Repurchase
Vorhersagen
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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Referenzen
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