Umsatzboost mit Künstlicher Intelligenz in Sales & Marketing

    Jasmin Franke

    Geschrieben von: Jasmin Franke - 27 Mai, 2021

    Neue Technologien rund um Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Deep Learning sind immer weiter verbreitet. Dabei fällt es zunehmend schwer, sich im Buzzword-Dschungel zurecht zu finden und den Fokus nicht zu verlieren. Mit den richtigen Werkzeugen und dem passendem Team ist es jedoch auch in Ihrem Unternehmensbereich möglich, ein Machine Learning Projekt umzusetzen.

    Neben klassischen Beispielen, wie einer Umsatzprognose im Bereich Finance, können auch die Bereiche Sales und Marketing von KI Anwendungen profitieren. Dazu sind die relevanten Daten meist im Unternehmen vorhanden. Interessante Use-Cases sind beispielsweise die Kundensegmentierung oder die Customer Lifetime Value Vorhersage.

    Das Ziel eines Machine Learning Projekts in Sales und Marketing ist von Fachseite aus schnell ersichtlich: Umsatz steigern, Kundenzufriedenheit stärken und Kundenbindung erhöhen. Damit jedoch auch der technische Part abgedeckt wird, ist es wichtig die richtigen Schnittstellen zu anderen Abteilungen zu bilden und sicherzustellen, dass wesentliche Kernkompetenzen im Projektteam vorhanden sind. 

    Der Machine Learning Workflow

    Um nun die Idee in die Praxis umzusetzen und dem ML Projekt Struktur zu geben, hilft Ihnen der Machine Learning Workflow weiter. Er bildet eine Art Fahrplan und besteht aus vier wesentlichen Phasen: Define, Prototype, Production und Measure. Jede Phase beruht auf unterschiedlichen Voraussetzungen und verfolgt ein bestimmtes Ziel. 

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    So wird beispielsweise sichergestellt, dass zum Start eines Projektes eine konkrete Fragestellung und Zielformulierung aufgestellt wird - angepasst an einen bestimmten Use-Case. Dies ist der erste und ein sehr bedeutsamer Teilschritt Ihres ML-Projekts und gehört im ML Lifecycle zur “Define” Phase.

    Durch die systematische und zielgerichtete Begleitung des Projekts werden Fallstricke vermieden und Ihr KI-Projekt wird zum Erfolg geführt. Am Ende des ML Workflows steht Ihnen und Ihrem Team nicht nur ein produktives Modell zur Verfügung sondern auch eine entsprechend visuelle Aufbereitung, die Ihnen die Antwort auf die am Anfang definierte Fragestellung liefert.


    Schauen Sie sich das Webinar an: Umsatzboost mit Künstlicher Intelligenz in Marketing & Sales

    Neuer Call-to-Action


    Wenn Sie mehr über den ML Lifecycle erfahren möchten und wie Sie mit dem Vorgehensmodell in spannenden Projektmöglichkeiten in Sales und Marketing Ihren Umsatz steigern, laden wir Sie gerne dazu ein, die Aufzeichnung unseres Webinars “Umsatzboost mit Künstlicher Intelligenz in Sales und Marketing” vom 20.05.2021 kostenlos anzusehen. 

    Agenda:

    • Anwendungsideen für KI Projekte in Marketing & Sales
    • Voraussetzungen und Schnittstellen eines KI Projektes
    • Projektphasen des Machine Learning Lifecycles
    • Typischer Ablauf anhand eines Datenbeispiels
    • Funktionsweise eines produktiven Machine Learning Modells

    Tech-Talk können wir auch - im Webinar stand jedoch die verständliche Anwendung im Vordergrund.

    Die Aufzeichnung können Sie hier anfordern. 

    Haben Sie weiteres Interesse an dem Thema und suchen nach Hinweisen für Ihr ML Projekt? In unseren zugehörigen Blogbeiträgen möchten wir Ihnen Einblicke in die verschiedenen Themenbereiche des Webinars geben: 

     

    Erfahren Sie mehr über Machine Learning und KI

     

    Themen: Machine Learning

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