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Datengestützte Einblicke für strategische Exzellenz
Kundenorientierte Einblicke und Analysen erschließen
6 Schritte zu einer maßgeschneiderten Data Science-Lösung
Bei unseren Data-Science-Projekten verwenden wir CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), ein weithin anerkanntes, nicht proprietäres Modell, das von Branchenführern entwickelt wurde.
Es bietet einen branchenunabhängigen Rahmen, der bewährte Verfahren in sechs Phasen anleitet:
Mehr als 1 Million Dollar Einsparungen pro Jahr mit KI-basierter Erkennung von Bildanomalien
Das Ziel des Kunden war es, die bestehenden manuellen Prozesse zu modernisieren und zu automatisieren. Adastra wurde hinzugezogen, um eine Möglichkeit zu finden, die Bilder der aktuellen Produktion mit denen früherer erfolgreicher Produktionen dieses Schaumstoffrezepts zu vergleichen und bei Abweichungen Warnmeldungen auszugeben.
$1+
Millionen Einsparungen pro Jahr
2-5%
Schrottreduktion
10
zweite Auffrischung des Berichts
Verarbeitung von Milliarden von Sensordaten in weniger als 5 Minuten mit einer Datenanalyseplattform
Jede Sekunde, die ein Auto fährt, erzeugt es Tausende von Datensätzen von Sensoren. Unser Kunde, ein großer Automobilhersteller, war auf der Suche nach einer effizienten Verarbeitung dieser Datensätze und der Darstellung der Ergebnisse in Management-Dashboards.
<5
Minuten, um Daten zu verarbeiten und in einem verständlichen Format zu präsentieren
Selbst
Analysefunktionen für alle Manager bereitstellen
Reduzierung der Kundenabwanderung um 33% in der Automobilindustrie
Unser Kunde, ein Automobilunternehmen, wollte die Kundenbindung erhöhen und zusätzliche Service- und Verkaufsempfehlungen umsetzen. Durch den Einsatz von Adastra und der Leistungsfähigkeit von prädiktiven Analysen und maschinellem Lernen konnten sie die Fluktuationsrate ihrer Kunden aufdecken. Anschließend erstellten sie maßgeschneiderte Kampagnen auf der Grundlage des Kundenverhaltens, was zu einem Ergebnis führte:
33%
Reduzierung der Kundenabwanderung
3x
höhere Konversionsrate der Kampagne
Eine 360°-Kundensicht für eine fundierte Entscheidungsfindung
Unser Kunde, eine große Bank in der Tschechischen Republik, wollte seine Ansicht der Kundendaten mit Standortattributen anreichern und gleichzeitig Filialen identifizieren, die zur Schließung geeignet sind. Wir setzten fortschrittliche Analyse- und maschinelle Lernmodelle ein – einschließlich Clustering und räumlicher Analyse – um eine 360°-Ansicht des Kundenverhaltens zu erhalten. Wir haben auch Datenvisualisierung verwendet, um eine klare Karte der Ergebnisse von Geschäftsabteilungen und Managern zu erstellen.
360°
Blick auf das Kundenverhalten
Daten
Visualisierung, die von Geschäftsanwendern leicht genutzt werden kann
Daten
Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Fakten und nicht von Gefühlen






