Masterarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - K nstliche Intelligenz, Note: 1,0, Universit t Ulm, Sprache: Deutsch, Abstract: Mit zunehmendem Wettbewerb wird die Kundenbindung zu einer der gr ten Herausforderungen f r Kundendienstleister und insbesondere dem Bankensektor. Die stetige Weiterentwicklung von Machine Learning als Teilgebiet der k nstlichen Intelligenz bietet heute die M glichkeit, ein effektives, datengetriebenes Customer Relationship Management zu implementieren. Die Aufstellung eines Prognosemodells, welches abwanderungsgef hrdete Kunden fr hzeitig identifizieren kann, ist in diesem Zusammenhang ein vielversprechendes Werkzeug zur Verbesserung des Customer Churn Managements. Im Rahmen dieser Arbeit wird gezeigt, wie moderne Machine Learning-Methoden erfolgreich eingesetzt werden k nnen, um zuverl ssige Vorhersagemodelle von Kundenabwanderungen zu modellieren und evaluieren. In einem Praxisteil werden hierbei fiktive Kundendaten einer Bank mit der Open Source-Programmiersprache Python analysiert.
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