Quelle Christian Holzinger

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Kundenbedürfnisse mittels Clusteranalyse finden

Publiziert: Autor: Oliver Staubli, CEO & Data ScientistTags: Artikel,  E-CommerceData ScienceBeispieleExplorative Daten AnalyseDaten Visualisierung

Egal ob Ihre Firma Kleider, Autos oder Shampoo verkauft, mit jedem verkauften Produkt sollten Sie mehr über die vergangenen Bedürfnisse Ihrer Kunden lernen. Je länger die Kundenbeziehungen und je mehr Kunden Sie haben, desto grösser die Chance, dass sich spannende Muster in Ihren Transaktions-Daten verbergen. Das Wissen über die Bedürfnisse Ihrer Kunden lässt sich ideal für Cross- und Up-Sell nutzen. Durch das verbesserte Targeting (passendes Angebot zum passenden Kunden), konvertieren Ihre Kunden eher. Zudem erhöht sich die Kundenbindung, weil sich der Kunde verstanden und abgeholt fühlt.

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Predictive Analytics und Industrie 4.0

Publiziert: Aktualisiert 25. März 2016Autor: Oliver Staubli, CEO & Data ScientistTags: Handelszeitung,  Artikel,  Predictive AnalyticsIndustrie 4.0Predictive MaintenancePresse

Ich durfte einen weiteren Artikel für die Handelszeitung schreiben. Diesmal im Special Industrie 2025 zum Thema Predictive Analytics im Umfeld von Industrie 4.0. Ich habe versucht das Thema Predictive Maintenance mit einem einfachen Kaffeemaschinen-Beispiel zu veranschaulichen und auf das enorme Potenzial von Predictive Analytics für den Schweizer Markt hinzuweisen. Ich bin wie immer gespannt auf die Reaktionen.

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