Das Handbuch der Entscheidungsintelligenz

Kapitel 2. Entscheidungsanforderungen

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Ein abonnierter Nachrichtendienst im Vereinigten Königreich bat uns, ihm dabei zu helfen, mit dem maschinellen Lernen (ML) Schritt zu halten.¹ Dieses Unternehmen war ein Aufsteiger auf einem überfüllten Markt. Unser Kontakt erklärte uns, dass es schnell wachsen und gleichzeitig seinen langjährigen Ruf als exzellenter Kundendienst aufrechterhalten wollte. Könnte eine ML-Strategie die Kosten für eine intensive Beziehung zu den wichtigsten Kunden des Unternehmens senken? Wir besuchten den Nachrichtendienst zweimal persönlich - einmal für einen KI-Strategieplanungsworkshop und dann ein zweites Mal, um den Softwareentwicklern beizubringen, wie man ein KI-Modell entwickelt.

Um die Vorbereitungen für unser ML-Training zu treffen, haben wir einige Telefonate geführt, um ein Projekt auszuwählen, mit dem wir das Team schulen und gleichzeitig dem Nachrichtendienst helfen konnten, sein Ziel zu erreichen. Das Unternehmen entschied sich für die Entwicklung eines Abwanderungsmodells: ein System, das vorhersagt, welche Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit ihr Konto schließen und zu einem Konkurrenten wechseln werden. ML-basierte Abwanderungsmodelle sind sehr erfolgreich und können in einer Vielzahl von Situationen eingesetzt werden: Ähnliche Systeme werden zum Beispiel verwendet, um vorherzusagen, wer bei einer Wahl seine Stimme ...