Case Studies
Erfahre, wie Unternehmen ihre Kommunikation hyperpersonalisieren
Aktuelle Fälle
Industrie
Service
Retail
How Predictive Analytics Helped a Furniture Retailer Save €529K
Ein Schweizer Möbelhändler gab jährlich 667.000 € für Postwurfsendungen aus. Mit Predictive Analytics wurde dieses Budget um 79 % gesenkt. Der Umsatz blieb dabei gleich.
Einzelhandel
Wie Predictive Analytics einem Elektronikhändler half, Bonusmissbrauch zu erkennen
Ein großer Elektronikhändler verlor Geld durch den Missbrauch seines Treueprogramms. Kassierer buchten Einkäufe auf eigene Karten um Boni zu sammeln.Die manuelle Überprüfung von Videos und Belegen war langsam und ineffizient.
Telekommunikation
Ein Telekom-Anbieter sieht das Abwanderungsrisiko von Kunden nun 3 Monate im Voraus
Ein großer Telekom-Anbieter verlor jährlich 15 % seiner Abonnenten.Das Team für Kundenbindung reagierte erst, nachdem ein Kündigungswunsch geäußert wurde .Mithilfe von Predictive Analytics erkennt das Unternehmen gefährdete Kunden nun 3 Monate früher.
Mehr laden
Häufig gestellte Fragen
Woher kommen die Daten für das Training der Modelle?
Die Modelle lernen ausschließlich aus der Verhaltenshistorie Deiner eigenen Kunden. Wir nutzen keine allgemeinen Marktdaten. Die Vorhersagen beziehen sich speziell darauf, wie Deine Kunden mit Deinem Unternehmen interagieren.
Wie funktioniert die Einbindung in meine aktuellen Tools?
Wir lassen uns mit vielen Softwarearten verbinden. Das umfasst medizinische Systeme oder Lagerverwaltungsprogramme. Wir versenden Nachrichten über SMS, Viber, Telegram oder Website-Chats.
Brauche ich Programmierer für die Nutzung der Plattform?
Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Ein Analyst kann Modelle über eine einfache Oberfläche mit Buttons trainieren und testen.
Wie ist das Preismodell gestaltet?
Die Abrechnung richtet sich nach der Anzahl der Vorhersagen pro Monat. Eine Vorhersage pro Kunde pro Durchlauf zählt als eine Einheit. Damit bleiben die Kosten direkt an die Nutzung gekoppelt. Das macht die Budgetierung einfach.