Wir haben ein KI-gestütztes Tool entwickelt, das Mitgliederabwanderung vorhersagt und so die Bindung stärkt sowie die finanzielle Stabilität sichert. Durch die Nutzung historischer Daten ermöglichen wir proaktive Maßnahmen zur Reduzierung von Kündigungen.
noun /ˈbreɪk.θruː/
Überwindung der Grenzen einfacher statistischer Methoden durch den Einsatz von KI zur präzisen Vorhersage von Mitgliederabwanderung.
Einnahmeverluste durch Mitgliederkündigungen minimieren und finanzielle Stabilität sichern.
Gewerkschaften dabei unterstützen, auf Basis von Kündigungsvorhersagen gezielt Maßnahmen zu ergreifen, um Mitglieder zum Verbleib zu überzeugen.
Gewerkschaften vertreten Arbeitnehmer, verhandeln bessere Arbeitsbedingungen, setzen sich für Arbeitsrechte ein und informieren ihre Mitglieder. Eine der größten Herausforderungen ist die Mitgliederabwanderung, die die finanzielle Stabilität gefährdet und Unsicherheit über zukünftige Austritte schafft. Dieses Projekt begann mit der Analyse historischer Mitgliedsdaten und vergangener Abwanderungsmuster, um diese Probleme gezielt anzugehen.
Traditionelle statistische Methoden reichten nicht aus, um Mitgliederabwanderung präzise vorherzusagen, was finanzielle Nachteile mit sich brachte. Unser KI-gestütztes Tool analysierte Faktoren wie historische Mitgliedsdaten und frühere Kündigungen, um gezielt Mitarbeitende zu identifizieren, die wahrscheinlich austreten. Durch die Erkennung von Clustern mit unterschiedlichen Abwanderungsrisiken ermöglicht der Algorithmus präzise Vorhersagen und unterstützt proaktive Maßnahmen, um Mitglieder zum Verbleib in der Gewerkschaft zu bewegen.
Wo es Daten gibt und ein Problem, das gelöst werden muss, finden wir gemeinsam den Weg zu den richtig guten Lösungen: Turning pain into pain au chocolat.
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