# Kampagnenoptimierung durch neuronale Netze
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Kampagnenoptimierung durch neuronale Netze
Entwicklung eines Prognosemodells für Churn-Scores zur Kundenbindung
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## Predictive Churn im Einsatz
Für einen regionalen, deutschen Telekommunikationsanbieter entwickelten wir ein Prognosemodell für Churn-Scores zur Kundenbindung. Das Unternehmen bietet Privat- und Geschäftskunden Hochgeschwindigkeitsinternet, Festnetz-Telefonie, Mobilfunk und Online-TV.
## 1\. Situation
Die Vergabe von Boni bei Vertragsverlängerungen hatte einen wesentlichen Einfluss auf den Deckungsbeitrag. Gleichzeitig stellte die Unterscheidung zwischen loyalen Kunden und potenziellen Kündigern einen wichtigen ROI-Hebel für vertriebliche Kampagnen dar. Vor diesem Hintergrund sollte die Selektion der Kampagnendaten durch den Einsatz von High-End-Prognosemodellen optimiert werden.
## 2\. Action
Durch den Einsatz von Prognosemodellen und Kausalanalysen mittels neuronaler Netze (NEUSREL) wurden die wesentlichen Treiber für Vertragskündigungen identifiziert. Darüber hinaus wurde eine BI-Lösung eingeführt, die alle relevanten Daten verknüpft, den Algorithmus direkt verarbeitet und den Churn-Score in Echtzeit bereitstellt.
## 3\. Result
Maßnahmen zur Kundenbindung konnten gezielt auf potenzielle Kündiger ausgerichtet werden. Zudem war die Fachabteilung durch das neue BI-Tool in der Lage, Kampagnendaten eigenständig und ohne IT-Support zu selektieren. Abhängig von der jeweiligen Selektion berechnete das Tool darüber hinaus den erwarteten ROI der geplanten Kampagne.
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