Optimierung der Abschluss-Rate durch Maschinelles Lernen.

E-Commerce

In der dynamischen Welt des Unternehmertums stehen Firmen vor Herausforderungen, die ihre Profitabilität beeinträchtigen können. Eines dieser Probleme ist das klassische Sales-Problem: Hochinteressierte Kundschaft aus der richtigen Zielgruppe, aber zu wenige Abschlüsse. Diese Herausforderung war auch einem unserer Agenturkunden aus dem Marketingbereich bekannt.

Datengrundlage und Methodik

Um dieses Problem zu lösen, setzten wir auf einen datenbasierten Ansatz. Durch die Anwendung von Klassifikationsalgorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens und Explainable Artificial Intelligence (XAI) analysierten wir sorgfältig Sales-Daten auf Muster und Interaktionseffekte.

Entwicklungsprozess

Unser Fokus lag darauf, Schlüsselindikatoren zu identifizieren, insbesondere Sweet-Spots von Antwortzeitfenstern im Vertriebsprozess. Dies ermöglichte es uns, präzise Handlungsempfehlungen abzuleiten, um den Abschlussprozess zu optimieren.

Implementierung und Optimierung interner Prozesse

Die gewonnenen Erkenntnisse wurden schnell implementiert, wodurch das Vertriebsteam gezielt die entscheidenden Schritte im Verkaufsprozess steuern konnte. Dies führte zu mehr Kontrolle über die Gewinnung neuer Kundschaft und erhöhte Planungssicherheit.

Erfolgsgeschichte

Die Ergebnisse sprechen für sich. Innerhalb weniger Tage nach der Umsetzung stieg die Abschluss-Rate um beeindruckende 15%. Dieser direkte Zusammenhang verdeutlichte die Effektivität des nun präziser gesteuerten Vertriebsteams. Unser datenbasiertes maschinelles Lernverfahren ging über die reine Mustererkennung hinaus und lieferte konkrete, messbare Empfehlungen. Dieser Use Case demonstriert, wie Maschinelles Lernen nicht nur Einblicke in Muster bietet, sondern auch den Schlüssel für nachhaltigen Erfolg und weniger schlaflose Nächte liefert.

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