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Deine individuelle Machine Learning Anwendung

01 M
Metallische Stücke

Problemstellung:

In der Fertigungsindustrie ist die Qualitätskontrolle ein essenzieller Schritt, um sicherzustellen, dass angefertigte Produkte den Qualitätsstandards entsprechen. Die manuelle Überprüfung von Produkten auf Defekte ist ressourcenaufwendig und ist mit einem menschlichen Fehlerpotential verbunden. Insbesondere bei einem großen Produktionsvolumen kann die Effizienz der Qualitätskontrolle eine Herausforderung darstellen.

Lösungsansatz:

Die Implementierung von Bilderkennungstechnologien in die Qualitätskontrolle bietet eine effiziente Lösung. Hierbei werden Kameras oder Bildsensoren in der Fertigungslinie platziert, um Bilder der produzierten Produkte aufzunehmen. Mithilfe von Machine Learning-Algorithmen, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), können diese Bilder automatisch analysiert werden. Das Modell wird darauf trainiert, Muster, Defekte oder grobe Abweichungen von den Standards zu erkennen.​

01

Automatisierte Qualitätskontrolle in der Fertigungsindustrie durch Bilderkennungstechnologien

Projektablauf

  1. Datensammlung und -verarbeitung: Sammeln von qualitätsgeprüften Bildern, Labeling von Defekten oder Abweichungen.

  2. Modelltraining: Trainieren eines CNNs mit den gesammelten Daten, um das Modell auf die Erkennung von Qualitätsproblemen zu spezialisieren.

  3. Integration in die Produktionslinie: Implementieren von Kameras oder Sensoren, die kontinuierlich Bilder von Produkten aufnehmen und sie an das trainierte Modell senden.

  4. Echtzeit-Analyse: Das Modell analysiert die Bilder in Echtzeit und gibt Alarm, wenn ein Qualitätsproblem erkannt wird.

 

Ergebnis:

  • Effizienzsteigerung: Die automatische Bildererkennung ermöglicht eine schnelle und kontinuierliche Qualitätskontrolle ohne menschliche Verzögerungen.

  • Präventive Maßnahmen: Durch die frühzeitige Erkennung von Defekten können sofortige Maßnahmen ergriffen werden, um Produktionsfehler zu minimieren.

  • Kosteneinsparungen: Die automatisierte Qualitätskontrolle reduziert die Notwendigkeit für manuelle Überprüfungen und kann somit die Gesamtkosten für die Produktion senken.

  • Verbesserte Genauigkeit: Machine Learning-Modelle können repetitive Aufgaben mit hoher Genauigkeit durchführen, was zu einer zuverlässigeren Qualitätsbewertung führt.

02

Vorhersage der Kaufwahrscheinlichkeit und personalisierte Produktempfehlungen im E-Commerce

Lieferung an der Tür
02 ML

Problemstellung:

Im E-Commerce sind Unternehmen mit der Herausforderung konfrontiert, aus Website-Besuchern zahlende Kunden zu generieren. Oftmals verlassen Besucher die Website, ohne einen Kauf zu tätigen, und es ist schwierig, ihre individuellen Präferenzen und Absichten zu verstehen. Die mangelnde Personalisierung von Produktvorschlägen kann zu einem suboptimalen Einkaufserlebnis führen und potenzielle Verkäufe verhindern.

 

Lösungsansatz:

Die Implementierung von Machine Learning-Lösungen ermöglicht es, Nutzerverhalten der Besucher zu analysieren. Dabei wird ein Besucher einer gewissen Persona Gruppe zugeordnet, die mit gewissen Produktkäufen korreliert ist. Dies ermöglicht den Besucher:innen personalisierte Produktvorschläge anzubieten, die zu einer höheren Conversion-Rate führt.

Projektablauf

  1. Datensammlung und -verarbeitung: Sammeln von Daten zu vergangenen Einkäufen, Suchanfragen, Klickverhalten und Verweildauer auf der Website. Diese Daten werden dann verarbeitet und für das Training des Modells vorbereitet.

  2. Modelltraining: Ein Machine Learning-Modell, wie ein Recommender-System, wird mit den verarbeiteten Daten trainiert. Das Modell lernt, Muster im Verhalten von Benutzern zu erkennen und kann darauf basierend Vorhersagen zur Kaufwahrscheinlichkeit treffen.

  3. Echtzeit-Personalisierung: Das trainierte Modell wird in die E-Commerce-Website integriert, um in Echtzeit personalisierte Produktempfehlungen für jeden Besucher zu generieren. Dies kann Produkte basierend auf vergangenen Einkäufen, dem aktuellen Warenkorb, den Suchanfragen und dem Verhalten ähnlicher Benutzer berücksichtigen.

 

Ergebnis:

  • Umsatzsteigerung: Durch die Bereitstellung relevanter Produktempfehlungen steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Besucher Produkte kaufen, was zu einer direkten Umsatzsteigerung führt.

  • Kundenzufriedenheit: Personalisierte Empfehlungen verbessern das Einkaufserlebnis und zeigen den Kunden, dass das Unternehmen ihre Bedürfnisse versteht, was die Zufriedenheit und Loyalität steigert.

  • Optimierung von Marketingausgaben: Durch gezielte Produktempfehlungen können Marketingausgaben effizienter eingesetzt werden, da sie auf Produkte ausgerichtet sind, die für den jeweiligen Benutzer relevant sind.

