Akquiseprozesse Automatisieren mit Predictive Modelling 1. Einführung in Predictive Modelling für Akquiseprozesse: Definition von Predictive Modelling und dessen Anwendung im Vertrieb, Überblick über relevante Algorithmen und Techniken, Nutzen und Herausforderungen von Predictive Modelling 2. Datenanalyse und -aufbereitung für Predictive Modelling: Methoden zur Datensammlung und -bereinigung, Identifikation der relevanten Variablen für das Modell, Tools zur Unterstützung der Datenanalyse 3. Modellierungstechniken: Regression, Klassifikation und mehr: Einführung in gängige Modellierungstechniken, Vergleich von Regression und Klassifikation, Anwendung von Modellen auf realistische Vertriebsszenarien 4. Evaluierung und Optimierung von Predictive Models: Techniken zur Evaluierung der Modellqualität, Optimierungsstrategien zur Verbesserung der Vorhersagen, Anwendung von KPIs zur Erfolgsmessung 5. Integration von Predictive Modelling in Vertriebsstrategien: Strategien zur Implementierung von Modellen in den Vertrieb, Zusammenarbeit zwischen Vertrieb, Marketing und Data Science, Best Practices zur Nutzung der Vorhersagen im Vertrieb 6. Praxisprojekt: Entwicklung eines Predictive Modells für den Vertrieb: Planung und Durchführung eines Predictive Modelling Projekts, Dokumentation der Schritte und Ergebnisse, Präsentation und Feedback zur Modellentwicklung 7. Reflexion: Zukünftige Entwicklungen im Predictive Modelling: Diskussion über Trends in Predictive Modelling, Erfahrungen und Lessons Learned aus der praktischen Anwendung, Entwicklung einer individuellen Strategie für Predictive Modelling 8. Ethik und Datenschutz im Predictive Modelling: Rechtliche Rahmenbedingungen und ethische Überlegungen, Best Practices zur Sicherstellung von Datenschutz, Diskussion von Herausforderungen im Predictive Modelling