Ziel des Implementierungsprojekts war es, die Effektivität der Marketingkommunikation zu verbessern und das Angebot durch die Segmentierung von über 5,5 Millionen Oriflame-Beratern besser zu gestalten.

In dieser Fallstudie, die gemeinsam mit IDC erstellt wurde, wir die praktische Anwendung von Tools zum maschinellen Lernen vorgestellt. Diese können eingesetzt werden, um Beziehungen zwischen Daten zu finden und zu nutzen & dadurch effektive Algorithmen zur Unterstützung der langfristigen Unternehmensführung zu entwickeln. Einer dieser Mechanismen ist die Segmentierung, mit der Marketingabteilungen genauere Methoden zur Kampagnen-Erstellung verfolgen können. HR-Abteilungen und C-Level-Management können zudem leichter überprüfen, welche Mitarbeiter oder Kunden die meisten Vorteile erbringen, und dadurch die Unternehmensleistung direkt steigern - vor allem in Branchen wie Einzelhandel, Mode und Finanzen - Paulina Ziarek, BI-Experte und Produktmanager bei Comarch.

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Machine Learning Case Study Oriflame

  • Künstliche Intelligenz (KI) - Jede Technik, die es Computern ermöglicht, menschliche Intelligenz zu simulieren und Logik, Entscheidungsbäume, 'Falls' Regeln und Machine Learning anzuwenden.

  • Machine Learning (ML) - Ein Bestandteil von künstlicher Intelligenz, der es Computern erlaubt, statistische Mechanismen anzuwendem um einen Lerneffekt (zur Resultatsverbesserung) zu erreichen.

  • Deep Learning - Ein Bestandteil von ML, der es Computern mit Hilfe von Big Data und Deep Neural Networks erlaubt, Aufgaben wie Spracheingabe oder Bilderkennung zu verarbeiten

"Die Oriflame/Comarch Studie unterstreicht die Vorteile, die aus einer erfolgreichen Big Data Analyse und KI Implementation hervorgehen. Dies ist ein gutes Beispiel einer Organisation, die mit einem frischen Blick auf ihre vorhandenen Daten und Ziele, einen wahren Vorteil für ihr Geschäft gezogen haben."

Philip Carnelley, AVP, Enterprise Software Group, IDC Europe

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