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
IoT Forecast

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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.

Referenzen

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      Nach dem ersten Screening senden wir dir eine Einladung zu unserem Tool Talentcube. Wir haben 3-5 kurze Fragen vorbereitet, die du in einem persönlichen Video beantworten kannst (auch wir haben ein kurzes Vorstellungsvideo vorbereitet). Solltest du dich damit nicht wohlfühlen, gib uns gerne Bescheid - wir finden eine Alternative!

      Wir möchten dadurch einen authentischen Ersteindruck von dir erhalten und haben gleichzeitig die Möglichkeit dein Video mit unserem Team zu sichten und schnell richtige Entscheidungen zu treffen.

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