Herausforderung
Ein Medizintechnikunternehmen wollte sein Kundenbeziehungsmanagement verbessern, indem Daten gezielt für das Marketing genutzt werden. Die bisherigen Ansätze zur Nutzeransprache waren nicht ausreichend differenziert, was zu verpassten Chancen bei der Kundenbindung und zu einer geringeren Marketingeffizienz führte.
Lösung
Durchführung von Datenaufbereitung und Analyse des Nutzerverhaltens, um eine belastbare Grundlage für zielgerichtete Marketingstrategien zu schaffen
Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen in Python für die B2C-Kundensegmentierung, wodurch personalisierte und effektivere Kampagnen ermöglicht wurden
Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams (Marketing, Produktmanagement, IT), um datengetriebene Erkenntnisse erfolgreich in Geschäftsprozesse zu integrieren
Erstellung von Analyse- und Ergebnisberichten in verschiedenen Formaten (PDF, Word, Excel) zur Unterstützung von Kommunikation und Entscheidungsfindung
Wirkung
15 % höhere Marketingeffizienz durch präzisere Zielgruppenansprache
Verbesserte Kundenbindung und Reduktion der Abwanderung
Stärkere Zusammenarbeit zwischen Marketing- und Technikteams durch die Integration datenbasierter Prozesse
Technische Tools & Reporting
Python (Pandas, NumPy, scikit-learn)
Google Colab & Jupyter Notebook für kollaborative Entwicklung
SQL (SQLAlchemy) zur Datenextraktion und -integration
Automatisierte Berichte in PDF, Word und Excel
Nächste Schritte
Ein Link zum GitHub-Repository wird in Kürze ergänzt. Dort finden sich:
Problembeschreibung
Daten und Vorverarbeitungsschritte
Vollständige Machine-Learning-Implementierung
🔗 Lade dir sowohl das Notebook als auch den Datensatz aus unserem GitHub-Repository herunter: Hier.
Ein besonderer Dank gilt Edmond Tefong für die Aufbereitung der Lösung und der Python-Codes zu dieser Fallstudie.
Wir unterstützen Unternehmen und Forschungseinrichtungen dabei, komplexe Fragestellungen durch fundierte Beratung in Statistik und Machine Learning sowie durch zielgerichtete Weiterbildungsangebote zu lösen.
Unsere Kernkompetenzen umfassen:
– Statistische Beratung:
Umfassende Beratung, die genau auf Ihre datengetriebenen Anforderungen zugeschnitten ist.
– Schulungen und Coaching:
Fundierte Trainings in Statistik, Machine Learning sowie in der Anwendung statistischer Software wie SAS, R und Python.
– Reproduzierbare Datenanalyse-Pipelines:
Entwicklung dokumentierter und reproduzierbarer Workflows mittels SAS-Makros sowie individueller R- und Python-Codes.
– Interaktive Datenvisualisierung und Webanwendungen:
Erstellung dynamischer Visualisierungen und Web-Apps mit R (Shiny, Plotly), Python (Streamlit, Dash by Plotly) sowie SAS (SAS Viya, SAS Web Report Studio).
– Automatisierte Berichterstattung und Präsentation:
Generierung automatisierter Berichte und Präsentationen unter Einsatz von Markdown und Quarto.
– Datenanalyse für wissenschaftliche Forschung:
Fortgeschrittene analytische Unterstützung für Forschungsprojekte.