Analysis
Kundenwert-Prognose für ein B2B-Fintech in Berlin
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du arbeitest als Data Analyst im Wachstumsteam dieses Fintechs. Dein:e Vorgesetzte:r, die Head of Growth, benötigt ein entscheidungsfähiges Modell in einer Woche für die kommende Quartalsplanung. Du sollst eine probabilistische CLV-Prognose (Customer Lifetime Value — der geschätzte Nettowert einer Kundenbeziehung über deren gesamte Dauer) mit der Buy-Till-You-Die-Methodik (einem statistischen Modell, das Kaufzyklen und Abwanderung gleichzeitig schätzt) erstellen. Das Ergebnis soll in ein segmentiertes Scoring-Modell münden, das Vertrieb und Marketing direkt nutzen können. Du arbeitest allein, hast aber Zugang zu einem fiktiven Datensatz und einer Dokumentation der bisherigen Geschäftslogik. Die Prognose muss validiert sein: Zeige, wie gut dein Modell auf historischen Daten performt hätte.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie lässt sich der erwartete Customer Lifetime Value (CLV) für Neukunden auf Basis früher Verhaltensdaten prognostizieren, und wie können Vertrieb und Marketing diese Prognose für eine prioritäte Ressourcenallokation nutzen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Prädiktive Modelle für Geschäftsentscheidungen entwickeln: Eine CLV-Prognosemethodik auswählen, implementieren und validieren
- Kohortenanalyse als Werkzeug zur Kundenwertbeurteilung anwenden und visualisieren
- Datenvisualisierung für operative Teams gestalten: Ein Dashboard erstellen, das Vertrieb und Marketing zur täglichen Arbeit nutzen können
- Statistische Software für komplexe Prognosemodelle einsetzen und Ergebnisse für Nicht-Techniker:innen aufbereiten
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Growth Analyst
CLV-Prognosen und die segmentierte Ressourcenallokation basierend auf Kundenwert sind Kerntätigkeiten von Growth Analyst:innen. Diese Challenge vermittelt direkt die Fähigkeit, Wachstumsentscheidungen zu quantifizieren und Marketing- sowie Vertriebsteams mit prioritären Kundensegmenten zu versorgen.
Dieses Projekt schärft
- clv-estimation
- predictive-modeling
- cohort-analysis
Marketing Data Analyst
Die Unterscheidung zwischen akquisitorisch teuren und langfristig wertvollen Kunden ist zentral für datengesteuertes Marketing. Die hier geübte Kohortenanalyse und die Entwicklung von Scoring-Modellen sind direkt auf Marketing Data Analyst-Rollen in Subscription- und SaaS-Unternehmen übertragbar.
Dieses Projekt schärft
- cohort-analysis
- data-visualization
- clv-estimation
Noch eine Sache