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KI-Integration Automotive 09/2019 – 08/2020

KI-basiertes Purchase-Probability-Modell

Entwicklung eines datenbasierten Modells zur Vorhersage der Kaufwahrscheinlichkeit von E-Fahrzeugen inkl. Kundensegmentierung und Cloud-Migration auf Azure für einen Premium-Automobilhersteller.

Ergebnisse auf einen Blick

10 Personen internationales Team
12 Monate bis Produktion
2 Zeitzonen synchronisiert
Kundensegmentierung für Marketing & PreSales implementiert
Cloud-Migration mit Docker und Kubernetes abgeschlossen

Ausgangslage

Ein Premium-Automobilhersteller wollte den Absatz von Elektrofahrzeugen gezielt steigern und benötigte ein datenbasiertes Modell zur Vorhersage der Kaufwahrscheinlichkeit. Die bestehende Applikation lief on-premise und war nicht skalierbar. Parallel zur Modellentwicklung musste die gesamte Plattform in die Azure-Cloud migriert werden – mit einem international verteilten Team in Deutschland und Indien.

Herausforderung

  • Datenqualität und -verfügbarkeit – heterogene Kundendaten aus verschiedenen Quellsystemen (CRM, Händler, Online) mussten zusammengeführt und bereinigt werden
  • Parallelbetrieb von Modellentwicklung und Cloud-Migration, ohne die bestehende On-Premise-Lösung zu gefährden
  • Internationales Team mit 10 Personen in zwei Zeitzonen (Deutschland und Indien), das effizient koordiniert werden musste
  • Time-to-Market-Druck – das Marketing benötigte schnell verwertbare Ergebnisse für die E-Fahrzeug-Kampagnen

Mein Beitrag

Projektmanager und Technical Lead – verantwortlich für die Steuerung des internationalen Teams und die technische Umsetzung der Cloud-Migration.
1

Cloud-Migration gesteuert

Die Applikation von On-Premise auf Azure migriert – mit Docker-Containerisierung, Kubernetes-Orchestrierung und automatisierten Deployment-Pipelines

2

CI/CD-Pipeline aufgebaut

Einen durchgängigen Entwicklungsprozess mit Git, Jenkins und Azure DevOps implementiert, der schnelle Iterationszyklen ermöglicht

3

Kundensegmentierung konzipiert

Gemeinsam mit dem Data-Science-Team die Segmentierungslogik für Marketing, PreSales und AfterSales entwickelt und validiert

4

Agile Methodik eingeführt

SCRUM als Projektmethodik im internationalen Team etabliert – mit Sprint-Planung, Daily Stand-ups und regelmäßigen Retrospektiven über Zeitzonen hinweg

5

Stakeholder-Management

Die Anforderungen von Marketing, Vertrieb und IT in eine gemeinsame Produkt-Roadmap überführt und priorisiert

Technologien

Azure Docker Kubernetes Python CI/CD (Git Jenkins Azure DevOps) SCRUM

Ergebnis

Das Purchase-Probability-Modell ging erfolgreich auf Azure in Produktion und liefert dem Marketing verwertbare Kundensegmente für gezielte E-Fahrzeug-Kampagnen. Die Cloud-Migration wurde ohne Betriebsunterbrechung abgeschlossen, und die aufgebaute CI/CD-Pipeline ermöglicht dem Team schnelle Modell-Iterationen. SCRUM wurde als Standard-Methodik im Team verankert.

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