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  1. Forschung Forschung
  2. Predictive Analytics für Telekom Marketing Kampagnen Predictive Analytics für Telekom Marketing Kampagnen

Predictive Analytics für Telekom Marketing Kampagnen

Das Projekt entwickelt eine semi-automatisierte Big Data Predictive Analytics-Lösung für die Telekommunikationsbranche. Die Lösung bietet dem Marketing Unterstützung bei der Konzeption und Durchführung von Online-Direktmarketing-Kampagnen.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.01.2016 - 31.05.2017

In der Übersicht

Mit einer intuitiv verständlichen Benutzeroberfläche können Marketingexperten und Kampagnendesigner Trends in den Daten überwachen und die einflussreichsten Kundenattribute für ein bestimmtes Kampagnenziel (wie bsp. Kundenbindung oder Upsell) identifizieren. Sie können What-If-Szenarien ausführen und automatische Empfehlungen zur Optimierung der Kampagneneinnahmen auf Basis aktuellen Kundenverhaltens erhalten.

Um die intuitive Interpretierbarkeit der Vorhersage-Ergebnisse zu ermöglichen, basiert das Vorhersage-Modell auf einem Bayesschen Netzwerk Ansatz, welcher es ermöglicht die Einflüsse von Kundenattributen auf die Zielvariable einzusehen. Für die Online-Datenverarbeitung wird ein Big Data stack mit SPARK-Streaming betrieben. Der Closed-Loop-Ansatz ermöglicht die automatische Anpassung des Modells an das Kundenverhalten. 

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Mobile & Smart Systems F&E
Finanzierung
  • KTI-HSLU als Hauptgesuchsteller/in
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Links

  • consulteer ag

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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Gwendolin Wilke
Projektmitarbeiter/in
  • Michael Kaufmann
  • Pavol Svaba

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.01.2016 - 31.05.2017

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