Fallstudien
Erfahren Sie, wie Unternehmen die Kommunikation hyperpersonalisiert gestalten.
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Industrie
Service
Einzelhandel
Wie prädiktive Analysen einem Möbelhändler halfen, 529.000 € zu sparen
Ein Schweizer Möbelhändler gab jährlich 667.000 € für Direktmarketing aus. Mithilfe prädiktiver Analysen konnte er dieses Budget um 791.000 Tsd. Euro senken und dabei den Umsatz beibehalten.
Einzelhandel
Wie prädiktive Analysen einem Elektronikhändler halfen, Bonusmissbrauch aufzudecken
Ein Elektronikhändler verlor Umsatz, weil Kassierer ihre eigenen Karten scannten, um Kundenboni einzustreichen. Manuelle Prüfungen waren langsam und deckten selten tatsächliche Verstöße auf. Ein Betrugsbewertungssystem priorisierte verdächtige Transaktionen, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und gleichzeitig die Aufdeckungsrate zu erhöhen.
SaaS
Ein Telekommunikationsanbieter kann nun Kunden mit hohem Abwanderungsrisiko drei Monate im Voraus identifizieren.
Ein großer Telekommunikationsanbieter verlor jährlich 151.300 Abonnenten. Das Kundenbindungsteam meldete sich erst, nachdem ein Kunde gekündigt hatte. Mithilfe von Predictive Analytics identifiziert das Unternehmen nun gefährdete Kunden drei Monate im Voraus.
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FAQ
Woher beziehen Sie die Daten zum Trainieren der Modelle?
Die Modelle lernen ausschließlich anhand des bisherigen Kundenverhaltens. Wir verwenden keine allgemeinen Marktdaten. Die Prognosen sind speziell darauf zugeschnitten, wie Ihre individuellen Kunden mit Ihrem Unternehmen interagieren.
Wie lässt sich das in meine bestehenden Tools integrieren?
Wir sind mit vielen Softwarearten kompatibel, darunter medizinische Systeme und Lagerverwaltungssysteme. Außerdem übermitteln wir Nachrichten per SMS, Viber, Telegram oder Website-Chat.
Benötige ich einen Programmierer, um die Plattform zu nutzen?
Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Analysten können Modelle mithilfe einer einfachen Benutzeroberfläche mit Schaltflächen trainieren und testen.
Wie sieht das Preismodell aus?
Die Berechnung basiert auf dem monatlichen Prognosevolumen. Eine Prognose pro Kunde und Durchlauf zählt als eine Prognose. Dadurch bleiben die Kosten direkt an Nutzung/Wert gekoppelt und die Budgetplanung wird vereinfacht.