Analytik
Predictive Modelling und analytisches Customer Relationship Management (aCRM) liefern wertvolle Informationen über Kunden und Zielgruppen. Sie ermöglichen die Neukundengewinnung, Kundenbindung und Cross- bzw. Upselling gezielt zu steuern und so Prozesse zu optimieren und Gewinne zu maximieren.
Das aCRM / Predictive Modelling bedient sich je nach Fragestellung unterschiedlicher statistischer Verfahren, die typische interne Transaktionen auf Kundenebene analysieren und oft durch externe feinräumige Informationen (bpsw. Kaufkraft oder soziale Schichtung) ergänzt werden.
Vorteile für Unternehmen
- Identifizierung und Beschreibung unterschiedlicher Kundengruppen
- Gezielte Ansprache einzelner Kunden nach Kundenwert und bevorzugten Kommunikationskanal
- Frühzeitiges Erkennen potenzieller Kündiger
- Qualitative und Quantitative Identifizierung von Neukundenpotenziale
- Durch die richtigen Angebote und richtige Ansprache zufriedene Kunden
Bei der Kundenanalyse werden Data Mining Verfahren zur Ermittlung des Kundenprofils. Auf der Basis kann das Marketing gezielt Kunden für bestimmte Produkte über den richtigen Vertriebskanal ansprechen. Scorecards liefern die Basis, welche Maßnahmen in welchem Umfang erfolgversprechend sind.
Kundensegmentierungen ermöglichen Unternehmen ihre Kunden besser kennenzulernen und sie auf der Basis persönlich anzusprechen. Oft setzen Kundenanalysen auf einzelnen Kundensegmenten auf, die zuvor über eine Kundensegementierung ermittelt wurden.
Die Kündigeranalyse ist eine besondere Form der Kundenanalyse. Sie dient dazu, frühzeitig potenzielle Kündiger zu identifizieren und ermöglicht so, potenzielle Kündiger durch gezielte Maßnahmen stärker an das Unternehmen zu binden. Oft können Maßnahmen direkt aus dem Analysemodell abgeleitet werden.