prudsys personalization summit 2017: Erfolgreich im Handel durch Machine Learning

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Pressemeldung der Firma prudsys AG

Am 27. und 28. Juni 2017 findet der prudsys personalization summit, die führende Veranstaltung für Omnichannel-Personalisierung im Handel, in Berlin statt. Die Verleihung des „Personalization Award 2017“ sowie die Prämierung der besten studentischen Teams des „DATA-MINING-CUP 2017“ sind Teil des vielseitigen Rahmenprogrammes.

Unter dem Motto „Retail Meets Machine Learning“ lädt die prudsys AG im Rahmen des prudsys personalization summit Unternehmen und Experten aus der Handelsbranche am 27. und 28. Juni 2017 in das nhow Hotel Berlin ein. News und Trends aus dem Bereich der personalisierten Kundenansprache stehen im Fokus der Veranstaltung. In 15 Vorträgen stellen Unternehmen, u.a. Sanicare, Haven5 und Thalia (angefragt) durch Machine Learning erfolgreich umgesetzte Projekte für den Handel vor und diskutieren aktuelle Herausforderungen der Handelsbranche. Neben Vorträgen, Workshops, einer Podiumsdiskussion und der Verleihung des „Personalization Award 2017“ können Teilnehmer am prudsys Omnichannel Hub, einem Showroom mit Anwendungsfällen der individuellen Kundenansprache, viele Personalisierungsbeispiele selbst ausprobieren und erleben.

Machine Learning als Zukunftstechnologie für den Handel

Sie sind gekommen um zu bleiben: Kluge Maschinen für den Handel. Das selbstständige, maschinelle Lernen durch Softwarelösungen birgt großes Potential – gerade im Bereich personalisierte Kundenansprache. Zahlreiche Business Cases im Bereich Personalisierung, realisiert durch die prudsys AG, finden in der Praxis Anwendung. „Wir sehen eine große Nachfrage am Markt, mit Machine Learning in Echtzeit das (Kauf)verhalten der Kunden vorherzusagen. Seit rund 20 Jahren widmen wir uns diesem Thema. Auf unserem Jahresevent, dem prudsys personalization summit, stellen Unternehmen erfolgreich umgesetzte Projekte aus der Praxis vor und geben einen Ausblick in zukünftige Entwicklungen im Bereich Machine Learning.“, so Jens Scholz, Vorstand der prudsys AG.

Den Keynote-Vortrag der Veranstaltung hält Karl-Heinz Land (neuland) zum Thema „Digitale Markenführung – Digital Branding im Zeitalter des digitalen Darwinismus“. Michael Opel und Benny Liebold (prudsys AG) geben einen Einblick in neue Entwicklungen der Personalisierungs-Software prudsys Realtime Decisioning Engine (kurz: prudsys RDE): Kunden profitieren mit dem prudsys RDE Release 4.0 von einer neuen web-basierten und modularen Architektur, die KI- Services für zahlreiche Business Cases bereithält. Nutzer können diese über ein integriertes Kampagnenmanagement flexibel steuern und einfach auswerten.

Wie Personalisierung erfolgreich in der Praxis umgesetzt wird, zeigen zudem u.a. Linda Becker (Sanicare), Kristin Bernstein (haven5) und Stefanie Möhle (Thalia – angefragt).

DATA-MINING-CUP 2017: Studenten feilen an Prognosemodell für dynamische Preise

Die Prämierung der besten Nachwuchs-Analysten des DATA-MINING-CUP 2017 findet am Abend des 27. Juni statt. Bisher nehmen 162 Teams von 124 Universitäten aus 36 Ländern am DATA-MINING-CUP 2017 teil. Die Umsatzprognose für einen Onlineshop, der seine Preise dynamisch anpasst, ist in diesem Jahr Aufgabe des international renommierten Wettbewerbes.

Der prudsys personalization summit 2017 auf einen Blick:

Termin: Dienstag und Mittwoch, den 27. und 28. Juni 2017
Ort: nhow Hotel Berlin (Berlin Friedrichshain)
Anmeldung und Informationen unter: summit.prudsys.de



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Die prudsys AG, die im Jahr 1998 unter dem Namen Prudential Systems Software GmbH gegründet wurde, entwickelt und integriert Data-Mining-Lösungen und -Komponenten zur gewinnbringenden Auswertung von Kunden-, Produkt- und Marketingdatenbanken. Mit ihren durchdachten Lösungen, die von der Datenvorverarbeitung über die Analyse bis zum Reporting alle Data-Mining-Bereiche abdecken, hat sich die prudsys AG zum Technologieführer insbesondere im Real Time Data Mining entwickelt. Sie betreut heute zahlreiche namhafte Unternehmen aus den Branchen Handel, Financial Services und Versorgung.


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