EOS Customer Day 2023: Advanced Analytics-Lösungen für das digitale Unternehmen

EOS Customer Day 2023: Innovazione e futuro della digital enterprise

Nehmen Sie am EOS Customer Day 2023 am 24. Mai in Brescia teil! Wir werden die neuesten Advanced Analytics-Lösungen auf der Grundlage von KI und maschinellem Lernen zur Optimierung des Betriebsmanagements diskutieren. Entdecken Sie reale Anwendungsfälle und sehen Sie praktische Demonstrationen unserer Lösungen.

Beim EOS Customer Day 2023, einer kostenlosen Veranstaltung am 24. Mai in Brescia, werden wir über die neuesten Technologien für das digitale Unternehmen sprechen. Darunter werden wir einen wichtigen Beitrag zu Advanced Analytics-Lösungen leisten, die es ermöglichen, das Betriebsmanagement mit Hilfe von KI zu optimieren, und von denen wir einige reale Anwendungsfälle vorstellen werden. Die von EOS Solutions vorgeschlagenen Lösungen beruhen auf Modellen des maschinellen Lernens, einer Anwendung der künstlichen Intelligenz, die durch den Einsatz von Algorithmen zur Datenanalyse in der Lage ist, ohne direkte Anweisungen zu lernen.

Während des Customer Day können Sie eine praktische Demonstration von Lösungen sehen, die das maschinelle Lernen in den Dienst der Business Intelligence stellen, indem sie bereits im Unternehmen vorhandene Daten als Ausgangspunkt nutzen, um Vorhersagen zu treffen, neue Informationen zu entwickeln oder Maßnahmen durchzuführen.

Die Advanced Analytics-Lösungen, die wir vorstellen werden, sind:

  • CHURN PREDICTION: Vorhersagemodell für Kundenabbrüche. Ein Prognosemodell, das anhand historischer Daten für jeden Kunden die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass er innerhalb eines bestimmten Zeitraums den Kauf abbricht.
  • RECOMMENDATION ENGINE: Kaufneigungsmodell. System, das auf der Grundlage früherer Käufe vorhersagt, an welchen Artikeln/Dienstleistungen ein Kunde interessiert sein könnte.
  • LEAD SCORING: Vorhersagemodell für die Umwandlung von Leads in Kunden. Es handelt sich um eine Anwendung, die auf der Grundlage historischer Daten jeden Lead bewertet und seine Wahrscheinlichkeit, ein Kunde zu werden, quantifiziert..
  • CLUSTERING: Clustering-Modell für das Kundenportfolio. Statistisches Verfahren zur Einteilung in nicht im Vorhinein zugewiesene Klassen auf der Grundlage ihrer Merkmale.
  • FORECASTING: Absatzprognosemodell. Ein Prognosemodell, das historische Daten verwendet, um Prognosen über die verkaufte Menge/den verkauften Wert für jeden Artikel zu erstellen.

Um mehr zu erfahren sollen Sie nur am EOS Customer Day 2023 teilnehmen, die Sitzungen auf der Tagesordnung verfolgen und uns am Stand von Advanced Analytics besuchen.

EOS Customer Day 2023 | am 24. Mai, Brescia

EOS CUSTOMER DAY 2023: Tomorrow Together
Am 24. MAI | IM BRIXIA FORUM, BRESCIA
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