Tag Archives: Caroline Kleist

Pressemitteilungen

E-Commerce: Recommender Systeme zur Absatzsteigerung

mayato nutzt erfolgreich clusterbasierte Ansätze aus dem Machine Learning

Passende Empfehlungen erhöhen die Absätze in Online-Shops deutlich, diese Erfahrung sammeln die Data Scientists der mayato GmbH in zahlreichen E-Commerce-Projekten. Dass sich diese Vorteile auch mit Recommender Systemen nutzen lassen, die auf clusterbasierten Ansätzen aus dem Machine Learning basieren, zeigt das Beratungsunternehmen mit den Schwerpunkten Business Intelligence, Data Science und Analytics anhand einer Anwendung aus dem Automotive Bereich. Caroline Kleist, Leiterin Analytics bei mayato, erklärt: „Es müssen nicht zwangsläufig feingranulare Analysen durchgeführt werden. Einfache Algorithmen genügen im ersten Schritt, um ein Recommender System zu implementieren, das den Absatz nachhaltig steigert.“

In dem aktuell vorgestellten mayato Projekt segmentierte das Beratungshaus zunächst anhand historischer Verkaufsdaten Kunden und Produkte. Das Wissen um das Kaufverhalten in der Vergangenheit nutzten die Data Scientists anschließend, um eindeutige Präferenzen als Unterscheidungskriterien zur Erstellung von Kundenprofilen zu ermitteln. Die so generierten Profile dienen dann als Vergleichswerte für die aktiven Kunden der Online-Plattform. Kunden mit einer Mindestzahl an getätigten Käufen wurden daraufhin mit dem kMeans-Algorithmus, einem Data Mining-Verfahren des unüberwachten Lernens, geclustert. Die Ergebnisse daraus führten im ersten Schritt zu einer Neustrukturierung der vorhandenen Webseite und schließlich, nach weiteren Segmentierungen, zu 30 gut unterscheidbaren Produktclustern, die dann den entsprechenden Kunden zugeordnet werden können. Diese erhalten bei einem Besuch des Online-Shops gezielte Empfehlungen aus den für sie interessanten Produktgruppen. Uninteressante Angebote werden ausgeblendet. Monatliche Neuberechnungen halten das von mayato entwickelte Modell stets auf dem neuesten Stand. Die detaillierte mayato Case Study dazu finden Sie unter https://www.mayato.com/case-studies/#e-commerce

mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Portfolio an digitalen und analytischen Lösungen. Nähere Infos unter www.mayato.com

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Data Science: Praxis trifft Wissenschaft

mayato Expertin präsentiert Praxisbeispiele an der Hochschule Offenburg

Data Science: Praxis trifft Wissenschaft

Caroline Kleist, Leiterin Analytics bei mayato, beim Praxisvortrag an der Hochschule Offenburg (Bildquelle: mayato GmbH)

Zahlreiche interessierte Studierende und Professoren des berufsbegleitenden Masterstudiengangs „Machine Learning – Menschen lernen Maschinelles Lernen“ besuchten am Freitag, den 19. Oktober 2018 den Praxisvortrag „Applied Magic: Reale Data Science Lösungen im täglichen Einsatz“ an der Hochschule Offenburg. Caroline Kleist, Leiterin Analytics bei mayato, zeigte kurzweilig und anschaulich, welches Projektvorgehen sich bei Data Science Projekten in der Praxis bewährt hat.

Die Bandbreite der vorgestellten mayato Projektbeispiele war vielseitig: Sie reichte vom klassischen Data Science Anwendungsfall Predictive Maintenance über die Optimierung von Werbekampagnen bis hin zur Nutzung von Data Science zur Aufdeckung von Anomalien in Rechenzentren oder die Entwicklung von Recommender Systemen im Online Handel. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer an der Hochschule Offenburg zeigten sich sehr interessiert an den Ausführungen der Data Science Expertin, und es entstand eine rege Diskussion mit zahlreichen Fragen im Anschluss an den Vortrag. Neben den fachlichen Themen des Vortrags interessierten sich die Studierenden für die beruflichen Perspektiven für Data Scientists. Caroline Kleist zeigte an ihrem eigenen Werdegang die vielseitigen Karrieremöglichkeiten bei mayato exemplarisch auf. Das Beratungsunternehmen zeichnet sich insbesondere durch die Nähe zu Hochschulen und flexiblen Einstiegsmöglichkeiten für Studierende und Young Professionals aus.

mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Portfolio an digitalen und analytischen Lösungen. Nähere Infos unter www.mayato.com

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Applied Magic: Data Science Lösungen im täglichen Einsatz

After Work Event #mayatoTalksData in Berlin trifft den Puls der Zeit

Applied Magic: Data Science Lösungen im täglichen Einsatz

After Work Event #mayatoTalksData in Berlin trifft den Puls der Zeit (Bildquelle: mayato GmbH)

Konkretes Projektvorgehen und Best Practices in Data Science Projekten standen beim mayato After Work Event in Berlin im Mittelpunkt. Caroline Kleist, Leiterin Analytics bei mayato, referierte über Data Science Lösungen im täglichen Einsatz. Schon bei den ersten beiden #mayatoTalksData Veranstaltungen in München und Frankfurt zeigte sich das große Interesse der Unternehmen an den Themen Künstliche Intelligenz und Data Science. In Berlin setzte sich dies fort und zahlreiche Interessenten nutzten die Gelegenheit, um mit den mayato Data Scientists ins Gespräch zu kommen.

Neben dem klassischen Data Science Anwendungsfall Predictive Maintenance schilderte die Expertin die Anwendung von Data Science für die Optimierung von Werbekampagnen: Aufgrund der Reaktionen auf vorangegangene Kampagnen lassen sich durch maschinelles Lernen Unterschiede in den Charakteristika zwischen Reagierern und Nicht-Reagierern erkennen und daraus Muster ableiten. Zukünftige Mailingaktionen können damit zielgerichteter versendet werden.

Vielversprechend sind auch die Erfolge von Data Science Lösungen zur Aufdeckung von Anomalien in Rechenzentren oder die Entwicklung von Recommender Systemen im Online Handel. Entscheidend für Caroline Kleist ist es, dass Data Science Projekte nicht aufgrund ihrer Neuartigkeit in reine Forschungsprojekte abgleiten, sondern der Fokus gefunden, kommuniziert und beibehalten wird. Wie dies z.B. durch die Erarbeitung einer Analytical Roadmap gelingen kann, zeigte sie an den konkreten mayato Projekten auf. Zahlreiche Fragen der Teilnehmer konnten anschließend in einer angeregten Diskussionsrunde beantwortet werden. Mehr zu #mayatoTalksData Berlin erfahren Sie unter https://www.mayato.com/datatalk3/

mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Portfolio an digitalen und analytischen Lösungen. Nähere Infos unter www.mayato.com

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