Über mich

Mein roter Faden: Aus Daten werthaltige Erkenntnisse gewinnen.

Anwendungsbeispiele klassischer Datenanalyse-Methoden und Data Science in den letzten 10 Jahren:

• Automatisierung des E-Mail Routings in thematische Ordner zur effizienten Bearbeitung
• Betrugserkennung im Retailkundenbereich / Finanzsektor
• Umsatz- / Absatzprognosen
• Cross-Selling Modelle für Logistikprodukte in europäischen Märkten
• Kundensegmentierungen für die Branchen Automotive, Carsharing, Telco, Equipment Rental
• Churnanalysen Mobilfunkkunden
• Kaufprozessanalysen Telco + Banking: Relevant Set und First Choice Funnels

Stationen

• Aktuell Aufbau Data Science bei KfW Bankengruppe, frühere Stationen bei DHL Paket und mm customer strategy GmbH
• Promotion und Research beim Hamburgischen WeltWirtschaftsInstitut (HWWI). Volkswirtschaftliche Publikationen siehe hier.

Methoden

• Data Science, Machine Learning, Textmining, Forecasting, Predictive Analytics
• Agiles Projektmanagement mit Daten-Strategie-Design
• Deskriptive Statistiken, Reportings, KPI-Entwicklung
• Quantitative Befragungen
• Scrum & Kanban

Branchen

• Banken und Finanzdienstleister
• Logistik und KEP
• Automotive und Carsharing
• Telekommunikation