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Lassen Sie uns ins Gespräch kommen.
Wenn wir zu ihnen kommen, finden wir schnell erste Hypothesen, die ein großes Potential für den Einsatz von Algorithmen und Machine Learning versprechen. Hier setzen unsere Data Analysten an und analysieren die Daten.
Welche Erkenntnisse enthalten die Daten? In welchen Prozessen entstehen die Daten und wo werden sie wieder benötigt? Welche Entscheidungen werden getroffen und anhand welcher Kenngrößen? Sind genügend Daten vorhanden? Welche Algorithmen werden benötigt?
Dazu sind keine Eingriffe in Ihre Infrastruktur nötig. Wir bringen alles mit, was sie für die ersten Experimente benötigen. Unsere Devise ist, schnell mit den vorhandenen Mitteln zu Erkenntnissen zu kommen.
Es ist langjährige Prozess- und Organisationserfahrung notwendig, um schnell mit Ihnen und ihren Mitarbeitern herauszufinden, wo in ihrem Unternehmen die größten Hebel für den Einsatz von Machine Learning und Algorithmen stecken. Ihre Mitarbeiter kennen diese Hebel in der Regel – ob bewusst oder unbewusst. Unsere Erfahrung dient dazu, dieses Wissen schnell und pragmatisch freizulegen und zu nutzen. Unser Ziel ist es in kurzer Zeit valide Hypothesen aufzustellen, um daraus Experimente mit konkretem erlebbaren Nutzen abzuleiten.
Kenntnisse in Daten Analyse und Machine Learning sind nicht nur für Spezialisten relevant. Die Mitarbeiter in den Prozessen sind diejenigen, die am meisten von den Ergebnissen eines Projektes profitieren können. Sie erzeugen viele der Daten und beeinflussen direkt deren Qualität.
Je besser die Kenntnisse und Fähigkeiten aller Mitarbeiter, desto mehr lässt sich der Nutzen und der Wert von Daten und Machine Learning realisieren. Wir gestalten unsere Projekte daher kooperativ mit Ihren Mitarbeitern.
Unser Anspruch ist, Unternehmen langfristig auf ein neues operatives Niveau zu heben. Dazu müssen auch die Mitarbeiter in der Lage sein, dieses Niveau aufrecht zu erhalten.
Neben dem Know How Transfer im Projekt, integrieren wir speziell entwickelte Schulungsprogramme die ihre Mitarbeiter in die Lage versetzen, eigenständig Datenanalysen zu erstellen und direkter mit den Maschine Learning Ergebnissen umzugehen.
Viele der Ergebnisse werden im Prozess angewendet. Besonders ergonomische und leicht interpretierbare Schnittstellen und Benutzeroberflächen sind für uns der entscheidende Faktor für den Umgang mit Daten und Machine Learning durch den Mitarbeiter.
Was sagt der Kunde? „Die dynamische, kreative Lösungsfindung hilft uns aktuell sehr bei der Weiterentwicklung unserer Lösungen. Weiter so!“Was ist die Herausforderung? Unsere Aufmerksamkeitsspanne ist mit 8 Sekunden kürzer denn je. Bei unserem Kunden ist zusätzlich Zeit der kritische Faktor für die Zielgruppe. Wir wurden mit der Fragestellung beauftragt „Wie KI-gestützte Empfehlungen gegeben werden könne, welche den spezifischen Rollen und Bedürfnisse entsprechen?“
Wie fand´s der Kunde? „Wir haben das Potential im Einsatz neuronaler Netze erkannt und freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit mit c-led.net.“
Mit einem neuronalen Netz den ROI auf Content erhöhen
Was ist die Herausforderung? Datenschätze schlummern an fast jeder Stelle in Ihrem Unternehmen. In Prozessen, in der Interaktion mit Kunden und in der Nutzung von Produkten um nur einige Beispiele zu nennen. Im konkreten Fall ging es um Nutzerfeedback in Form von Text, Bild und Video. Ziel war es, in den Daten Muster zu erkennen, Information zu klassifizieren und den Produktentwicklungsprozess mit wertvollen Insights zu unterstützen.
