Hoe vertaal je rauwe data met behulp van data science en AI naar betere commerciële beslissingen en relevantere klantproposities? In deze sessie nemen Greenchoice, RSM/Erasmus University en Rockfeather je mee in hun gezamenlijke aanpak voor datagedreven experimenten.

Vanuit Greenchoice ontstond de vraag of data kan helpen om betere commerciële beslissingen te nemen. Samen met RSM/Erasmus University en Rockfeather werd daarom gekozen voor een aanpak gebaseerd op experimenten. We laten zien hoe Greenchoice werkt aan een volwassen data science omgeving voor klantwaarde-optimalisatie. Daarbij komen experimenteren, Customer Lifetime Value, churnvoorspellingen, prijsgevoeligheid en AI-gedreven aanbevelingen samen in één aanpak. Hierdoor worden keuzes steeds meer ondersteund door data en kunnen commerciële beslissingen beter onderbouwd worden.

De sessie laat zien hoe organisaties de stap kunnen zetten van losse analyses naar een structureel leer- en experimenteerproces met aantoonbare impact op klantwaarde en klantbehoud. We bespreken hoe inzichten uit experimenten worden gevalideerd in de praktijk, hoe klantprofielen kunnen bijdragen aan slimmere aanbiedingen en hoe een Customer Lifetime Value model helpt om waarde, gedrag en verbruik met elkaar te verbinden. Een sessie over de stap van losse analyses naar een structurele experimenteercultuur, waarin data, AI en wetenschappelijke validatie samen zorgen voor aantoonbare impact.

Hoe vertaal je rauwe data met behulp van data science en AI naar betere commerciële beslissingen en relevantere klantproposities? In deze sessie nemen Greenchoice, RSM/Erasmus University en Rockfeather je mee in hun gezamenlijke aanpak voor datagedreven experimenten.

Vanuit Greenchoice ontstond de vraag of data kan helpen om betere commerciële beslissingen te nemen. Samen met RSM/Erasmus University en Rockfeather werd daarom gekozen voor een aanpak gebaseerd op experimenten. We laten zien hoe Greenchoice werkt aan een volwassen data science omgeving voor klantwaarde-optimalisatie. Daarbij komen experimenteren, Customer Lifetime Value, churnvoorspellingen, prijsgevoeligheid en AI-gedreven aanbevelingen samen in één aanpak. Hierdoor worden keuzes steeds meer ondersteund door data en kunnen commerciële beslissingen beter onderbouwd worden.

De sessie laat zien hoe organisaties de stap kunnen zetten van losse analyses naar een structureel leer- en experimenteerproces met aantoonbare impact op klantwaarde en klantbehoud. We bespreken hoe inzichten uit experimenten worden gevalideerd in de praktijk, hoe klantprofielen kunnen bijdragen aan slimmere aanbiedingen en hoe een Customer Lifetime Value model helpt om waarde, gedrag en verbruik met elkaar te verbinden. Een sessie over de stap van losse analyses naar een structurele experimenteercultuur, waarin data, AI en wetenschappelijke validatie samen zorgen voor aantoonbare impact.