Analysen
zur Neukundengewinnung/Kundenbindung

Basierend auf multivariaten Optimierungsmodellen können Zielgruppen-Potenziale für den optimalen Adresseinsatz der Bestände aus einer Datenbank zur Neukunden-Gewinnung erkannt werden.

Optimieren Sie
  • Ihr Customer Relationship Management bei Bestandskunden
  • Ihre Kunden-Reaktivierung
  • Ihre Neukunden-Gewinnung
  • Ihre Interessenten-Umwandlung
Analyseschritte am Beispiel von Privatadressen
  1. Datenaufbereitung
    Die gelieferten Kundenadressen werden formatiert (auf ein einheitliches Standardformat gebracht) und postalisch bereinigt.
  2. Datenanreicherung
    Die Kundenadressen werden mit Mikrotyp-Merkmalen angereichert.
  3. Vergleichsbasis
    Als Referenzbestand für die Kundenadressen dienen die Haushalte der Privatadressen-Datenbank.
  4. Analyse nach Einzelmerkmalen
    Jedes Mikrotyp-Merkmal, mit dem die Kundendaten temporär angereichert werden, wird nun einzeln auf seinen Beitrag zur Beschreibung der Zielgruppe geprüft.
  5. Auswahl signifikanter Merkmale
    Die für die Zielgruppenbeschreibung wichtigsten Mikrotyp-Merkmale werden herausgefiltert. Hierbei wird auf eine stabile Mischung der unterschiedlichen Merkmalsdimensionen geachtet, um eine hohe Verlässlichkeit der Prognose zu gewährleisten.
  6. Analyse- und Validierungsdatei
    Die Adressen werden zufällig aufgeteilt in eine Datei (60 %) für die Analyse, d. h. für die Entwicklung des Optimierungsmodells und eine Datei (40 %) für die Validierung, d. h. zur Stabilitätsprüfung der Ergebnisse des Optimierungsmodells .
  7. Entwicklung des Optimierungsmodells
    Die ausgewählten Mikrotyp-Merkmale werden zu einem multivariaten Optimierungsmodell (Affinitätswerte) verknüpft.
  8. Validierung
    Das Optimierungsmodell wird auf die Validierungsdatei übertragen und auf Stabilität geprüft, d. h. es wird getestet, ob auch in der Validierungsdatei die Zielgruppe zuverlässig prognostiziert wird.
  9. Präsentation der Ergebnissen und Datenbereitstellung
Zusammenfassung
  • Zielgerichtete Informationen und Erkenntnisse über Struktur Ihrer Kunden und über Merkmal-Zusammenhänge erhalten Sie nur durch modernste analytische Methoden und qualifizierte Daten.
  • Mit Hilfe eines erstellten Affinitätsmodells der Top-Kunden werden zur größeren Ausschöpfung des Kunden-Potenzials profilähnliche Haushalte / Firmen aus der eigenen Kundendatenbank ermittelt.
  • Mit dem Affinitätsmodell werden Adressen potenzieller Kunden aus der Privat- oder Firmen-Datenbank zur Neukunden-Gewinnung qualifiziert und selektiert.
  • Dieses Affinitätsmodell dient ebenso zur Beschreibung inaktiver Kunden, die sich zur effizienten Reaktivierung eignen.