TNS EX-A-MINE BehaviourForecast Predictive
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TNS EX▪A▪MINE™ BehaviourForecast Predictive Analytics for CRM TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 1 TNS EXAMINE™ BehaviourForecast Warum BehaviourForecast für Sie interessant ist Das Konzept des Analytischen Customer Relationship Managements (aCRM) gewinnt in vielen Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Zielsetzung des CRM ist die Gewinnung, Bindung, Wertsteigerung und ggf. Rückgewinnung langfristig profitabler Kunden über eine gezielte und individuelle Kundenansprache. Wesentliche Grundlage dafür ist die Identifikation profitabler Kunden sowie die möglichst detaillierte Kenntnis um deren Bedürfnisse und Verhalten in allen Phasen des Kundenlebenszyklus. Hierzu liefert TNS EXAMINE BehaviourForecast wertvolle Informationen, indem es alle verfügbaren Datenquellen analysiert und mit Hilfe fortschrittlicher Data Mining Verfahren gezielt die für die jeweilige Fragestellung erforderlichen Informationen extrahiert. TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 2 TNS EXAMINE™ BehaviourForecast Analytisches CRM entlang des Kundenlebenszyklus Festigen der Kundenbeziehung Auftragsvolumen Neugeschäft entwickeln / Kundenakquise Bestandskunde Interessent EX▪A▪MINE™ Intensivieren der Kundenbeziehung Neukunde Kündigungen Kundenverhindern rückgewinnung Wiedergewonnener Kunde Verlorener Kunde ProspectFinder AffinityTracer ChurnPredictor • Zielgruppenauswahl • Rücklaufanalyse • Warenkorbanalyse • Cross- und Up-Selling-Analyse • Kundenwert • Kündigeranalyse • Einflußfaktoren auf Loyalität TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 3 Analytisches CRM mit TNS EXAMINE™ Fragestellungen entlang des Kundenlebenszyklus EXAMINE AffinityTracer EXAMINE ProspectFinder EXAMINE ChurnPredictor Ziel: Kosteneffiziente Neukundengewinnung Ziel: Steigerung der Kundenprofitabilität Ziel: Vermeidung von Abwanderungen Welches ist das beste Zielsegment mit der höchsten Affinität zu meinem Angebot und potenziell profitablen Kunden? Wer sind meine profitabelsten Kunden (Customer Lifetime Value)? Was sind die entscheidenden Faktoren der Kundenbindung? Wie können „Abwanderer“ frühzeitig erkannt werden (Churn Prediction)? Niedrigere Akquisitionskosten durch gezielte Neukundenansprache Welche Cross / UpSelling Aktionen sind erfolgver-sprechend? Individuelle Kundenansprache und höhere Umsätze Steigerung der Markenloyalität Effizientere Durchführung von Loyalitätsprogrammen TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 4 Effizientes CRM mittels Data Mining Informationszuwachs ermöglicht gezielte Kundenansprache EXAMINE ProspectFinder Systematische Auswahl Adressen mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit EXAMINE AffinityTracer von Welche Produkte werden oft zusammen verkauft? Welche Kunden haben nur Teile einer häufigen Kombination gekauft? Beschränkung auf potenziell profitable Kunden Marketingaktivitäten nur an ausgewählte Adressen Weiterleitung von Kunden mit hohem Cross-/UpSelling-Potenzial an den Außendienst EXAMINE ChurnPredictor Aufbau typischer „Kündigerprofile“ Ableitung der Kündigungswahrscheinlichkeit Ermittlung der entscheidenden Faktoren der Kundenbindung Auswahl „gefährdeter Kunden“ und Weiterleitung an Außendienst Rückgewinnungsaktivitäten Minimierung der Akquisitionskosten TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 5 Phasenspezifische Daten im Lebenszyklus Ganzheitliche Betrachtung der verfügbaren Informationen Stammdaten Potentielle Kunden Aktive Kunden Ehemalige Kunden Stammdaten Responseverhalten Transaktionsverhalten Kündigungsverhalten Adresse Alter Geschlecht … Kampagnenaffinität / -historie Produktnutzung Zahlungsmoral Beendigungsgrund (aktiv / passiv?) Kreditauskunft Kanalvorlieben Reaktivierung Selbstauskunft ... … … TNS EXAMINE BehaviourForecast CRM: Zielgruppenauswahl + individuelle Kundenansprache TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 6 TNS EXAMINE™ DataFusion + BehaviourForecast Holistische Betrachtung interner und externer Daten Intern Extern Kundendatenbank Einstellungen Wettbewerb / Gesamtmarkt Psycho-soziale Strukturdaten Adressen Response Transaktionen Kündigung … TNS TRI*M … TNS Access Panels … Mikrogeographie Lifestyle … Level: Person Level: Homogene Mikrosegmente Level: Homogene Mikrosegmente Level: z.B. Straßenabschnitt TNS EXAMINE DataFusion + BehaviourForecast CRM: Zielgruppenauswahl + individuelle Kundenansprache TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 7 Aufgaben und Problemtypen des Data Mining Großes Methodenspektrum für gezielte Analysen Bonitätsanalyse / Scoring Klassifikation Entscheidungsbäume Neuronale Netze Prognose Kunden - Segmentierung - Potenzialanalyse Segmentierung Clusterverfahren Betrugserkennung Transaktionsmuster Aufgabe Klassische Verfahren Assoziation Assoziationsverfahren Problemtyp Methode / Algorithmen TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 8 Die TNS EXAMINE™ Algorithmen-Toolbox Multivariate Statistik Logistische, kategoriale, lineare Regression, EM-Algorithmus Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) Ridge Regression, Robust Regression Clusteranalyse, Latent Class Analyse Entscheidungsbäume/-regeln, maschinelles Lernen C&RT, C5.0, QUEST, CHAID, Assoziationsregeln MART – Multiple Additive Regression Trees, Random Forest Nearest Neighbours / Instance based learning EXAMINE Profiler Künstliche Neuronale Netze Cascade Correlation Learning Architecture, MLP, SOM Hybride Methoden Automatisierte OLAP Navigation und Suche Genetische Algorithmen zur Variablenauswahl Neuro Fuzzy Algorithmen, interaktive Datenvisualisierung TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 9 TNS EXAMINE™ Ihre Ansprechpartner Dr. Robert Hartl Tel. +49 89 5600 – 1320 [email protected] Cornelia Lotz Tel. +49 89 5600 – 2137 [email protected] TNS Infratest Applied Marketing Science ©TNS 2012 10
