Kundenanalyse für die VR Bank
eoda bestimmt mit Data-Mining-Verfahren die Affinität der Kunden für spezielle Beratungsthemen und hilft so, Vertriebsprozesse zu optimieren.
MehrVom Claim Management über die Customer Churn Prediction bis hin zur Risikoprüfung: Die Anwendungsfälle in denen Data Science für Versicherer Wissensvorsprünge und damit Wettbewerbsvorteile generieren kann sind vielfältig. Wir sind spezialisiert auf das Thema Data Science und entwickeln seit über 10 Jahren erfolgreich Lösungen zur künstlichen Intelligenz und zum Machine Learning für Versicherungsunternehmen.
Über die Umsetzung von Data-Science-Projekten hinaus unterstützen wir Versicherer beim Aufbau der richtigen IT-Infrastruktur für den professionellen Einsatz von Analytik im streng regulierten Umfeld und versetzen sie mit unseren Data-Science-Trainings in die Lage, eigenständig das vorhandene Datenpotenzial zu erschließen.
Verteilte Datentöpfe und Silodenken: Entwicklung eines Konzepts zur Schaffung durchgängigerer Daten-Pipelines, der optimalen Verortung von Data Science im Unternehmen und einer starken Datenstrategie.
Fraud Prevention: Entwicklung eines Algorithmus zur Erkennung von Unregelmäßigkeiten in der Verteilung der Ziffernstrukturen von Abrechnungen mit Warnungsfunktion für die beteiligten Angestellten.
Zuverlässige Prognose von wichtigen Unternehmenskennzahlen durch die Kombination verschiedener Analyseverfahren. Anwenderfreundliche Integration der Prognose in eine bestehende App für die zuständigen Mitarbeiter*Innen.
Next-best-offer: Ermittlung eines Affinitäts-Score für jeden Kunden im Hinblick auf sein potenzielles Interesse an einer bestimmten Versicherung. Wissensbasis für den Vertrieb und verbunden mit einer signifikanten Steigerung der Responsequoten.
Customer Churn Prediction: Identifikation von abwanderungswilligen Kunden mittels "Time-to-event"-Analysen, um diese Kunden zielgerichtet und proaktiv mit besseren Angeboten anzugehen.
Evaluierung des Status quo, Konzeptentwicklung und Implementierung einer IT-Umgebung, die sich optimal an die strengen Anforderungen der IT hinsichtlich Betrieb und Sicherheit.