Case studie over Voorspellende Ai
Toekomstige uitkomsten, trends en gedrag voorspellen door het analyseren van data.
Zie voorspellende Ai als een ervaren weersvoorspeller die miljoenen eerdere weerpatronen, satellietbeelden en temperatuurmetingen heeft bestudeerd. De Ai gebruikt al deze kennis om de meest waarschijnlijke uitkomsten voor morgen of volgende maand te berekenen, met een bepaalde nauwkeurigheid.
- Financiële risico’s zoals kredietwaardigheid, fraude of beursbewegingen
- Klantenverloop, het waarschijnlijke volgende product dat een klant zal kopen.
- Onderhoudsbehoeften van machines om storingen te voorkomen
- Vraagvoorspelling voor voorraadbeheer en inkoop
- Medische diagnostiek: de kans op bepaalde ziektes of de reactie van een patiënt op een behandeling.
De case-studies pagina’s zijn in onderhoud, bekijk onderstaand voorbeeld scenario.
Fictieve use-case: klantverloopvoorspelling in de telecom
Gebruikte terminologie:
- DL = Deep Learning
- ML = Machine Learning
- DevOps = Integratie tussen softwareontwikkeling (development) en IT-operaties (operations)
- MLOps = ML + DevOps
- Churn = klantverloop
1. Projectoverzicht
| Bedrijf | TelcoConnect (Grote mobiele provider) |
| Uitdaging | Hoog klantverloop in de eerste zes maanden na contractverlenging, wat leidt tot aanzienlijke inkomstenverlies. |
| Oplossing | Ontwikkeling van een Voorspellende Ai-model dat dagelijks klanten scoort op basis van hun risico op vertrek. |
| Resultaat | Gerichte retentie-aanbiedingen op het juiste moment, wat resulteerde in een lager klantverloop en hogere klanttevredenheid. |
2. De oplossing in detail
De Ai analyseert honderden dataparameters per klant, zoals belgedrag, serviceinteracties, demografische gegevens en abonnementshistorie. Klanten met een hoge ‘churn-score’ worden automatisch doorgezet naar het retentieteam voor een proactieve interventie. Het model identificeert de specifieke risicofactor (bv. toename van klachten) om de interventie te personaliseren.3. Kernprestatie-indicatoren (KPI’s)
| Meetpunt | Vóór Voorspellende Ai | Ná Voorspellende Ai | Impact |
| Daling klantverloop (gemiddeld) | 12% per kwartaal | 8 per kwartaal | 33% verbetering |
| Nauwkeurigheid voorspelling | N.v.t. (o.b.v. buikgevoel) | 89% (van de voorspellingen klopt) | Zeer gerichte acties |
| ROI van retentie-campagnes | 1:1,5 (kosten t.o.v. besparing) | 1:4,2 (kosten t.o.v. besparing) | Kosten-effectieve interventies |
4. Governance & risicobeheer
| Aandachtspunt | Rol in de Use-Case | Belang |
| Model bias & billijkheid | Het model wordt regelmatig getest op bias om te zorgen dat het geen onbedoeld onderscheid maakt o.b.v. demografie. | Voorkomt discriminatie en zorgt voor eerlijke behandeling van alle klanten. |
| Verklaarbaarheid | Het model is interpreteerbaar, zodat de redenen voor een hoge klantverloop-score inzichtelijk zijn voor de agenten. | Noodzakelijk om de klant uit te leggen waarom een aanbieding wordt gedaan en voor compliance (AVG/GDPR). |
| Datakwaliteit & integriteit | De invoerdata (gedrag, facturen) wordt continu gemonitord op volledigheid en consistentie. | Slechte datakwaliteit leidt tot foutieve voorspellingen en onnodige retentiekosten. |
5. Technologische context
| Term | Uitleg |
| Begeleid leren | De oplossing is getraind met historische data (kenmerken van klanten die vertrokken en bleven) om het ‘label’ (vertrekker/blijver) te voorspellen. |
| Spreektijdanalyse | Analyse van het gedrag van de klant over de tijd (zoals afname in belminuten) om trendpatronen te identificeren die wijzen op klantverloop. |
10 veelgebruikte voorspellende Ai platforms
| Categorie | Platform | Primaire Functie |
| Algemene Machine Learning Platforms | 1. Google Vertex Ai | Volledig beheerd platform voor het bouwen, trainen en implementeren van machine learning-modellen. |
| Machine Learning operatie & implementatie | 2. Amazon SageMaker | Biedt tools om snel schaalbare ML-modellen te bouwen, vooral voor vraag- en trendvoorspelling. |
| Enterprise Machine Learning | 3. Microsoft Azure | End-to-end ML-platform met nadruk op MLOps en integratie met bedrijfstoepassingen. |
| Machine Learning in Python | 4. Scikit-learn | Fundamentele bibliotheek voor klassieke ML-algoritmen zoals regressie, classificatie en clustering. |
| Trend- en toekomstvoorspelling | 5. Prophet (Meta) | Speciaal ontwikkeld voor het voorspellen van tijdreeksgegevens met seizoensgebonden effecten. |
| Business intelligence | 6. Tableau | Visualisatie en het toevoegen van voorspellende analyses aan bestaande bedrijfsrapporten. |
| Fraude & risico | 7. H2O | Open-source en enterprise ML-platform, vaak gebruikt voor financieel risico en fraudedetectie. |
| Diep Leren frameworks | 8. TensorFlow | Frameworks voor het bouwen van complexe neurale netwerken voor zeer nauwkeurige voorspellingsmodellen. |
| Cloud databases | 9. Snowflake | Maakt het mogelijk om voorspellende functies direct in de cloud-datawarehouse uit te voeren. |
| Geautomatiseerde Machine Learning | 10. DataRobot | Platform dat het proces van modelselectie, training en tuning voor voorspellende taken automatiseert. |
Geïnteresseerd in optimalisatie van GenAi?
Voorkom verliezen en anticipeer op uw markt. Ontdek in een sessie hoe wij de toekomst voor uw organisatie voorspelbaar kunnen maken.
