Analytical Solutions

Kunden und ihr Verhalten verstehen und das daraus gewonnene Wissen zu Ihrem Erfolgsfaktor machen!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Lifestyle Segmentierung: Kunden besser verstehen und Sortimentsstrategien nach Kundenbedürfnissen ausrichten

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Stellen Sie Ihre Kunden in den Mittelpunkt Ihrer Handlungen!

Erst durch das vollumfängliche Verständnis Ihrer Kunden können Sie deren Einkaufsverhalten nachvollziehen und dieses Wissen effizient und wirtschaftlich einsetzen.

Dabei ist die Lifestyle Segmentierung nach Einkaufsverhalten der grundlegende Schlüssel zur genauen und verbesserten Kenntnis Ihrer Kunden. Daraus lassen sich vielfältige kundenorientierte Maßnahmen für jede Kundenphase ableiten. Zum Beispiel können Sie die Ansprache Ihrer Kundschaft über den gesamten Kundenlebenszyklus verbessern und Ihre Kampagnen intelligent an den Kaufinteressen ausrichten.

Auch Ihre Sortimentsstrategien können Sie kundenorientiert optimieren:
Welche Produktreihen oder Abteilungen sollen zukünftig forciert werden?
Wie kann die Storegestaltung kundenorientiert ausgerichtet werden?
Welche Marken sollten verstärkt gelistet werden?

Antworten auf diese Fragen lassen sich valide aus einer Lifestyle Segmentierung ableiten.

Durch diese Kundenorientierung steigt die Zufriedenheit, Loyalität und Langlebigkeit Ihrer Kunden. Diese wandern somit seltener ab und empfehlen Sie und Ihr Unternehmen gerne weiter.

Nutzen Sie Ihre Erfahrungen der Vergangenheit für effiziente Kampagnenplanung in der Zukunft!

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Das Campaign Intelligence Tool sorgt für einen Closed Loop und optimiert die zukünftige Kampagnenplanung und -konzeption

Mit dem Campaign Intelligence Tool werden Erkenntnisse und Ergebnisse vergangener Aktionen zentral zusammengeführt, übergreifend verdichtet und miteinander verglichen. Die aggregierten Kampagnenergebnisse werden in einem interaktiven Dashboard visualisiert. Somit erhalten unsere Kunden wertvolle Insights für die Konzeption und Planung neuer Kampagnen.

Als erstes werden alle Ihre bisherigen Kampagnenergebnisse in einer zentralen Datenbank zusammengeführt und analysiert. Auf Basis relevanter KPI (bspw.: Teilnehmerquote, Profil pro Kunde oder Zusatzumsatz) werden die Kampagnenergebnisse dann bewertet und aggregiert. 

In den interaktiven Dashboards können Sie relevante Zieldimensionen und Kampagnen auswählen und sich die Ergebnisse visualisieren lassen. Dadurch können Sie die optimalen Kampagnenparameter in Bezug auf die relevante Ziel-KPI auswählen.

Hier mehr erfahren!

Zeitersparnis

Zeitersparnis bis zu 30% und Arbeitserleichterung bei der Kampagnenplanung und -konzeption durch effiziente Erfahrungsnutzung.

ROI-Steigerung

Steigerung des Kampagnen ROI um bis zu 40% sowie Vermeidung von Sunk Costs.

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Ergebnisübersicht

Komprimierte Übersicht aller Ergebnisse der vergangenen Kampagnen an einem Ort.

Dashboard-Darstellung

Benutzerfreundliche und intuitive Darstellung in einem interaktiven Dashboard.

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Kampagnenoptimierung

Optimierung der Kampagnenplanung und datenbasierte Prognostizierbarkeit der Ergebnisse.

Self-Service-Analytics

Ermöglichen von Self-Service Analytics und Entlastung des Analyse Teams.

Business Intelligence setzt den Grundstein für eine datengetriebene Entscheidungskultur

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Optimieren Sie Ihr Berichtswesen, um auf das in Ihren Daten verborgene Wissen für erfolgsrelevante Entscheidungen zugreifen zu können.

