Hintergrund

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

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

Nutzen

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

Aufbau eines Rückkanals vom Kunden, neue Einblicke in Maschinen im Feld, präzise Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen.

Effizient

Schnellere Reaktionszeit, geringere Servicekosten, höhere Kundenzufriedenheit, proaktive Störungsbeseitigung.

Wissensbasiert

Aufbau von kundenübergreifendem Produktionswissen, digitale, datengestützte Dienstleistungen, konsequente Weiterentwicklung der Maschinen.

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