Renewals mit Schwerpunkt auf Expansion Reinforcement und Learning 1. Einführung in Reinforcement Learning für Renewals-Expansion: Grundlagen des Reinforcement Learning und seine Relevanz für Renewals, Wichtige Terminologien und Konzepte im Reinforcement Learning, Überblick über Anwendungsfälle im Bereich Renewals-Expansion 2. Modellierung von Entscheidungsprozessen: Erstellung von Entscheidungsmodellen für Renewals, Verwendung von Markov-Entscheidungsprozessen, Bewertung von Handlungsalternativen in der Kundenbindung 3. Datenanalyse und Vorverarbeitung für RL-Modelle: Techniken zur Datenvorbereitung für Reinforcement Learning, Identifikation relevanter Datenquellen und Metriken, Aufbereitung von Daten für effektive Modellierung 4. Implementierung von RL-Algorithmen: Einführung in gängige RL-Algorithmen wie Q-Learning, Implementierung in Python mit relevanten Bibliotheken, Vergleich und Auswahl geeigneter Algorithmen 5. Optimierung von Renewals durch RL: Strategien zur Maximierung der Kundenbindung, Anwendung von RL zur Preisoptimierung für Renewals, Fallstudien erfolgreicher Implementierungen 6. Bewertung und Anpassung von RL-Modellen: Methoden zur Evaluierung der Modellleistung, Anpassung und Feinabstimmung von Algorithmen, Messung von ROI bei Implementierungen 7. Praktische Anwendung in einem Projekt: Entwicklung eines eigenen RL-Modells für Renewals, Präsentation von Ergebnissen und Ansätzen, Feedback und iterative Verbesserung von Modellen 8. Zukunftsausblick und Trends im RL: Aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich RL, Zukunftsperspektiven für Renewals-Expansion, Diskussion über ethische Überlegungen im Einsatz von KI