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 Personas00:10 Das Geschäftsproblem: 25 Tarife als Chance statt Komplexität bei Freenet00:15 A/B-Testing Fundament: Strukturgleiche Kundengruppen wichtiger als LLMs00:22 LLM-Einsatz: Metaprompting, Datenschutz und Human-in-the-Loop Ansätze00:37 Foundation Models: Forecasting und Telefonie-Qualitätssicherung revolutionieren00:41 Unstrukturierte Daten: LLMs als Brücke zu klassischem Machine LearningZum Gast: Florian JohannsenZum 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

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