Web-Seminar "Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur Prognose von Kundenverhalten in Banken"

Die Prognose von Kundenverhalten, etwa Kündiger-, Ausfall- oder Kaufprognosen, spielen im unternehmerischen Alltag von Banken, ganz besonders im Retail-Banking, eine große Rolle. Prognosen zum Kundenverhalten und der Einsatz entsprechender statistisch-analytischer Verfahren kommen an unterschiedlichsten Stellen zum Einsatz und basieren meist auf einem ähnlichen statistisch-analytischen Methodenrepertoire.

Unser zweiteiliges Web-Seminar

„Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur Prognose von Kundenverhalten in Banken

gibt einen Überblick über wichtige Machine-Learning-Methoden zur Prognose von Kundenverhalten und umfasst zwei Teile:

1. Teil: „Methodenvorstellung“ Donnerstag, den 10. September 2020 von 14.00 Uhr bis 17.00 Uhr 
2. Teil: „Praktische Übungen mit RStudio“ am Freitag, den 11. September 2020 von 14.00 bis 16.00 Uhr

Es richtet sich vor allem an MitarbeiterInnen aus Kundenbetreuung, Marketing, Risk und Fraud Prevention, die lernen möchten, mit welchen Methoden sie Kundenverhalten prognostizieren können. Die praktische Anwendung wird mit der frei verfügbaren Software R gezeigt. Die lokale Installation von „RStudio“ ist daher für den Übungsteil sinnvoll bzw. erforderlich. Ein Übungsdatensatz sowie vorgefertigte R-Codes werden bereitgestellt.

Es referieren:
Prof. Dr. Martin Schmidberger
|Honorarprofessor an der Goethe Universität Frankfurt, Leiter des Bereichs „Customer Interactions“ bei der ING Deutschland
Rene Laub | wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Electronic Commerce an der Goethe Universität Frankfurt.

Sie erhalten Ihre Zugangsdaten, die Sie benötigen, um an unserem Web-Seminar teilnehmen zu können, bereits einige Tage vor der Veranstaltung, damit wir etwaige technische Fragen vorher klären können. Ihr PC muss nicht notwendigerweise mit einem Lautsprecher ausgestattet sein: Sie können das Webinar auch via PC und Telefon verfolgen.

Weitere Informationen & Anmeldung »

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