Seit Juni 2016 läuft unser Forschungsprojekt zur Entwicklung einer Customer Prediction Platform (CPP). Dieses strategisch wichtige Projekt wird kofinanziert durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und der Investitionsbank Berlin Brandenburg (IBB). Die CPP wird als Middleware zur massiv skalierenden Bewertung von Firmenkunden auf deren Kundenpotenzial entwickelt. Diese Bewertungen lassen sich über eine standardisierte Schnittstelle (API) in existierende Endanwendungen integrieren, um B2B Marketingprozesse zu automatisieren.

Mit diesem Projekt verfolgen wir vor allem drei Ziele:

  1. Analyse: Massiv skalierbare Vorhersage des Kundenpotenzials zur Automatisierung von Prozessen
  2. Integration: Einfachere Integration in bestehende Marketinglösungen wie etwa Marketing Automation, Customer-Relationship, Lead Management, Customer Support
  3. Internationalisierung: Übertragung der Lösung auf weitere Länder und Sprachräume

Im Februar 2018 findet die Präsentation zum zweiten Meilenstein des Projekts statt. Das gibt uns die Gelegenheit, neben neuen Pilotprojekten mit Enterprise-Anwendern auch unsere technologischen Neuigkeiten vorzustellen, die in naher Zukunft Eingang in unsere Produkte finden.

Neue Möglichkeiten durch die CPP:

  1. Automatische Firmenkategorisierung: Anwender definieren die relevanten Kategorien (ABC-Kunden, Produkt A, Produkt B, Thema X,Y,Z) und die CPP vergibt sämtlichen Bestandskunden oder auch Leads einen Score zur wahrscheinlich sinnvollsten Kategorie. Diese Kategorisierungsfunktion wird in der Implisense API auch für alle unsere Kunden nach dem Beta-Testzeitraum verfügbar sein.
  2. Netzwerk-Analyse zwischen Firmen: Die Erkennung von Beziehungen zwischen Firmen ist ein wichtiges Teilgebiet des Text Minings. Wir präsentieren erste Ergebnisse, wie aus Freitexten bestimmte Beziehungen zwischen Firmen sicher erkannt werden können.
  3. Temporale Analysen: Wie verändern sich Firmen über die Zeit? Können wir unseren Empfehlungen und Kategorisierungen eine zeitliche Komponente beifügen? Erste Untersuchungen und automatisierte Empfehlungen stellen wir vor.

Beispiel einer automatisierten Kategorisierung von 10.500 Firmen und deren Vernetzung zu Geschäftspartnern im Themenfeld Predictive Maintenance (Quelle: Implisense)

Wir freuen uns darauf, die Fortschritte, die wir erzielt haben, präsentieren zu dürfen! Und wir sind sicher, dass die neuen Möglichkeiten der CPP einen Meilenstein für unsere gesamte Anwenderbasis darstellen wird.

Erfahren Sie hier mehr zum Forschungsprojekt Customer Prediction Platform (CPP).