Data Mining

Aufspüren von wiederkehrenden Mustern

Data Mining ist die Bezeichnung für das Aufspüren von wiederkehrenden Mustern in großen Daten­beständen. Diese Muster liefern oftmals wichtige Erkenntnisse über Geschäftsdaten aller Art insbe­son­dere dem Kundenverhalten.

Bedeutung des Data Mining

Data Mining und die darauf basierenden Auswertungen und Analysen sind essentielle Bestandteile eines profitablen CRM. Sie liefern ein differenziertes Kundenbild im Hinblick auf Wert und Loyalität. Data Mining prognostiziert und steuert die Erfolgsaussichten von Maßnahmen für die Kundenbindung. Es gewährleistet effektives Direktmarketing und Kampagnenmanagement. Denn die Zielgenauigkeit von Kampagnen und damit der Return on Investment werden durch die Optimierung von Daten­selek­tionen deutlich gesteigert.

Erstellung differenzierter Kundenprofile

Die Methoden des Data Mining dienen der Erstellung differenzierter Kundenprofile und einer Bedürfnis adäquaten Kundenansprache im Kampagnenmanagement. Es lohnt sich die Wünsche Ihrer eigenen Kunden genau unter die Lupe zu nehmen. Treffen Sie schnelle und bessere Ent­scheidungen, bauen sie profitable Kundenbeziehungen auf oder erstellen Sie differenzierte Produktangebote: Data-Mining-Analysen bergen wertvolles Wissen aus der unübersichtlichen Daten­flut. Erfolge von Data Mining lassen sich messen – Maßnahmen, die aus Data- Mining-Analysen resultieren, lassen sich eindeutig bewerten. So können durch gezielte Marketingkampagnen oder die Abschlussquoten verschiedener Call Center, die bei Zeiten, Produktlinien oder Kundenstrukturen erzielten Kostenersparnisse, eindeutig konstatiert werden.

Damit jedoch nachweisbare Erfolge durch Data Mining entstehen, müssen Unternehmen schon bei der Einführung wesentliche Voraussetzungen schaffen.

Unsere Leistungen im Bereich Data Mining:

• Ermittlung von Cross und Up-Selling Wahrscheinlichkeiten bzw. Potentialen
• Ermittlung von Stornierungs- und Kündigungswahrscheinlichkeiten
• Warenkorbanalysen und Betrugserkennung
• Hazard-Modelle und Event History Modelling Extremwertberechnung