Wie sicher ist Ihre KI? Risikoanalyse für Cross-Selling-Prognosemodelle

Was sind Cross-Selling-Prognosemodelle und wie funktionieren sie?

Cross-Selling-Prognosemodelle sind strategische Rahmenbedingungen, die Unternehmen nutzen, um den Kundennutzen zu steigern, indem sie Bestandskunden dazu ermutigen, verwandte oder ergänzende Produkte oder Dienstleistungen zu kaufen. Ziel ist es, dem richtigen Kunden zur richtigen Zeit über den entsprechenden Kommunikationskanal relevante Angebote zu unterbreiten.

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Diese Modelle umfassen in der Regel mehrere Schlüsselelemente:

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- Identifizierung potenzieller Käufer: Dazu gehört es, fundierte Vermutungen darüber anzustellen, wer wahrscheinlich und wann einen Kauf tätigen wird. Dies hilft Unternehmen dabei, ihre Marketingaktivitäten so zu planen, dass sie die besten Ergebnisse erzielen, ohne zu viel Geld auszugeben.‍

- Optimierung von Marketingkampagnen: Bei diesem Schritt geht es darum, die beste Mischung aus Produkten, Kontaktmöglichkeiten und den richtigen Zeitpunkt zu finden, um die Kunden dazu zu bringen, mehr zu kaufen, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass sich die Kunden nicht von zu vielen Angeboten überfordert fühlen.‍

- Kunden gruppieren: Dies beinhaltet die Gruppierung ähnlicher Kunden. Auf diese Weise können Unternehmen ihren Ansatz auf jede Gruppe zuschneiden, anstatt alle gleich zu behandeln oder zu versuchen, jede Person einzeln zu erreichen.‍

- Berechnung des Kundenwerts: Dabei wird bestimmt, wie viel ein Kunde während der gesamten Zeit, in der er mit einem Unternehmen Geschäfte macht, voraussichtlich ausgeben wird. Unternehmen können entscheiden, an wen sie sich mit Sonderangeboten wenden, indem sie sich ansehen, wie lange sie noch Kunde sein werden und wie viel Geld sie einbringen oder kosten werden.

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Insgesamt handelt es sich bei Cross-Selling-Modellen um Analysetools, mit denen Unternehmen ihre Marketingkampagnen optimieren und ihre Gewinne steigern können, indem sie mehr Produkte oder Dienstleistungen an Bestandskunden verkaufen.

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Warum ist die Risikobewertung für Cross-Selling-Prognosemodelle wichtig?

Die Risikobewertung von Cross-Selling-Modellen ist von entscheidender Bedeutung, um deren Wirksamkeit sicherzustellen und potenzielle finanzielle Auswirkungen zu mindern. In einigen Fällen wendeten Unternehmen ein auf maschinellem Lernen basierendes Cross-Selling-Modell an, um bestehenden Kunden zusätzliche Produkte vorzuschlagen und so den Umsatz zu steigern. Dieses aktuelle Modell könnte jedoch unterdurchschnittlich abschneiden, was zu einer geringeren positiven Rücklaufquote und einer unzureichenden Kapitalrendite (ROI) führen könnte.

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Ein Cross-Selling-Modell kann aus mehreren Gründen unterdurchschnittlich abschneiden oder nicht so gut funktionieren, wie es sollte:

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- Schlechte Daten: Das Modell lernt aus den Daten, die wir ihm geben. Wenn die Daten nicht gut sind oder die reale Welt nicht gut wiedergeben, macht das Modell Fehler, wenn es im wirklichen Leben verwendet wird. Wenn sich beispielsweise alle Daten, die wir geben, auf Menschen beziehen, die Autos lieben, könnte es denken, dass jeder Autos liebt, und versuchen, Autoversicherungen an alle zu verkaufen, was nicht korrekt ist.‍

- Einfaches Modell: Wenn das Modell zu einfach ist, ist es möglicherweise nicht in der Lage, komplexe Muster in den Daten zu lernen. Es ist, als würde man versuchen, einen Film zu verstehen, indem man sich nur den Trailer ansieht. Dem Modell fehlen möglicherweise wichtige Informationen.‍

- Fehlende oder nicht hilfreiche Informationen: Das Modell lernt aus bestimmten Informationen, die wir ihm geben, wie Alter oder Wohnort der Menschen. Wenn wir jedoch wichtige Informationen verpassen oder ihnen wenig hilfreiche Informationen geben, können falsche Vorhersagen getroffen werden. Zum Beispiel der Versuch, das Lieblingsessen einer Person nur anhand ihrer Schuhgröße vorherzusagen.‍

- Falscher Erfolgsmaßstab: Wenn wir den Erfolg des Modells nicht richtig messen, könnte es denken, dass es gute Arbeit leistet, obwohl dies nicht der Fall ist. Es ist, als würde man eine Katze dafür belohnen, dass sie eine Maus fängt, und dann fängt sie auch an, Vögel zu fangen.‍

- Ungerechtigkeit: Das Modell könnte Entscheidungen treffen, die bestimmten Personengruppen gegenüber unfair sind, was zu Problemen führen kann. Zum Beispiel, wenn es bestimmten Personen immer teurere Produkte empfiehlt, je nachdem, wo sie leben. Das ist unfair und kann das Unternehmen in Schwierigkeiten bringen.

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Um diese Probleme zu vermeiden, müssen wir regelmäßig überprüfen, wie es dem Modell geht, und sicherstellen, dass es aus den richtigen Daten die richtigen Dinge lernt.

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Calvin-Risikobewertung für Cross-Selling-Modelle

Die KI-Risikomanagement-Plattform von Calvin Risk wurde mit dem alleinigen Ziel entwickelt, ein zuverlässiger Partner für Unternehmen zu werden, um ihre Cross-Selling-Prognosemodelle effektiver, vertrauenswürdiger und fairer zu gestalten.

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Also, wie arbeitet Calvin? In der Anfangsphase bewertet Calvin das fragliche Modell und analysiert den Typ und die verwendeten Eingabefunktionen wie Kundendetails und Produktinformationen. Als Nächstes bewertet es, wie gut das Modell auf der Grundlage seiner Trainingsmetriken abgeschnitten hat und wie fair es in seinen Prognosen ist, insbesondere in Bezug auf potenziell betroffene geschützte Gruppen.

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Danach analysiert Calvin die Robustheit des Modells, also seine Fähigkeit, mit Änderungen oder Fehlern umzugehen, und seine Erklärbarkeit, d. h. wie leicht wir seine Vorhersagen verstehen können. Anschließend überprüft Calvin die Dokumentation, die Entwicklungsprozesse, die Interessengruppen und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen, um ein vollständiges Bild des Entwicklungsprozesses des Modells zu zeichnen.

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Mit dieser Fülle an Informationen berechnet Calvin dann Risikobewertungen für verschiedene Risikodimensionen des Modells und identifiziert hohe Werte, die auf eine höhere Wahrscheinlichkeit für unerwünschtes Modellverhalten hinweisen.

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Und es ist nicht alles Untergang und Finsternis; Calvin schlägt auch Möglichkeiten vor, das Modell zu verbessern, z. B. die Anzahl der im Modell verwendeten Neuronen zu optimieren oder die Trainingsdaten zu verfeinern, um die realen Bedingungen besser nachzuahmen. Im Wesentlichen ist Calvin wie ein Wachhund und ein Führer in einem, der das Risiko im Auge behält und gleichzeitig den Weg zur Verbesserung aufzeigt.

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