Analysis
Kundensegmentierung mit unüberwachtem Lernen für ein B2B-Fintech
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du bist als Data Analyst / AI Product Intern (Praktikant:in für Datenanalyse und KI-Produktentwicklung) eingestellt und arbeitest zunächst allein, präsentierst aber in der zweiten Woche in einem Dreierteam. Du erhältst einen Datensatz mit Nutzungsverhalten (Feature-Nutzung, Login-Frequenz, Support-Kontakte), Transaktionsdaten (Zahlungsvolumen, Abwicklungszeiten) und Kundenmerkmalen (Branche, Unternehmensgröße, Gründungsjahr). Deine Aufgabe ist es, mit unüberwachten Lernverfahren (Unsupervised Learning — Methoden, die Muster in Daten finden, ohne vorher bekannte Kategorien) aussagekräftige Kundensegmente zu identifizieren, diese für das Produkt- und Vertriebsteam beschreibbar zu machen, und auf Basis der Segmentierung eine differenzierte Preis- und Feature-Strategie vorzuschlagen. Dabei musst du ethische Aspekte der automatisierten Kundenbewertung reflektieren.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie lassen sich mit unüberwachtem maschinellem Lernen homogene Kundensegmente identifizieren, die als Grundlage für eine wertorientierte Preisgestaltung dienen können, ohne bestehende Kunden durch diskriminierende Algorithmen zu benachteiligen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Unüberwachte Lernverfahren (Unsupervised Learning), insbesondere Clustering-Algorithmen, für geschäftliche Segmentierungsprobleme anwenden
- Datenbasierte Kundensegmente in handlungsorientierte Produkt- und Pricing-Strategien übersetzen
- Ethische Risiken von Algorithmen (Algorithmic Bias — systematische Vorurteile in automatisierten Entscheidungen) in der Kundenbewertung erkennen und dokumentieren
- Ergebnisse von Datenanalysen für nicht-technische Stakeholder visualisieren und erzählbar machen
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.
Marketing Data Scientist
Die Segmentierung von Kundendaten und die Übersetzung in Marketing-Strategien sind Kernaufgaben von Marketing Data Scientists. Die Challenge vermittelt praktische Erfahrung mit der Brücke zwischen Datenanalyse und Marketing-Entscheidung.
Dieses Projekt schärft
- customer-segmentation
- data-visualization
- unsupervised-learning
Product Analyst
Die Ableitung produktrelevanter Erkenntnisse aus Nutzungsdaten und die Entwicklung datenbasierter Feature-Priorisierungen sind zentrale Tätigkeiten von Product Analysts in Tech-Unternehmen.
Dieses Projekt schärft
- product-strategy
- customer-segmentation
- data-visualization
Data Ethics Officer
Die explizite Fairness-Prüfung und Dokumentation ethischer Risiken in einer Kundenanwendung ist direkte Vorbereitung auf die Rolle eines Data Ethics Officers, der Algorithmen auf gesellschaftliche Konformität prüft.
Dieses Projekt schärft
- data-ethics
- customer-segmentation
- unsupervised-learning
Noch eine Sache