Stakeholder-Framing einer Churn-Prognose fuer einen B2B-SaaS-Anbieter
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Führe Stakeholder-Gespräche und erstelle eine ML-Spezifikation zur Churn-Prognose für einen B2B-SaaS-Anbieter. Du erhältst ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Der Anbieter (rund 180 Beschaeftigte, rund 14 000 zahlende Kunden in DACH) hat eine Brutto-Churn-Rate von rund 11 Prozent jaehrlich; jeder gerettete Kunde ist im Schnitt 1 100 Euro Annual Recurring Revenue (ARR — jaehrlich wiederkehrender Umsatz) wert.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Definiere das Churn-ML-Problem so vollstaendig, dass das Data-Team ohne weitere Klarfragen mit dem Modellbau starten kann.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aus einer offenen Geschaeftsanfrage ein vollstaendiges ML-Problem formulieren
- Stakeholder-Interviews als Methodik fuer Anforderungs-Klarheit fuehren
- Klasselabel und zeitlichen Schnitt definieren statt zu uebernehmen
- Erfolgs-Metriken in Geschaeftseinheiten (Euro ARR-Rettung) statt nur in ML-Metriken denken
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.
- Problem Framing
Apply problem framing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Stakeholder Management
Navigate competing priorities and communicate clearly with decision-makers.
- Ml Product Design
Apply ml product design to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Metric Definition
Apply metric definition to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Requirements Engineering
Apply requirements engineering to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Ml Ethics
Apply ml ethics 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.
AI Product Manager
Stakeholder-Framing und ML-Problem-Definition vor dem Modellbau ist die Kernkompetenz von AI Product Managers in SaaS-Unternehmen, nicht das Hyperparameter-Tuning.
Dieses Projekt schärft
- problem-framing
- stakeholder-management
- metric-definition
AI Solutions Architect
Eine Spezifikation zu liefern, an der Daten, Modell und Operative ineinandergreifen, ist die taegliche Aufgabe von Solutions Architects in B2B-SaaS.
Dieses Projekt schärft
- ml-product-design
- requirements-engineering
- stakeholder-management
Applied AI Scientist
Das ML-Problem so zuzuschneiden, dass es ethisch tragfaehig und geschaeftsrelevant bleibt, ist ein zentraler Teil angewandter KI-Arbeit.
Dieses Projekt schärft
- problem-framing
- ml-ethics
- metric-definition
Noch eine Sache