Wann unterbreite ich welches Angebot?

Was war die Herausforderung?

In diesem Anwendungsfall stand das Telekommunikationsunternehmen vor mehreren Herausforderungen. Erstens war es nahezu unmöglich, für jeden der über 5 Millionen Kunden manuell ein individuelles und auf die spezifischen Bedürfnisse zugeschnittenes Angebot zu erstellen. Diese Schwierigkeit führte zu unspezifischen und ineffizienten Kommunikationsstrategien, die an den individuellen Kundenbedürfnissen vorbeigingen. Zweitens hatte das Unternehmen Probleme, die täglich anfallenden großen Datenmengen effizient zu nutzen, um das Kaufverhalten der Kunden vorherzusagen und entsprechend personalisierte Angebote zu erstellen. Drittens war die manuelle Erstellung und Verwaltung von Marketingkampagnen zeitaufwändig und nicht skalierbar, was zu verpassten Verkaufschancen und ineffizienten Prozessen führte.

Der Lösungsansatz bestand zunächst darin, die enormen Datenmengen in einem Flatfile zu aggregieren und zeitlich abzugrenzen, um eine solide Datenbasis für die Vorhersage des Kaufverhaltens zu schaffen. Auf dieser Basis wurden maschinelle Lernmodelle berechnet und in das Kampagnenmanagementsystem integriert. Diese Modelle ermöglichten es, das zukünftige Verhalten der Kunden vorherzusagen und ihnen zum richtigen Zeitpunkt personalisierte Angebote zu unterbreiten. Durch die Automatisierung der Marketingkampagnen konnte das Unternehmen die Effizienz erheblich steigern und die Konversionsrate signifikant erhöhen, indem täglich mehr als 20 aktualisierte Modelle zur Unterstützung der Marketingentscheidungen bereitgestellt wurden.

Die Optimierung des Up-Sellings

Um die Herausforderungen unseres Kunden, eines großen Telekommunikationsunternehmens, zu meistern, haben wir einen detaillierten und technischen Lösungsansatz entwickelt. Im Folgenden wird der Prozess im Detail beschrieben:

Zunächst analysierten und aggregierten wir die enormen Mengen an Kundendaten, die täglich generiert wurden. Zu diesen Daten gehörten Informationen aus verschiedenen Quellen wie Kaufhistorie, Nutzungsverhalten und Interaktionen mit dem Kundenservice. Um eine solide Datenbasis für die Vorhersage des Kaufverhaltens zu schaffen, haben wir diese Daten in einem Flatfile zeitlich abgegrenzt und organisiert.

Im nächsten Schritt haben wir maschinelle Lernmodelle entwickelt, die auf diesen aggregierten Daten basieren. Dazu haben wir verschiedene Algorithmen des überwachten Lernens wie Entscheidungsbäume, Random Forests und neuronale Netze verwendet, um das zukünftige Verhalten der Kunden vorherzusagen. Diese Modelle wurden unter Berücksichtigung verschiedener Parameter und Eigenschaften der Kunden trainiert, um ihre Genauigkeit und Effizienz zu maximieren.

Nachdem die Modelle trainiert und validiert waren, haben wir sie in das Kampagnenmanagementsystem des Unternehmens integriert. Dies ermöglichte eine nahtlose Automatisierung der Marketingkampagnen. Mithilfe von APIs (Application Programming Interfaces) wurden die Modellprognosen in Echtzeit in das System eingespeist, sodass das Unternehmen personalisierte Angebote zum richtigen Zeitpunkt an die richtigen Kunden senden konnte.

Ein wichtiger Aspekt der Implementierung war die kontinuierliche Überwachung und Feinabstimmung der maschinellen Lernmodelle. Wir haben ein Dashboard entwickelt, das den Marketingmanagern die Leistung der Modelle in Echtzeit anzeigt und es ihnen ermöglicht, die Kampagnen entsprechend anzupassen. Diese Monitoring-Tools waren entscheidend, um sicherzustellen, dass die Modelle stets aktuelle und genaue Vorhersagen lieferten.

Schließlich stellten wir durch die Integration von Feedbackschleifen sicher, dass das System kontinuierlich aus den Interaktionen und dem Verhalten der Kunden lernte und sich verbesserte. Diese Rückkopplungsschleifen halfen, die Modelle regelmäßig zu aktualisieren und ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit weiter zu verbessern.