analytisches CRM - Akquisition analytischen CRM

Anwendungen von Data Mining Verfahren
analytisches CRM - Akquisition
Das analytische Customer-Relationship-Marketing hat zum Ziel, Daten auszuwerten
welche in der operativen Geschäftstätigkeit mit Ihren Kunden aufgezeichnet wurden und
effiziente Handlungen (automatisiert) abzuleiten.
• Bestimmung von Kundengruppen
Aufbau eines Kundengruppenmodells, welches jeden Kunden anhand seiner
Attribute und/oder seiner bisherigen Aktivitäten in ein bestimmtes Cluster
zuordnet.
• Bestimmung von Produktaffinitäten:
Durch die Identifikation der relevanten Produktaffinitäten für jeden Kunden
können Sie Ihre Marketingmaßnahmen direkter auf die Interessen eines Kunden
zuschneiden und erhöhen damit die Conversion-Rates.
• Warenkorbanalyse:
Durch die Analyse der Zusammensetzung von Warenkörben erhalten Sie wichtige
Hinweise über Produkte, die häufig gemeinsam gekauft werden und können das
Cross-Selling-Potential Ihrer Produkte verbessern.
analytischen CRM - Loyalitätsmarketing
Im Bereich Loyalitätsmarketing kann Data Mining ein nicht zu überschätzender
Performancetreiber sein. Die Steigerung der Kundentreue setzt die genaue Kenntnis des
Verhaltens und der Bedürfnisse Ihrer Kunden voraus. Die Analyse Ihrer historischen
Transaktionsdaten liefert Ihnen die dazu nötigen Antworten.
• Bestimmgung der Wiederkaufsbereitschaft:
Mit Hilfe statistischer Verfahren lässt sich die Wahrscheinlichkeit zukünftiger
Käufe bestimmen. Diese Kenngröße bildet u.a. die Grundlage zur Optimierung von
Gutschscheinkampagnen (Couponing).
• Kundenwert (Customer Lifetime Value):
Durch die Analyse historischer Kauf- und Transaktionsdaten lassen sich Kenngrößen
für den Kundenwert bestimmen. Diese Maßzahlen erlauben Ihnen sich auf Kunden
zu konzentrieren, die zukünftig einen besonders hohen Beitrag zum
Unternehmenserfolg haben werden. Auf diese Weise können Sie die optimalen
Marketingausgaben individuell für jeden Ihrer Kunden bestimmen.
• Abwanderungsneigung (Churn):
Mit Klassifikations- und Clusterverfahren können Sie die Wahrscheinlichkeit dafür
bestimmen, dass ein Kunde innerhalb eines bestimmten Zeitraumes seinen Vertrag
kündigen wird.
• Empfehlungsbereitschaft:
Die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Kunde Ihr Unternehmen oder Ihre
Produkte weiterempfehlen wird lässt sich ebenfalls mit Data Mining Methoden
bestimmen.
© 2011 Avantgarde Labs
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Anwendungen von Data Mining Verfahren
Performance-Marketing
Jede Onlinemarketingkampagne kann als ein Experiment verstanden werden, welches
durch die Anpassungen von verschiedenen Einstellungen zu einem optimalen Ergebnis
(z.B. Lead-Generierung) führen soll:
• Auf Kampagnenebene:
Welche Ihrer Kampagne sollte weiterverfolgt oder abgebrochen werden?
• Abbruchkriterien:
Wann ist der Zeitpunkt, um mit statistischer Sicherheit eine Aussage über die
Performance Ihrer Kampagne zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen?
• Wechselwirkungen verstehen:
Verstehen und reagieren Sie auf die Wechselwirkungen auf Flight-, Creative, Zeitund Tagesebene - Welches Format von welchem Banner converted zu welcher
Uhrzeit an bestimmten Wochentagen optimal?
• Landingpage Analyse:
Welche Landingpage ist für die aktuelle Kampagne am besten geeignet?
• Auswirkungen von Frequency Caps:
Welchen Einfluss haben Frequency Caps auf die Conversion?
• Ermittlung der effizientesten Bezahlmethode:
Welche Bezahlmethode (CPC, CPM, CPL) ermöglicht Ihnen eine bestmögliche
Budgetausnutzung?
Data Mining bei der Analyse von Log Files
Werten Sie das Such-und Klickverhalten durch die Analyse der Suchanfragen und der
Web-Logs aus und lernen Sie mehr über die Bedürfnisse Ihrer Kunden. Data Mining
ermöglicht Ihnen große Datenmengen automatisiert zu analysieren und Handlungen
abzuleiten.
• Verhalten während des Bestellvorgangs:
Durch das Aufdeckung von Mustern bei Bestellabbrüchen können Sie deren
Ursachen identifizieren und Ihre Prozesse an das Verhalten der Kunden anpassen.
• Analyse der Suchanfrage:
Durch die Analyse der verwendeten Keywords in Suchanfragen können Sie Trends
in Ihrem Markt aufdecken und/oder auf saisonale Suchanfragen Ihre Angebote
anpassen.
Die Aufdeckung von Null-Treffern ermöglicht Ihnen Sortimentslücken zu schließen
oder Ihre Produktbeschreibungen anzupassen (bspw. suche nach "Mantel" anstelle
"Reifen").
• Keyword-Weiterverwertung:
Nutzen Sie die Ergebnisse Ihrer Keyword-Statistiken in Online-Kampagnen, um
bspw. kostengünstiger Longtail Adword-Kampagnen aufzudecken oder die OnsiteSEO Maßnahmen zu optimieren.
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