Churn-Frühwarnsystem für ein Frankfurter B2B-SaaS aufbauen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue ein Churn-Frühwarnsystem für ein B2B-SaaS und identifiziere die zehn riskantesten Konten. Abschluss: verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Der Anbieter hat rund 220 Bestandskunden, eine Jahres-Churnrate von 14 Prozent und einen durchschnittlichen Auftragswert von 38.000 Euro pro Jahr — jeder zusätzlich gehaltene Kunde rechtfertigt deutlich den Aufwand für ein internes Modell.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche Bestandskunden sind in den nächsten 60 Tagen abwanderungsgefährdet und warum, sodass das Customer-Success-Team mit konkreten Gegenmaßnahmen reagieren kann?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Zeitlich korrekte Splits für Vorhersagemodelle aufsetzen
- Features aus rohen Verhaltensdaten konstruieren und prüfen
- Erklärbarkeit eines Modells für nicht-technische Nutzer:innen schaffen
- Ein Modell für einen klaren Betriebs-Workflow nutzbar machen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Feature Engineering
Apply feature engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Predictive Modeling
Apply predictive modeling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Evaluation
Apply model evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Data Wrangling
Apply data wrangling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Model Explainability
Apply model explainability to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Data Scientist
Ein Churn-Modell mit zeitlich korrekter Validierung und nutzbaren Erklärungen ist eines der häufigsten Erstprojekte für Junior-Data-Scientists in SaaS-Unternehmen.
Dieses Projekt schärft
- predictive-modeling
- feature-engineering
- model-evaluation
Applied AI Scientist
Erklärbarkeit und betriebliche Anwendbarkeit eines Modells sind genau die Anforderungen, die Applied AI Scientists in produktnahen Teams erfüllen müssen.
Dieses Projekt schärft
- model-explainability
- predictive-modeling
- feature-engineering
Machine Learning Engineer
Ein reproduzierbarer Trainings- und Bewertungs-Workflow mit klaren Outputs ist die Vorstufe zu produktiven ML-Pipelines, die MLEs danach in die Produktion bringen.
Dieses Projekt schärft
- data-wrangling
- python
- model-evaluation
Noch eine Sache