mountains_header_skitour

Forschungsprojekt Universität Genf und Innosuisse: Predictive Analysis

Herausforderung

In Zusammenarbeit mit Innosuisse, die Schweizerische Agentur für Innovationsförderung (löste anfangs 2018 die Kommission für Technologie und Innovation KTI ab) und der TaM, dem Forschungs- und Entwicklungsteam für Reisen und Mobilität der Universität Genf soll die Datenaggregation von Touchpoints, die Indoor-Positionierung am Point-of-Sale (POS) sowie die Verarbeitung von Daten von Smartphone- oder Wearable-Sensoren revolutioniert werden.

Lösung

Es entstand eine Softwarebibliothek die das Verhalten des Benutzers an einem Point-of-Sale analysiert und die Daten aus verschiedenen E-Commerce Touchpoints zusammenzieht. Die Innovation liegt in der hohen Genauigkeit, in der die Verhaltensmuster aufgezeichnet werden und in der Integration in eine Customer Data Platform (CDP) für E-Commerce. Die Daten wurden mit denen aus bestehenden statistischen Analyse-Tools für E-Commerce kombiniert. So wurden Online- und Offline-Daten kombiniert, um mehr über das Customer Lifecycle-Erlebnis zu erfahren.

Universtität Genf, Aioma

Resultat

In unseren Büros wurde ein Prototyp umgesetzt der voraussagt, was der Benutzer als nächstes plant, dies basierend auf historischen Verhaltensdaten. Diese Daten wurden in einer Customer Data Platform mit anderen online Touchpoints zusammengeführt.