Prof. Dr. Jan Schemm und Prof. Dr. Christian Schwarz vom Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Hochschule Düsseldorf haben gemeinsam mit Marc Strickrodt (Geiger GmbH) einen Artikel im renommierten INFORMS Journal on Applied Analytics veröffentlicht.
Der Beitrag beschreibt, wie der Werbeartikel-Distributor Geiger GmbH mithilfe von Machine Learning die Kundenabwanderung (Customer Churn) in seinem Drop-Shipment-Geschäft systematisch reduziert.
Das Autorenteam entwickelte auf Basis transaktionaler, demografischer und Interaktionsdaten ein Random-Forest-Modell, das monatlich automatisierte Churn-Risikowerte für den Vertrieb berechnet und in ein Microsoft Power BI-Dashboard integriert wurde.
Das eingesetzte Modell verdoppelt die Trefferquote bei der Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden im Vergleich zu einer ungestützten Auswahl und ist inzwischen fest im Vertriebsalltag von Geiger verankert.
Die Studie zeigt exemplarisch, wie strukturierte Analytics-Projekte im mittelständischen B2B-Umfeld einen messbaren Mehrwert schaffen – und liefert Unternehmen in vergleichbaren Branchen einen konkreten, übertragbaren Ansatz für das proaktive Kundenbeziehungsmanagement.
Die Publikation entstand im Rahmen des Forschungsschwerpunkts Informationsmanagement und Business Analytics am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften.
DOI: 10.1287/inte.2025.0292