Wie kann maschinelles Lernen dabei unterstützen? Das Ziel in diesem Fall ist es, Daten intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und sogar Vorhersagen zu treffen. In unserem Fall wussten wir, dass bestimmtes Nutzerfeedback mit einer positiven bzw. negativen Customer Experience verbunden sind und nach Launch Auswirkungen auf die Weiterempfehlungsrate (NPS) und das Kundenverhalten (Servicekontakte) haben.
Welche Mehrwerte ergeben sich für Ihre Organisation? Maschinelles Lernen hilft Ihnen, effizienter und effektiver zu arbeiten. Zum Beispiel können selbstlernende Algorithmen komplexe Aufgaben für Sie übernehmen und wie in diesem Fall schnelle Erkenntnisse für die Produktentwicklung liefern.“
Wie fand’s der Kunde? Dank der eingesetzten Technologie waren wir quasi im Wohnzimmer der Kunden und konnten unseren Entwicklern Feedback aus erster Hand geben. Wichtige Erfolgsmessgrößen konnten wir so positiv beeinflussen.“
Das komplette Nutzererlebnis in der Hand des CX Verantwortlichen
Grundsätzlich ist unsere Devise: Die Infrastruktur beim Kunden ist nie das Problem.
Um die Sache zu beschleunigen, nutzen wir unser bewährtes Toolset um schnell Hypothesen zu überprüfen und Ergebnisse sichtbar zu machen.
Grundsätzlich ist unsere Devise: Die Infrastruktur beim Kunden ist nie das Problem. Um die Sache zu beschleunigen, nutzen wir unser bewährtes Toolset um schnell Hypothesen zu überprüfen und Ergebnisse sichtbar zu machen.
Unser Fokus ist schnell mit Ihnen potentielle Nutzen zu identifizieren, zugrundeliegenden Hypothesen zu überprüfen und anhand von Prototypen erlebbare Erfahrungen zu sammeln. Wir beginnen da, wo sie aktuell stehen. Dazu nutzen wir ihre Daten – damit sie sich in den Ergebnissen sofort wiedererkennen. Nur was im Experiment Nutzen bringt wird auch weiterentwickelt.
Für den schnellen und günstigen Einstieg haben wir unseren Starter-Case. Er bietet die Möglichkeit günstig und risikofrei die ersten Schritte mit KI und Machine Learning zu gehen und die Möglichkeiten und Grenzen Erfahrungen risikofrei auszuloten. Das erste Ziel ist, Hypothesen aufzustellen und zu überprüfen.
Wir arbeiten mit Methoden wie sie auch Start-ups nutzen, um schnell möglichst nutzbringende Anwendungen zu entwickeln. Zusammen mit Ihrem Team und möglichst wenig Beratung dafür aber mit viel kontrollierter Experimentierfreude. Im Mittelpunkt steht, schnell zu erkennen, was funktioniert und was nicht.
Unser Fokus ist schnell mit Ihnen potentielle Nutzen zu identifizieren, zugrundeliegenden Hypothesen zu überprüfen und anhand von Prototypen erlebbare Erfahrungen zu sammeln. Wir beginnen da, wo sie aktuell stehen. Dazu nutzen wir ihre Daten – damit sie sich in den Ergebnissen sofort wiedererkennen. Nur was im Experiment Nutzen bringt wird auch weiterentwickelt.
Für den schnellen und günstigen Einstieg haben wir unseren Starter-Case. Er bietet die Möglichkeit günstig und risikofrei die ersten Schritte mit KI und Machine Learning zu gehen und die Möglichkeiten und Grenzen Erfahrungen risikofrei auszuloten. Das erste Ziel ist, Hypothesen aufzustellen und zu überprüfen.
Wir arbeiten mit Methoden wie sie auch Start-ups nutzen, um schnell möglichst nutzbringende Anwendungen zu entwickeln. Zusammen mit Ihrem Team und möglichst wenig Beratung dafür aber mit viel kontrollierter Experimentierfreude. Im Mittelpunkt steht, schnell zu erkennen, was funktioniert und was nicht.