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Predicitive Analytics "HELIX"
Projektleiter:
Projektbearbeiter:
Dr. Stephan Kühnel
Finanzierung:
Industrie;
Das Forschungsprojekt predictive analytics "Helix" widmet sich im Kern der Wechselbereitschaft von (Privat-)Kunden bei Energieversorgungsunternehmen. Es wurde zunächst der Stand der Forschung aufgearbeitet, um Einflussfaktoren auf das Kundenwechselverhalten zu identifizieren. Ausgehend von diesen Einflussfaktoren wurde eine geeignete statistische Methode identifiziert, die es zukünftig ermöglichen soll die Wechselbereitschaft von Kunden aus Kundendaten (Big Data) mit einem SAP-HANA basierten Tool vorherzusagen.
Die Ergebnisse des Projekts wurden u.a. im Rahmen der folgenden Vorträge vorgestellt:
"Kundenwertanalyse und Kündigerwahrscheinlichkeit: Kundenbindung mit SAP HANA",SAP-Forum für die Versorgungswirtschaft 2014 in Essen.Datum: 05. November 2014
"Kundenwert & Kündigerwahrscheinlichkeit mit HELIX ",24.(IT)² - Industrietag Informationstechnologie (2014) in Halle/Saale.Datum: 18. November 2014
Die Ergebnisse des Projekts wurden u.a. im Rahmen der folgenden Vorträge vorgestellt:
"Kundenwertanalyse und Kündigerwahrscheinlichkeit: Kundenbindung mit SAP HANA",SAP-Forum für die Versorgungswirtschaft 2014 in Essen.Datum: 05. November 2014
"Kundenwert & Kündigerwahrscheinlichkeit mit HELIX ",24.(IT)² - Industrietag Informationstechnologie (2014) in Halle/Saale.Datum: 18. November 2014
Kooperationen im Projekt
Anmerkungen
Das Projekt wird in Kooperation mit der GISA GmbH durchgeführt.
Schlagworte:
Big Data, CRM, Energieversorgung, Kundenwechselverhalten
Schlagworte:
Big Data, CRM, Energieversorgung, Kundenwechselverhalten
Kontakt
Prof. Dr. Stefan Sackmann
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Juristische und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Wirtschaftswissenschaftlicher Bereich - School of Economics and Business
Universitätsring 3
06108
Halle (Saale)
Tel.:+49 345 5523471
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