Mittels Datenanalyse Wissen schöpfen



Sprachnavigation

Mittels Datenanalyse Wissen schöpfen

Wussten Sie, dass in Ihren Daten Schätze verborgen liegen? Data Mining ist der Schlüssel, um sie zu bergen. Dabei durchforsten Spezialisten Ihren Datenstamm nach relevanten Mustern und Zusammenhängen. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es Ihnen einerseits, Ihren Markt gezielter und somit erfolgreicher zu bearbeiten und andererseits, Produkte bedürfnisorientiert zu entwickeln.


Data Mining heisst Wissen schöpfen

Analysen von Kunden- und Interessentendaten haben alle dasselbe Ziel: Wissen aus vorhandenen Daten zu schöpfen. Dieses Wissen ermöglicht Prognosen über das zukünftige Verhalten von Kunden zu machen und es bringt wertvolle Erkenntnisse für das Gewinnen neuer Kunden. Dadurch können Sie Ihre Marketingaktivitäten entscheidend optimieren. Spezialisten wenden für die Datenanalyse eine ganze Reihe von mathematischen und statistischen Verfahren an. Data Mining ist der Sammelbegriff für die verschiedenen Analyseverfahren.

Aufgaben des Data Minings Vorgehen
Erstellen von Kundenprofilen (Kundenstammanalyse) Dazu werden Kundendaten mit externen Informationen angereichert und mit den Universumsdaten (marktabdeckende Daten) verglichen. Danach berechnen die Analysten eine statistisch abgesicherte Scorekarte, welche die aussagekräftigsten Merkmale in einem Profil zusammenfasst.
Ermitteln von Restpotenzialen an Neukunden im Markt Aufgrund des Profils der Topkunden und allenfalls ergänzenden oder korrigierenden Kriterien ermitteln die Spezialisten das Restpotenzial.
Identifizieren von Kunden, die
  • ein grosses Entwicklungspotenzial aufweisen
  • ein Cross- und Up-Selling-Potenzial aufweisen
  • besonders profitabel sind
  • inaktiv, jedoch aktivierungsbereit sind
  • absprunggefährdet sind
Die Analysten berechnen aufgrund von Daten aus der Vergangenheit die zu erwartende Dauer der Kundenbeziehung sowie die Rentabilität der Kunden. Dabei identifizieren sie auch absprunggefährdete Kunden. Die Erfahrungswerte projizieren sie in die Zukunft und berechnen das Entwicklungs-, Up- und Cross-Selling-Potenzial der Kunden.
Ermitteln des Kundenlebenswertes (Customer lifetime value) Vergangenheitsdaten bilden die Basis, um das zukünftige Kundenverhalten und mögliche Umsätze zu prognostizieren.
Prognostizieren der Dauer von Kundenbeziehungen (Customer lifetime) Dazu werden die Daten verlorener mit jenen aktiver Kunden verglichen.
Identifizieren von Interessenten, die sich am ehesten in zahlende Kunden umwandeln lassen Dazu vergleichen die Analysten die Daten der Neukunden mit jenen der Interessenten.
Analysieren des Warenkorbes (welche Produkte Kunden in welchen Kombinationen erwerben) und Prognostizieren von Käufen Die Spezialisten analysieren den Warenkorb und suchen nach Mustern in der Produktabfolge. Die Resultate bilden die Basis für die anschliessende Prognose.
Ermitteln von optimalen Vertriebsstandorten Die Analysten berücksichtigen Informationen über die Markt- und die Konkurrenzsituation und ziehen geografische sowie verkehrstechnische Gegebenheiten in ihre Überlegungen ein. Aus diesen Informationen ermitteln sie die idealen Standorte.
Visualisieren der Kundendichte und des Neukundenpotenzials in geografischen Räumen Die Kundendaten und das Profil der Neukunden werden in geografische Räume übertragen.

Haben Sie Fragen zu Marketing und Kommunikation?

Die Experten von Dialog Marketing Solutions helfen Ihnen bei der Analyse, Auswahl und Umsetzung von praxisnahen Ideen und Konzepten. Genau auf Sie zugeschnitten, mit effizienten Werkzeugen und sofort umsetzbaren Lösungen.

Jetzt Beratung anfordern