Beratung zu Predictive Analytics

Beratung zu Predictive Analytics

Die wichtigsten Anwendungsfälle für Predictive-Analytics-Lösungen

Prognose der Abwanderung
Identifizieren Sie Risikokunden, ermitteln Sie die Gründe für die Abwanderung von Kunden und optimieren Sie Ihre Kundenbindungsstrategie.
Intelligente Empfehlungen
Liefern Sie personalisierte Produktvorschläge, um Cross- und Upselling zu maximieren und Ihre Produktpräsenz zu erhöhen.
Vorausschauende Segmentierung
Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit von Wiederholungskäufen, Warenkorbabbrüchen oder Kaufabbrüchen, um Kunden in Segmente einzuteilen und mit relevanten Marketingkampagnen anzusprechen.
LTV-Modellierung
Prognostizieren Sie den Customer Lifetime Value von Kunden über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg, um Ihre Zielgruppe genau zu identifizieren und langfristige Beziehungen aufzubauen.
Nachfrageprognose
Erkennen Sie Nachfrageschwankungen im Voraus, um Über- oder Unterbestände zu vermeiden und Betriebskosten zu senken.
Prognose finanzieller Risiken
Prognostizieren Sie die Kreditwürdigkeit Ihrer Auftragnehmer, um die Wahrscheinlichkeit von Verlusten zu minimieren.
Preispersonalisierung
Optimieren Sie Ihre Preisstrategien und passen Sie die Preise in Echtzeit an, basierend auf dem Kaufverhalten der Kunden und den Marktbedingungen.
Vorausschauende Wartung
Sagen Sie Geräteausfälle genau voraus, um Ausfälle zu reduzieren, die Produktivität zu steigern und die Wartungskosten zu senken

Möchten Sie Predictive Analytics einsetzen?

Wir können helfen

Über Itransition

Über 25 Jahre Erfahrung in der Beratung und Lösungsentwicklung im Bereich Datenanalyse

Nachgewiesene Expertise in den Bereichen künstliche Intelligenz, Datenwissenschaft und Business Intelligence

Strategische Partnerschaften mit den Cloud-Plattformen Microsoft Azure und Amazon Web Services

Einhaltung der einschlägigen Datenschutzgesetze und -vorschrifte

Wie wir unseren Kunden geholfen haben

BI-Plattform für prädiktive Analytik

+8%

Umwandlung von Besuchern zu Käufern

Wir haben eine fortschrittliche Analyselösung für ein E-Commerce-Unternehmen entwickelt, um das Kundenverhalten nahezu in Echtzeit zu analysieren, die Konversionsraten der Käufer zu prognostizieren und eine personalisierte Online-Nutzererfahrung zu bieten.

Fortschrittliche Analyselösung für die Optimierung von Werbekampagnen

7x

Reduzierung der Ausgabenüberschreitung

Wir haben für ein Unternehmen für digitale Medien eine Lösung entwickelt, mit der Werbeaktionen simuliert und auf der Grundlage ihrer Ergebnisse Prognosen erstellt sowie KI-gestützte Empfehlungen zu Änderungen von Marketingkampagnen generiert werden können.

Anwendungsfälle für Predictive Analytics in verschiedenen Branchen

Predictive analytics use cases across industries
  • Vorausschauende Personalisierung
  • Modellierung des Customer Lifetime Value
  • Vorausschauende Kundensegmentierung
  • Vorhersage der Kundenabwanderung
  • Vorhersage von Aktienmarktanomalien
  • Cashflow-Prognosen
  • Automatisierung der Kreditrisikobewertung
  • Unterstützung bei der Entwicklung einer Finanzstrategie
  • Vorhersage der Mitarbeiterbindung
  • Prognose von Qualifikationslücken
  • Vorhersage unmotivierter Mitarbeiter
  • Prognose der Mitarbeiterleistung
  • Vorhersage von Krankenhaus-Wiedereinweisungen
  • Erstellung personalisierter Behandlungspläne
  • Vorhersage einer Verschlechterung des Patientenzustands
  • Vorhersage von Krankheitsausbrüchen
  • Vorhersage von Markttrends
  • Vorhersage des Lagerbestandsbedarfs
  • Dynamische Preisoptimierung
  • Prognose des Lieferantenrisikos
  • Vorhersage von Geräteausfällen
  • Nachfrageprognose
  • Vorhersage der verbleibenden Nutzungsdauer
  • Vorhersage aufkommender Markttrends
  • Sicherheitsbestandsprognose
  • Vorausschauende Routenplanung
  • Vorhersage von Bedarfsschwankungen
  • Vorhersage von Fahrzeugausfällen
  • Immobilienwertprognose
  • Identifizierung potenzieller Käufer und Verkäufer von Eigenheimen
  • Belegungsprognose für Gebäude
  • Prognose von Immobilienmarkttrends

