Test

Vorhersage des Kundenverhaltens im Einzelhandel

Ziel: Einsatz von KI, um Kaufmuster zu analysieren und zukünftiges Kundenverhalten vorherzusagen.

Datenquellen: Verkaufsdaten, Kundeninteraktionen, Online-Browsing-Verhalten, soziodemografische Informationen.

Lösungsansatz: Entwicklung eines Machine-Learning-Modells, das historische Daten verarbeitet, um Trends und Muster zu erkennen.

Nutzen: Personalisierte Marketingkampagnen, optimierte Lagerbestände, verbesserte Kundenbindung, Vorhersage von Umsatztrends.

Digitalisierung & Analyse von Gutachten

Ziel: Transformation von physischen Gutachten in ein digitales Format zur schnelleren und effizienteren Analyse.

Datenquellen: Textdokumente, Bilder von Gutachten, strukturierte Daten aus Bewertungssystemen.

Lösungsansatz: Einsatz von OCR, um Text aus physischen Dokumenten zu extrahieren und mittels NLP zu analysieren.

Nutzen: Beschleunigung des Begutachtungsprozesses, höhere Datenzugänglichkeit, verbesserte Genauigkeit von Gutachten.

KI-basierte Chatbots für den Kundensupport

Ziel: Bereitstellung eines automatisierten, intelligenten Kundensupportsystems, das Anfragen in Echtzeit bearbeitet.

Datenquellen: Kundenanfragen, Support-Tickets, FAQs, Produkt- und Service-Datenbanken.

Lösungsansatz: Entwicklung eines Chatbot-Systems mit KI, das auf NLP basiert und lernfähig ist.

Nutzen: Verbesserung der Kundenbindung durch schnellen Support, Entlastung des Support-Teams, wertvolle Datengewinnung.