Wie funktioniert Hyperpersonalisierung, Florian Johannsen? (Head of Data Science, Freenet)

Erfahre von Florian Johannsen, Head of Data Science bei Freenet, wie echte Hyperpersonalisierung bei 16 Millionen Kunden funktioniert. Statt 25 Tarife zu reduzieren, macht sein 16-köpfiges Team sie zum Wettbewerbsvorteil durch KI-gestützte Individualisierung. Warum A/B-Testing wichtiger ist als das neueste LLM, wie Foundation Models Forecasting revolutionieren und weshalb Human-in-the-Loop unverzichtbar bleibt. Praxiseinblicke jenseits des KI-Hypes.

00:05 Definition Hyperpersonalisierung: Keine Begrenzung für Varianten statt feste Personas

00:10 Das Geschäftsproblem: 25 Tarife als Chance statt Komplexität bei Freenet

00:15 A/B-Testing Fundament: Strukturgleiche Kundengruppen wichtiger als LLMs

00:22 LLM-Einsatz: Metaprompting, Datenschutz und Human-in-the-Loop Ansätze

00:37 Foundation Models: Forecasting und Telefonie-Qualitätssicherung revolutionieren

00:41 Unstrukturierte Daten: LLMs als Brücke zu klassischem Machine Learning

Zum Gast: Florian Johannsen

Zum Host: ⁠⁠⁠⁠Felix Schlenther

Zum Weiterlesen:

https://www.nature.com/articles/s41586-024-08328-6

https://github.com/PriorLabs/TabPFN

https://github.com/pipecat-ai/pipecat