AUS DER PRAXIS

Lösungen für Customer Analytics mit Data Science

 

Automatisches Sparen

Data Science-Modelle im Kontext „Digitale Wertautomatik“ unterstützen Banken bei dem Angebot des automatischen Sparens von voraussichtlich überschüssigem Geld auf dem Girokonto zum Monatsende auf einem Tagesgeldkonto des Kunden

Mehr zu diesem Use Case…

Wiederanlage

Mit Data Science können Gesellschaften ihr Wiederanlagemanagement entscheidend optimieren, um einen möglichst großen Teil des freiwerdenden Kapitals zu binden und den betroffenen Kunden zum richtigen Zeitpunkt das richtige Wiederanlageprodukt anzubieten

Mehr zu diesem Use Case…

Kunden und Produkte verstehen

Zusammenhänge in den Daten finden, Verhaltensmuster analysieren. Zeitreihen untersuchen. Verweildauern vorhersagen. Retouren optimieren.

Kampagnenmanagement

Modellierung von Zielgruppen für Direktmarketing (inkl. Retention). Kampagnenerfolgsmessung. Modellvalidierung für Bestandskunden. Web-Kampagnen

Warenkorbanalysen

Auffinden von häufigen Kombinationen (Produktkäufe, Ereignisketten)

Kundensegmentierung

Datengetriebene Gruppierung des Kundenbestandes (Wert/Umsatz, Nutzung, Bedürfnisse)

Bonitätsprognose

Vorhersage des Zahlungsverhaltens potenzieller Neukunden

Ausfallprognose (finanz.)

Vorhersage des Zahlungsverhaltens von Bestandskunden