Automatisierung
Prädiktiv: Churn, CLV & Propensity
Trainierte Churn-, Lifetime-Value- und Propensity-Scores über einen optionalen ML-Sidecar, mit eingebautem heuristischem Fallback.
GET /v1/ml/summary und POST /v1/ml/score stellen Scoring für Churn, Customer Lifetime Value (CLV) und Kaufneigung bereit.
Zwei Betriebsarten
- Mit dem ML-Sidecar (ein separater Python-Dienst, konfiguriert über
ML_SIDECAR_URL): Die Scores stammen aus Modellen, die auf Ihren tatsächlichen Daten trainiert wurden. - Ohne ihn: Die Plattform greift automatisch auf integrierte Heuristiken zurück — prädiktive Segmentierung funktioniert weiterhin, nur mit einem einfacheren Modell und ohne separaten Dienst im Betrieb.
Die Scores nutzen
Die Scores werden als ml_churn_score, ml_clv und ml_propensity zurück auf den Kontakt geschrieben — ab dort sind es einfach Traits, segmentierbar wie jeder andere berechnete Trait (trait:ml_churn_score), sodass ein Segment mit hohem Abwanderungsrisiko ohne eigenen Integrationscode direkt in eine Win-back-Journey einfließen kann.
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