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Churn-Frühwarnsystem für ein Frankfurter B2B-SaaS aufbauen

FreeVerified credential2 WochenIntermediate

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.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

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.

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

Du kannst ein Zertifikat bis Freitag in Deinem Lebenslauf haben.

Churn-Frühwarnsystem für ein Frankfurter B2B-SaaS aufbauen