Wettbewerbsvorteile durch innovative Kundendaten-Analyse

Schon mit dem ersten Kontakt entstehen Kundendaten, fortlaufend kommen weitere hinzu: Käufe, Marketing-Kampagnen und Vertriebs-Besuche bis hin zu Beschwerden. Darüber hinaus liefern Web & Social-Media umfangreiche Informationen - sowohl über Endkunden (B2C) als auch über Geschäftskunden (B2B). Gerade diese Datenfülle macht es Unternehmen oft schwer, gezielt Erkenntnisse abzuleiten und damit Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

 

Wir versetzen Unternehmen in die Lage, die eigenen Kundendaten aus den verschiedensten Quellen zielgerichtet zusammenzuführen und systematisch als einen wertvollen Wissensschatz zu nutzen. Wir wenden innovative Methoden aus der Forschung und dem maschinellen Lernen an, um typische Muster und Ähnlichkeiten im Kundenverhalten offenzulegen und für strategische Entscheidungen greifbar zu machen.

 

Als Initiative aus dem Lehrstuhl für Unternehmensführung an der Technischen Universität Dortmund verbinden wir wissenschaftliche Expertise mit langjähriger Praxis-Erfahrung in den Bereichen Big-Data und Datenanalyse. Wir finden individuelle Lösungen für die spezifische Zielsetzung und Ausgangsbasis unserer Projektpartner - zielorientiert und unabhängig.

Aufbereitung ihrer Kundendaten

Bestehende Kundendaten sind oftmals über verschiedene Systeme verteilt. Sie müssen zunächst intelligent gebündelt werden, ohne den Informationsgehalt zu verringern. Nur wenn eine saubere Datenbasis geschaffen ist, führen nachfolgende Analysen zu belastbaren Erkenntnissen. Darüber hinaus können vorhandene Daten mit externen Daten (wie z.B. zur Kunden-Entfernung von Wettbewerbern oder zur Kunden-Aktivität in Social-Media) angereichert werden. Dies ermöglicht ein noch umfassenderes Kundenbild.

VERSTÄNDNIS Ihrer Kundentypen

Auf Basis aufbereiteter Kundendaten können verschiedene explorative Ansätze zum Verständnis der heutigen Kunden-Landschaft verfolgt werden. Segmentierungen erlauben z.B. erste Rückschlüsse über Kundentypen und datengestützte Kunden-Personas. Neben einem objektiven Überblick wird eine strategische Ausrichtung von Marketing-Budgets und vertrieblichen Aktivitäten möglich. Insbesondere die Segmentierung nach bisherigem Verhalten lässt echte Kunden-Präferenzen und deren künftige Bedeutung erkennbar werden. 

PrognosE Ihres kundenverhaltens

Während Kundentypen mehrere sehr ähnliche Kunden als Einheit zusammenfassen, erlauben Big-Data Methoden die Prognose von individuellem Kunden-Verhalten. Hierfür werden maschinelle Lernverfahren und Algorithmen angewendet, die das historische Kunden-Verhalten aller Kunden auf konsistente Muster untersuchen. Auf diese Weise können z.B. sich andeutende Kündigungen von Vertragsbeziehungen vorhergesagt werden, ebenso können z.B. zukünftige Top-Kunden auf Basis ihres bisherigen Verhaltens schon früh erkannt und gezielt angegangen werden.


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