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