Best Action bei einem Unternehmen aus der Telekommunikationsbranche geführt hat. Zudem beschreiben wir das Problem und die passende Lösung dieses Anwendungsfalls.

Problem

Bei diesem Use Case handelte es sich um ein Unternehmen aus der Telekommunikationsbranche. Dieses hatte das Problem, dass das Unternehmen über eine Vielzahl an Produkten sowie Dienstleistungen verfügte und nicht wusste, für welche Kunden welches Produkt geeignet ist. Demnach fielen die Produktaffinitäten sehr unterschiedlich aus. Es bestand die Herausforderung, jedem Kunden das passende Angebot zu machen und die Conversion Rate zu erhöhen. Darüber hinaus konnte das Unternehmen schlecht festlegen, welche Kunden sich für Cross- und Up-Selling Potenziale eigneten. 

Lösung

Zur Lösung dieser Probleme hat sich unser Unternehmen entschieden, ein voll automatisiertes Next Best Action Framework auf Basis von maschinellem Lernen zu entwickeln. Mithilfe dieses Next Best Action Framework sollten unterschiedliche Abschlusswahrscheinlichkeiten für einzelne Kunden berechnet werden. Dabei bestand das Hauptziel, durch die Berechnung der Affinitäten herauszufinden, welche Produkte oder Dienstleistungen von besonderem Interesse sind. 

Ergebnis

Durch die Erstellung und Implementierung dieses Next Best Action Framework ließen sich die Abschlusswahrscheinlichkeiten und Affinitäten einzelner Produkte und Dienste mit einer hohen Wahrscheinlichkeit berechnen. Dadurch konnte das Unternehmen im Vorhinein besser abschätzen, welche Produkte höchstwahrscheinlich von bestimmten Kunden gekauft werden. Zudem konnte das Unternehmen seine Mitarbeiter durch dieses Wissen gezielt für Top-Kunden einsetzen, um Cross- sowie Up-Selling Maßnahmen einzuleiten. 

Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

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Laurenz Wuttke

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