Austausch

03

Kundensegmentierung im E-Commerce für eine zielgerichtete Ansprache.

03 ML

Problemstellung:

Im B2B-E-Commerce stehen Unternehmen vor der Herausforderung, eine vielfältige und heterogene Zielgruppe effektiv anzusprechen. Unterschiedliche Geschäftsanforderungen, Budgets und Kaufverhaltensweisen machen eine individualisierte Ansprache schwierig. Ohne eine klare Kundensegmentierung können Marketingbemühungen ineffizient sein, da sie nicht auf die spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen verschiedener Kundengruppen zugeschnitten sind.

Lösungsansatz:

Die Implementierung von Kundensegmentierung durch Machine Learning ermöglicht eine differenzierte Analyse der B2B-Kundenbasis. Dieser Ansatz hilft, die verschiedenen Kundengruppen zu identifizieren und ermöglicht es dem Unternehmen, maßgeschneiderte Marketingstrategien für jedes Segment zu entwickeln.

Projektablauf:

  1. Datensammlung und -verarbeitung: Erfassung von Daten zu vergangenen Einkäufen, Budgets, Branchenzugehörigkeit, geografischer Lage und anderen relevanten Variablen. Diese Daten werden dann vorverarbeitet und für das Training des Segmentierungsmodells vorbereitet.

  2. Modelltraining: Ein Machine Learning-Modell, wie z.B. ein Clusteranalyse-Algorithmus, wird mit den vorverarbeiteten Daten trainiert. Das Modell gruppiert die Kunden in homogene Segmente basierend auf ähnlichen Merkmalen und Verhaltensweisen.

  3. Segmentzuweisung: Das trainierte Modell wird in die E-Commerce-Plattform integriert, um Echtzeitsegmentierungen für neue und bestehende Kunden vorzunehmen.

 

Ergebnis:

  • Effiziente Ressourcennutzung: Durch die Fokussierung von Marketingaktivitäten auf die spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen jedes Segments können Ressourcen effizienter genutzt werden.

  • Verbesserte Kundenbindung: Indem auf die einzigartigen Anforderungen jedes Segments eingegangen wird, steigt die Wahrscheinlichkeit einer verbesserten Kundenbindung und Kundenzufriedenheit.

  • Umsatzsteigerung: Die personalisierte Ansprache führt zu relevanteren Angeboten, was wiederum die Wahrscheinlichkeit von Verkäufen erhöht und den Umsatz steigert.

  • Adaptierbare Strategien: Durch kontinuierliches Monitoring und Anpassung der Segmentierung können Unternehmen flexibel auf Veränderungen im Markt und im Kundenverhalten reagieren.

Call Center Headset

04

Optimierung der Verarbeitungszeit von Support-Tickets durch Predictive Analytics

04 ML

Problemstellung:

Im E-Commerce ist Kundensupport mit einer Vielzahl von Anfragen und Support-Tickets konfrontiert. Die unterschiedliche Komplexität der Anliegen und Ressourcenengpässe im Supportteam führen zu Schwierigkeiten bei der genauen Einschätzung der benötigten Zeit zur Lösung eines bestimmten Tickets. Kunden erwarten jedoch eine schnelle und effiziente Problemlösung. Fehleinschätzungen der Verarbeitungszeiten können zu Unzufriedenheit und einem negativen Kundenerlebnis führen.

Lösungsansatz:

Die Implementierung von Machine Learning Algorithmen ermöglicht eine Vorhersage der erwarteten Bearbeitungszeiten für Support-Tickets. Dieser Ansatz nutzt historische Ticketdaten und weitere relevante Faktoren, um die Bearbeitungszeit jedes neuen Tickets vorherzusagen.

Projektablauf:

  1. Datensammlung und -verarbeitung: Sammeln von historischen Support-Ticketdaten, einschließlich Tickettyp, zugewiesener Agent, Ticketkomplexität, Verarbeitungszeit und weiteren Kennzahlen. Diese Daten werden aufbereitet und für das Training des Modells vorbereitet.

  2. Modelltraining: Ein Machine Learning-Modell, z.B. basierend auf Regressionstechniken, wird mit den aufbereiteten Daten trainiert. Das Modell lernt, wie verschiedene Faktoren die Verarbeitungszeit beeinflussen.

  3. Integration in das Ticket-System: Das trainierte Modell wird in das Ticket-System des E-Commerce-Unternehmens integriert. Bei Eingang eines neuen Tickets gibt das Modell eine Vorhersage für die voraussichtliche Verarbeitungszeit basierend auf den Ticketdetails.

 

Mehrwert:

  • Verbesserte Kundenzufriedenheit: Kunden erhalten realistische Erwartungen hinsichtlich der Bearbeitungszeit, was zu einer höheren Zufriedenheit führt.

  • Effizienzsteigerung im Support: Durch genauere Vorhersagen können Supportteams Ressourcen effizienter planen und den Kundensupport optimieren.

  • Priorisierung von Tickets: Das System ermöglicht es, Tickets nach ihrer voraussichtlichen Bearbeitungszeit zu priorisieren, um sicherzustellen, dass dringende Anliegen schnell behandelt werden.

  • Kostenoptimierung: Durch effizientere Ressourcennutzung können Unternehmen Kosten im Kundensupport senken.

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