Herausforderung

Verbesserung der Wiederkaufquote im Leasing-Bereich eines Automobilherstellers. Einzelne Händler erfassen Wiedermotorisierungszeitpunkt manuell und oftmals fehlerhaft, dadurch laufen Marketing-Maßnahmen ins Leere.
 

 

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Vorgehen

  • Daten aus Gewährleistung, Diagnose und CRM werden für Vorhersage unter Anwendung von PyTorch analysiert
  • Mustererkennung von unplausiblen Händlereingaben
  • Einsatz von Microsoft Azure DSVMs für On-Premise Machine Learning

 

Ergebnis

  • 30% der fehlerhaften Händlereingaben werden erkannt
  • Wiedermotorisierung kann um 40% genauer eingeschätzt werden,
    wodurch Folgeaufträge bei Bestandskunden um 20% erhöht wurden

 

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Nutzen

  • Reduzierung von fehlerhaften Händlereingaben
  • Erhöhung von Folgeaufträgen
  • Bessere Schätzungsgenauigkeit von Wiedermotorisierungen

 

Daten

  • Wiederkauf
  • Wiedermotorisierung
  • Trenddaten

 

Technologien

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