In diesem Anwendungsfall zeigen wir, wie wir einem Telekommunikationsunternehmen mittels einer Up-Selling Optimierung zu zahlreichen Vorteilen verholfen haben. Zudem gehen wir auf die Probleme ein und zeigen wie wir diese gelöst haben.
Problem
Für große Unternehmen ist es schwierig, jedem Kunden zur richtigen Zeit das richtige Angebote zu machen. Jeder der über 5 Millionen Kunde braucht ein individuelles Angebot, das auf seine Bedürfnisse zugeschnitten ist. Diese personalisierten Angebote per Hand zu generieren, ist unmöglich. Gleichzeitig wollte das Unternehmen nicht mehr unspezifisch an den individuellen Kundenwünschen vorbei kommunizieren.
Lösung
Jeden Tag produzieren Kunden eine enorme Menge an Daten. Zunächst haben wir daraus eine Datengrundlage für die Vorhersage des Kaufverhaltens geschaffen. Dazu haben wir Daten aggregiert und zeitlich in einem Flatfile abgegrenzt.
Im zweiten Schritt berechneten wir darauf unsere Machine Learning Modelle. Die Ergebnisse dieser Modelle haben wir dann in das Kampagnenmanagement-System eingespielt, um Marketingkampagnen zu automatisieren. So ist das Unternehmen in der Lage, das zukünftige Kundenverhalten vorherzusagen und dadurch jedem Kunden das richtige Angebot zu machen.
Ergebnis
Unser Next Best Offer Ansatz unterstützt Marketingmanager dabei, jeden Tag die richtigen Entscheidungen zu treffen. Über 20 Modelle werden täglich aktuell bereitgestellt und helfen dabei das Marketing zu steuern. Durch einen hohen Automatisierungsgrad und präzise Vorhersagen steigern wir die Conversion (bis zu 350%) und machen Zeit frei für andere wichtige Themen im Marketing.