In jedem Unternehmen liegt eine Vielzahl von Daten, welche das Potenzial haben in Unternehmenswissen überführt zu werden.

Ziel von Business Intelligence ist es diese Daten verständlich aufzubereiten um das eigene Unternehmen besser verstehen zu können und somit strategische Entscheidungen verstärkt auf Basis von Fakten treffen zu können.

Hierbei ist es wichtig keine Flut an Informationen zu erzeugen sondern die relevanten Informationen zielgruppenindividuell herauszuarbeiten und einfach verständlich zu präsentieren ohne einen Informationsverlust in Kauf zu nehmen. Wir unterstützen bei der Identifikation und Formulierung von Problemstellungen, der Auswahl und Definition passender KPIs und der Implementierung von automatisierten Prozessen zur Berechnung und Darstellung dieser Kennzahlen.

Statistische Vorhersagen sind präzise wie nie – nutzen Sie das!

In der der prädiktiven Modellierung werden statistische Methoden zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse genutzt. Dabei kann es sich unternehmerische Kennzahlen, gesellschaftliche Trends, aber auch um Personen-individuelles Verhalten handeln. Bei der Vorhersage von Letzterem spricht man vom sogenannten Scoring – jeder Person/jedem Kunden wird eine individuelle Wahrscheinlichkeit (ein Score) zugewiesen, dass ein bestimmtes Ereignis (wie Kauf, Kündigung, Inaktivität etc.) eintritt. Hier kommen Ihre Daten und die analytische Expertise von DataLab ins Spiel. Mit statistischen Modellen aus der Zeitreihenanalyse, Maschine Learning Algorithmen, Data Mining Methoden sowie Bayesschen Verfahren ist es möglich, Scores genau zu bestimmten und so präzise Vorhersagen für das Verhalten Ihrer Kunden zu treffen.

Der Service von DataLab geht sogar noch einen Schritt weiter. Die Implementierung auf Ihren Systemen, verknüpft mit automatischen Updates der Modelle (selbstlernende Algorithmen) ist Bestandteil unserer Leistungen. Dadurch sind dauerhaft valide Resultate garantiert.

 

Beispiel: Vorhersage von Kundeninaktivität

1. Aufbereiten der Transaktionsdaten

Ausgangspunkt der Analyse sind die vorhandenen Transaktionsdaten. Diese werden durch weitere Datenquellen ergänzt, teils kundenspezifisch (z.B. Cookie-Daten)  teils globaler Natur (Wetter, saisonale Kampagnen etc.).

2. Einsatz von Machine Learning Methoden

Auf der Basis vergangener Kundendaten wird ein statistisches Modell „trainiert“. Mit diesem kann zukünftiges Kaufverhalten prognostiziert und Inaktivität vorausgesagt werden.

3. Kundenindividuelle Churn-Wahrscheinlichkeiten

Kunden mit einem hohen Risiko für Kündigung oder Inaktivität werden identifiziert und erhalten (geeignete) Maßnahmen. Erfolgsmessungen dieser Maßnahmen fließen wiederum in das statistische Modell ein.

Sie interessieren sich für Kundenwertanalysen, Empfehlungssysteme oder weitere Analytical Solutions?

Dann kontaktieren Sie uns doch einfach, wir helfen Ihnen gerne weiter!

Fon: +49 (211) 417 419 670
Fax: +49 (211) 417 419 679
E-Mail: info@datalab-crm.de

Jan Hendrik Seidel ist Team Leader Analyse und Ansprechpartner für Customer Analytics bei DataLab. Neben seinen umfangreichen Kenntnissen der Technologien im Big Data Umfeld, ist er Experte für statistische Modellierung, Data Mining und Machine Learning. Dies konnte er bereits bei der erfolgreichen Umsetzung von analytischen CRM Projekten unter Beweis stellen.

 

Jan Hendrik Seidel

Team Leader Analyse und Ansprechpartner für Customer Analytics