Customer Service, Satisfaction & Churn Prevention

Wie können Customer Service & Satisfaction Daten genutzt werden, um klassische Churn Prediction neu zu denken? Welche Modelle und Methoden funktionieren? Und was braucht es wirklich, um Churn Prevention erfolgreich zu gestalten? Das richtige Stichwort lautet hier: Uplift Modelling. Frank und Matthias haben gemeinsam über 20 Jahre Erfahrung im Bereich Customer Relationship Management und zeigen auf, wie aktives Churn Management mit Uplift Modellen gelingt. Frank Oechsle: Frank Oechsle setzt seit über 10 Jahren Data Science Methoden im analytischen CRM Umfeld ein. Dies vor allem im Handel und in der Telekommunikation, auch als Führungskraft mit Business Plan Verantwortung für den Customer Churn. Der diplomierte Wirtschaftsmathematiker promoviert darüber hinaus am KIT im Bereich künstliche Intelligenz und ist damit immer am Puls der Zeit. Ihn begeistert die Messbarkeit des Mehrwerts, den Data Science Anwendungen erzeugen können. Matthias Wurdig: Matthias Wurdig ist seit 2011 als Data Scientist tätig, speziell im analytischen Customer Relationship Management (CRM). Der Wirtschaftsinformatiker hat zahlreiche Data Science Projekte in den unterschiedlichsten Branchen, von Automotive bis hin zur IT & Telekommunikation betreut und geleitet. Von Marketing & Sales, Customer Experience bis zum Churn Management hat er stets die Journey des Kunden aus Data Science-Perspektive im Blick. Bitte beachten Sie, dass Sie mit der Registrierung für dieses Webinar zustimmen, dass Ihre persönlichen Daten an Dataiku's Partner esentri weitergegeben werden. Dieser kann Sie mit Informationen, die für Sie von Interesse sein könnten, kontaktieren.