Datenprodukte für Erfolg und Kundenzufriedenheit - mit Anna H., Metro Digital

MY DATA IS BETTER THAN YOURS

Wie macht man digitale Produkte erfolgreich? Und wieso sehen bei der Metro Kund:innen im Onlineshop genau das, was sie gerade suchen? Diese Fragen bespricht Jonas Rashedi in seiner Podcastfolge von MY DATA IS BETTER THAN YOURS mit Anna Hannemann. Anna ist Domain Owner für Data Science bei Metro Digital. Somit verantwortet sie alle Data Science Initiativen und weiß bestens über die Einführung von Data Science Produkten im Unternehmen Bescheid. Anna verrät, wie sie Usecases im Unternehmen aufbaut, welche Fragen sie sich dabei stellt, wie Leuchtturmprojekte im Unternehmen etabliert werden und welche Datenprodukte für den Anfang Sinn machen. Zudem erzählt sie von den Projekten von Metro Digital: Recommenders, Cross-Selling, Journey Prediction und Ranked Promotions. Spannend ist auch ihre Einschätzung der aktuellen Marktlage und das Recruitment von Metro - denn hier sind Machine Learning Engineers in manchen Projekten sogar mehr gefragt als Data Scientists.

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Kapitel

1. Intro und Begrüßung (00:00:00)

2. Vorstellung Anna Hannemann (00:01:29)

3. Usecases als Starting Point (00:03:46)

4. Drei Fragen, die man sich vor der Bearbeitung eines Usecases stellen sollte (00:06:09)

5. Was außerdem geklärt werden muss (00:08:49)

6. Manuellen Aufwand reduzieren oder klassischen Mehrwert generieren: Was ist wichtiger? (00:12:16)

7. Recommender Systems als erste Datenprodukte (00:12:47)

8. Zeitaufwand für erste Cases (00:15:22)

9. “Enough is enough” (00:17:25)

10. Weitere erste Datenprodukte mit Mehrwert (00:22:48)

11. Data Science quo vadis? (00:30:48)

12. Wie viele Unternehmen machen wirklich Data Science? (00:32:17)

13. Warum Machine Learning Engineers so wichtig sind (00:33:37)

14. Was macht Anna privat mit Daten? (00:36:22)