Das Problem der Kundenabwanderung (Customer Churn) beschäftigt Unternehmen in nahezu allen Branchen und nimmt daher zurecht einen zentralen Platz im Kundenmanagement ein. Klar ist: erst die frühzeitige Erkennung von potentiellen «Churnern» ermöglicht es Marketing- und CRM-Abteilungen, eine gezielte und effektive Strategie zur Churn-Prävention zu entwickeln.
In diesem Digital Gym wollen wir uns daher anschauen, welches Potential sich durch den Einsatz von Machine Learning (ML) zur Vorhersage von Customer Churn bietet.
Am Beispiel des Großhandels erarbeiten wir uns zunächst ein geeignetes Feature Engineering. Anschließend entwickeln wir einen konkreten, modernen Technologie-Stack im Cloud-Native-Ansatz, mit dem wir voll-automatisiert ML-Modelle trainieren und zur Churn-Erkennung einsetzen können. Dabei lernen wir potentielle Fallstricke kennen und diskutieren, wie man diese vermeidet.
Die Gym-Session gibt zunächst einen sanften Einstieg in das Thema Customer Churn, geht anschließend aber auch vertiefend in die verschiedenen Aspekte bei der Entwicklung einer ML-Lösung ein und ist damit sowohl für KI-Neulinge als auch -Veteranen geeignet.
Tim ist für die codecentric AG als Data Scientist unterwegs. In seiner Arbeit ist ihm wichtig, Machine-Learning-Modelle nicht nur zu entwickeln, sondern auch effizient in Produktion zu bringen. Besonders interessiert sich Tim derzeit für die Interpretierbarkeit sowie Fairness von Machine Learning.
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