Analysis

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AI.SEE Background

SHOWCASE

Repurchase
Vorhersagen

Background

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

Procedure

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

Result

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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