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Bewertung und Verteilung der KundenaufträgeBewertung der Kundenanfragen auf e-commerce-Plattformen zum Zwecke ihrer Verteilung nach Marginalität und Wahrscheinlichkeit eines Vertragsabschlusses. Hochwerrige Anfragen werden in erster Linie an die Vertriebsabteilung geleitet um vorrangig bearbeitet zu werden um so die Wahrscheinlichkeit eines Vertragsabschlusses zu erhöhen. Unserer Erfahrung nach steigt die Erfolgsquote in einigen Projekten um das Zweifache, wenn man innerhalb von 15 Minuten auf die Anfrage reagiert.
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Vorhersage kostenintensiver VorfälleAnhand der Daten wird für den Betrieb ein Arbeitsplan der zu erwartenden Kosten für Geschäfte erstellt, die mit einem hohen Risiko gekoppelt sind (zum Beispiel Eintritt des Versicherungsfalls, Zahlungsunfähigkeit des Kunden). Der Manager erhält eine Warnung über das Risiko erhöhter Kosten und kann dadurch seine Entscheidung anpassen, was die Gefahr einer Kostenexplosion verringert.
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Erfassung von DatenanomalienFeststellung von Anomalien in jeder Art von Daten. Zum Beispiel ermöglicht die Integration mit einem medizinischen Videoscanner das schnelle Aufspüren von Anomalien in einzelnen Bildern, wodurch die Wahrscheinlichkeit eines ärztlichen Behandlungsfehlers verringert und die Arbeit beschleunigt wird. In der Schifffahrt führt die Vorhersage von Anomalien zur Vermeidung von Zusammenstößen und der Überflutung von Schiffen, was die Beförderungssicherheit erhöht.
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EmpfehlungssystemeDie Benutzer erhalten Empfehlungen für ihre Einkäufe auf Grundlage der Entscheidungen, die sie oder vergleichbare Käufergruppen getroffen haben. Jeder Kunde bekommt die am besten passenden Waren angezeigt, unabhängig davon, ob der Kunde schon bekannt oder unbekannt ist. Der Shop zeigt immer besser personalisierte Empfehlungen an. Die Schnittstelle wird bedienerfreundlicher, weil man sich auf der Suche nach neuen Waren nicht mehr durch die Seiten scrollen muss. Das Durchschnittsumsatz und die Kundenloyalität erhöhen sich, und die Zahl der Wiederholungskäufe steigt.
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Erarbeitung eines Informationssystems unter Anwendung der Algorithmen Machine Learning.
Erweiterung eines bestehenden Informationssystem um ein Machine Learning Modul.
Entwicklung der Algorithmen Machine Learning im weltweit verteilten Team.
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Web-Anrufe (z.B MS Teams) und virtuelle Bildschirmfreigabe - Wir sprechen jeden Tag mit unseren Kunden. Das Projektteam trifft sich jede Woche für eine wöchentliche Demo, eine Sprint-Planung und die Q&A-Sitzungen.
80% unserer Kunden kaufen bei uns zum zweiten Mal. Die meisten unserer Kunden empfehlen unsere Dienstleistungen weiter.
Sie haben bei uns Ihren eigenen Projektmanager, rund um die Uhr abrufbeit. Ein Projektmanager steht Ihnen auch vor Ort zur Verfügung. Teams benutzen das kundeneigene JIRA als Release Management Tool.
Warum WaveAccess? Überdurchschnittliche Vergütung, soziale Grundleistungen und eine gesunde Arbeitsumgebung! Unsere Mitarbeiter nehmen oft an Schulungen teil, wovon der Mitarbeiter und wir als Firma profitieren.
Bei uns bekommen Sie neben einer transparenten Projektabwicklung auch eine detailierte Risikobewertung. Zusätzlich erhalten Sie eine ausführliche Liste der Projektausgaben.
Wie wir Ihre persönlichen Daten verarbeiten
