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Die paretos KI

Im Allgemeinen werden Eingabe- und Ausgabedaten benötigt. Jeder Input und Output sollte idealerweise in einer separaten Zeile vorliegen. Eingabedaten sind definiert als alle Daten, die sich auf mindestens eines der Ausgabedaten auswirken können. Z.B. Marketingausgaben pro Kanal als Eingangsdaten für die Konversionsrate. Eingabedaten können Eingaben enthalten, auf die Sie direkten Einfluss nehmen können, z. B. Werbeausgaben, oder Eingaben, die Sie nicht beeinflussen können, die sich aber auf einen der Outputs auswirken können, z. B. Wochentage, Wetter oder Preise von Wettbewerbern.

Ja, man braucht natürlich relevante Daten - aber vielleicht sind es weniger, als Sie denken. Einige unserer Kunden haben mit 100 Datenzeilen begonnen. Unsere Algorithmen wählen automatisch das richtige Vorhersagemodell für Ihre Daten aus und trainieren es. Auf der Grundlage des Trainings erhalten Sie Erkenntnisse über die Modelle und darüber, ob die Datenmenge ausreicht. Darüber hinaus zeigt Ihnen unsere Lösung nach dem iterativen Hinzufügen neuer Daten an, ob sich die Modelle verbessern oder ob Sie weitere relevante Daten erfassen sollten.

Nach ca. 2 Wochen erhalten Sie bereits erste Erkenntnisse über die Auswirkungen Ihrer Eingabedaten auf Ihre Ergebnisse. Die Erkenntnisse werden auf der Grundlage eines ersten Vorhersagemodells generiert. Während des Onboarding (die ersten 3 Monate) betreuen unsere Experten sie eng, und iterieren mit Ihnen die ersten Ergebnisse und Daten - Inputs um schnell weitere und vor allem business-relevante Erkenntnisse zu generieren.

Natürlich! Wenn ein Modell bereits existiert, können die ersten Ergebnisse innerhalb von Stunden erzielt werden. Verbinden Sie einfach das Modell mit paretos und erhalten Sie Ihre dynamischen Trade-offs. In diesem Fall läuft das Modell auch komplett auf Ihrer Infrastruktur und es werden nur Metadaten mit der paretos-Plattform ausgetauscht.