Auf einen Blick
- KI-gestütztes Churn-Modell basiert allein auf anonymisierten Daten zum Kaufverhalten
- Controlling kann die Abwanderung von Kunden zuverlässig vorhersagen
- Lösung ließ sich schnell und wirtschaftlich mit den Diensten der Azure Cloud aufbauen
Die Geschäftssituation unseres Kunden
Um mit Künstlicher Intelligenz (KI) zuverlässige Prognosen zum Verhalten Ihrer Kunden treffen zu können, bedarf es nicht zwangsläufig einer Unmengen an Daten. Auch mittelständische Unternehmen mit verhältnismäßig überschaubaren Datenbeständen können sich diese spannenden Möglichkeiten der Digitalisierung erschließen. Das zeigt unser Vorgehen bei einer deutschen Bäckerei-Kette: Das Unternehmen arbeitet mit anonymen Kundenkarten, die vor allem Rabattvorteile bieten. Tatsächlich werden die 350.000 aktiven Karten bei etwa 60 Prozent aller Einkäufe genutzt. Allein auf Basis dieser Daten zum Kaufverhalten, haben wir nunmehr ein sogenanntes Churn-Modell trainiert, das eine potenzielle Abwanderung von Kunden frühzeitig erkennt.
Die Lösung für unseren Kunden
Um unser KI-gestütztes Prognosemodell aufzubauen, haben wir zunächst den typischen „Abwanderer“ definiert: Kunden, die drei Monate lang bei der Bäckerei-Kette gekauft haben und dann drei Monaten nicht mehr. Mit dieser Vorgabe sowie der Kaufhistorie aus den Kundenkarten wurde dann das Modell trainiert.
Unser Vorgehen im Überblick:
- Wir trainieren ein Modell mit der Advanced-Analytics-Komponente des SQL Servers in der Azure Cloud
- Über einen längeren Zeitraum vergleichen wir die Analysen des Modells mit dem Kaufverhalten der Kunden
- Wir überführen die Analyseergebnisse in das vorhandene Business Intelligence (BI) System
- Über eine Self-Service-Anwendung stellen wir die Ergebnisse dem Controlling bereit
- Mittels neuer Daten verfeinern wir laufend die Klassifizierung
Wie aus Daten neue Werte werden
Der beschriebene Lösungsaufbau ermöglicht es auf wirtschaftliche Weise, das Verhalten der Kunden zuverlässig zu analysieren.
Die Vorteile im Überblick:
- Das Controlling kann Abwanderungstendenzen von Kunden zuverlässig vorhersagen.
- Die Betrachtung einzelner Kunden ermöglicht individuelle Marketingmaßnahmen, z.B. spezielle Gutscheine.
- Selbst kleine Veränderungen im Kaufverhalten werden frühzeitig erkannt, sodass ein schnelles Gegensteuern möglich ist.
- Erwartete Umsatzeinbußen durch Kündigungen können nach Region, Filiale und Zeitraum analysiert werden.
- Auch übergeordnete Entwicklungen lassen sich erkennen, etwa wenn der Wettbewerb eine spezifische Region zunehmend durchdringt.
- Durch den Einsatz von Cloud-Komponenten kann die Lösung schnell und kostengünstig aufgesetzt und erweitert werden.
turn your data into value.
