Personalisierung E-Commerce
- Empfehlungssystem
- End-To-End-Prozess
Konzeption und Umsetzung eines cloudbasierten (AWS) Personalisierungssystems für den größten Einzelhändler Deutschlands. Empfehlungssystem auf Basis von SparkML für die Onlineshop-Personalisierung.
Ergebnis: Umsatzsteigerung +15%.
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Micro Targeting
- Prognose Kundenverhalten
- Marketingoptimierung
Entwicklung eines Machine Learning Frameworks zur Optimierung von Marketingkampagnen anhand durch Progonsen des Kundenverhaltens.
Ergebnis: Steigerung der Conversionrate bis zu 300%.
TV-Nutzerverhalten / Kundensegmentierung
- Clustering
- Kundenprofile
Aufbau einer Analysedatenbank, um Hunderttausende Nutzer per ML sinnvoll zu clustern und deren Contentnutzung (inklusive Interaktion mit Werbung) auszuwerten.
Ergebnis: Nutzerprofile zur gezielten Ansprache und optimiertem Content-Einkauf
![Kundensegmentierung](https://laurenzwuttke.com/wp-content/uploads/2019/11/Kundensegmentierung_lw.png)
Mein analytischer Ansatz
Für mich sind maschinelles Lernen und KI der Schlüssel zu mehr und schnellerem Unternehmenserfolg. Ich denke datengetrieben und kann mich schnell in Geschäftsmodelle hineindenken – von der Analyse des Ist-Zustands und der Daten-Pools bis zu den möglichen Ergebnissen und deren produktive Umsetzung in wertschöpfende Geschäftsprozesse oder CRM-Maßnahmen.
Nette Worte meiner Kunden
![](https://laurenzwuttke.com/wp-content/uploads/2019/11/Aleksandar_Dimitrov.jpg)