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Tools und Techniken, die wir für Predictive Analytics verwenden

Als erfahrener Anbieter von Predictive-Analytics-Software entwickeln wir Software unter Verwendung aller wichtigen Programmiersprachen und Plattformen, die auf dem Markt verfügbar sind, und erweitern unseren Tech-Stack kontinuierlich um neue.

Programmiersprachen
Programmiersprachen
  • Python
  • R
  • C++
ML-Frameworks und -Bibliotheken
ML-Frameworks und -Bibliotheken
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • Scikit-learn
  • Keras
  • Caffe
  • NumPy
  • pandas
  • seaborn
  • XGBoost
  • CatBoost
  • Matplotlib
  • NLTK
Datenvisualisierung
Datenvisualisierung
  • Microsoft Power BI
  • Tableau
  • Google Charts
  • Grafana
  • Chartist.js
  • Fusion Charts
  • Datawrapper
  • Infogram
  • D3.js
  • QlikView
  • Sisense
  • Excel
  • Streamlit
Data-Mining-Techniken
Data-Mining-Techniken
  • Verfolgung von Mustern
  • Klassifizierung
  • Regression
  • Ausreißererkennung
  • Assoziation
  • Korrelation
  • Clustering
  • Reduzierung der Dimensionalität
  • Datenbereinigung
Algorithmen für maschinelles Lernen
Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Neuronale Netze
  • Entscheidungsbäume
  • Regressionsmethoden
  • Zeitreihenanalyse
Arten von Algorithmen für maschinelles Lernens
Arten von Algorithmen für maschinelles Lernens
  • Überwachtes Lernen
  • Unüberwachtes Lernen
  • Verstärkendes Lernen

Unser Entwicklungsrahmen für Predictive Analytics

Die Spezialisten von Itransition entwickeln Predictive-Analytics-Software von Grund auf und können Ihr Projekt in jeder Phase übernehmen, von der Planung und Analyse der Lösung bis hin zu ihrer Bereitstellung. Als Predictive-Analytics-Dienstleister erbringen wir auch langfristige Support-Services für die implementierten Lösungen, um deren reibungslose Funktion und bedarfsgerechte Skalierung und Verbesserung zu gewährleisten.

1

Requirements definition

Identification of business needs and objectives, user expectations and concerns

Assessment of the customer's technical environment

Definition of the solution's functional and non-functional requirements

2

Data analysis

Assessment of current data management workflows

Exploratory analysis of available data sources, both customer-owned and from public databases, to ensure it meets project goals

3

Design

Solution's architecture design

Definition of the implementation strategy, algorithms, and techniques

Selection of the optimal technology stack

Project's timeline and budget setup

4

Implementation

Data preprocessing, including cleaning, annotation, and transformation

Definition of the solution's evaluation criteria

Solution development in line with the selected implementation strategy

5

Integration and deployment

Solution integration into the customer's infrastructure

Solution launch into production

Technical and business documentation transfer to ensure the solution's correct operation and maintenance

6

Support and maintenance

Retraining and functional enhancement based on user feedback and new data from the production

Support of system operation under varying load

Unsere Leitlinien für die Entwicklung von Predictive Analytics

Compliance

Itransition hält sich an die Anforderungen der ISO-Normen und bietet Lösungen für Predictive Analytics an, die vollständig mit den branchenüblichen und gesetzlichen Anforderungen (HIPAA, DSGVO, PCI DSS usw.) übereinstimmen.

