Steigerung der Digital Abonnenten mit Machine Learning

Steigerung der Digital Abonnentenzahl einer renommierten Tageszeitung durch den Einsatz von Machine Learning.

Steigerung Online Abonnenten

Ausgangslage & Zielsetzung

Die Zahl der Digital Abonnenten ist stagnierend, während Print Abonnements langsam rückläufig sind. Die Tageszeitung möchte diesen Trend durch gezielte Marketing Maßnahmen umkehren und Leser kostenloser Inhalte zu zahlenden Digital Abonnenten machen.

Ziel war es auf der bestehenden Infrastruktur die Zahl der Digital Abonnenten mit einem Machine Learning Modell zu erhöhen. Ebenso wie die Verknüpfung des Data Lakes mit der Online Ausgabe der Zeitung herzustellen.

Leistungsbeschreibung

  • Explorative Analyse der vorliegenden Daten
  • Visitor Stitching auf Besucher Ebene
  • Information Extraction aus den vorhanden Daten
  • Feature Engineering zur Machine Learning Modell Entwicklung
  • Konzeption und Aufbau eines geeigneten Test Szenarios
  • Durchführung eines A/B Tests unter Berücksichtigung der heterogenen Besucherstrukturen auf der Website

Ergebnis

Durch den Einsatz des Machine Learning Modells, konnte im Testzeitraum die Anzahl der abgeschlossenen Abonnements nahezu verdoppelt werden. In diesem Zuge wurde auch die operative Anbindung der Data Lake Infrastruktur an die Online Ausgabe der Tageszeitung durchgeführt.

Projekt Details


Branche: Verlagswesen

Topic: Data Science, Machine Learning

Tools: python, pandas, scikit-learn, AWS

Projektumfang: 4 Monate

Projektlaufzeit: 6 Monate

Esentri
Matthias Wurdig Senior Consultant Data Science