Produktinterne Analytik

Wir statten die Predictive-Analytics-Lösungen mit Analysen aus, um Feedback und Informationen über die Nutzung der Lösung zu sammeln, neue Funktionen zu testen und zu bewerten, Nutzungsmuster zu erkennen und auf der Grundlage dieser Daten Änderungen zu planen und zu priorisieren.

Datensicherheit

Bei der Bereitstellung von Predictive Analytics-Lösungen unterstützen wir Sie beim Schutz Ihrer Datenbestände durch die Implementierung umfassender Datensicherheitsrichtlinien, z. B. dynamische Datenmaskierung, End-to-End-Datenverschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle usw.

Datenqualität

Wir unterstützen Sie bei der Einführung bewährter Verfahren für das Datenqualitätsmanagement und bei der Implementierung kosteneffizienter Lösungen zur Automatisierung von Datenvalidierung, Datenbereinigung, Datenprofilierung usw.

Verwandte Dienstleistungen

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen

Itransition liefert ML-basierte Softwarelösungen zur Verarbeitung von Datensätzen, zur Identifizierung von Mustern und Anomalien und zur Klärung der Gründe für schlechte Leistung und Erfolg.

Künstliche Intelligenz

Wir entwickeln skalierbare, KI-gestützte Lösungen, die Ihnen helfen, sich wiederholende, detailorientierte Aufgaben zu automatisieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Geschäftsprozesse zu optimieren, indem evidenzbasierte Geschäftsentscheidungen beschleunigt werden.

Data Science

Itransition bietet umfassende Beratungsdienste im Bereich Data Science an, um Sie bei der Nutzung fortschrittlicher Technologien wie statistischer Algorithmen, ML und Deep Learning zu unterstützen. So können Sie Ihre Daten nach verborgenen Informationen durchsuchen, Ursachenanalysen durchführen, zukünftige Ergebnisse prognostizieren und vieles mehr.

Business Intelligence

Wir bieten maßgeschneiderte BI-Lösungen zur Integration unterschiedlicher Datenquellen in ein unternehmensweites Data Warehouse und verwandeln diese in regelmäßig umsetzbare Erkenntnisse, die den Geschäftsanwendern über interaktive Berichte und Dashboards zur Verfügung gestellt werden.

Big Data

Unser Team entwickelt geschäftsorientierte Big-Data-Lösungen, die Sie bei der Erfassung, Verarbeitung und Analyse umfangreicher, vielschichtiger Daten unterstützen, um die betriebliche Effizienz zu steigern und den Entscheidungsprozess zu beschleunigen.

Häufig gestellte Fragen

Welche Modelle bieten Sie für die Zusammenarbeit an?

Itransition bietet drei Modelle für die Zusammenarbeit bei Projekten im Bereich Predictive Analytics an: ein fest zugewiesenes Team, ein Zeit- und Materialaufwand-Modell und ein Festpreis-Modell.

Wie viel kostet eine maßgeschneiderte Predictive-Analytics-Lösung?

Die Schätzung eines Predictive-Analytics-Projekts ist nur nach einer gründlichen Analyse der Geschäftsanforderungen möglich. Für eine grobe Schätzung müssen Sie mehrere Kriterien berücksichtigen, darunter:

  • Datenbezogene Attribute (Datenvolumen, Typ, Qualität usw.)
  • Die Genauigkeit der Vorhersagemodelle
  • Vorgehensweise, Methodik und mehr

Um ein kostenloses Angebot zu erhalten, kontaktieren Sie gerne unsere Berater.

Was ist, wenn wir nicht genügend Daten für eine Predictive-Analytics-Lösung haben? 

Je mehr Daten Sie haben und je vielfältiger diese sind, desto besser. Falls die Datenmenge oder -qualität nicht ausreichend ist, helfen wir Ihnen, verfügbare Datensätze zu sammeln oder wiederzuverwenden.

Müssen wir für die Infrastruktur bezahlen, um Vorhersagemodelle zu trainieren?

Nein, wir trainieren Vorhersagemodelle auf unseren Instanzen.

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