Wie sich Data Mining erfolgreich zur effizienten Durchführung von Marketingkampagnen nutzen lässt, zeigt jetzt ein Projekt der mayato GmbH. Die BI-Unternehmensberatung führte im Vorfeld eines Mailings zur Bewerbung von Kreditangeboten eine Reagierer- und Angebots-Prognose durch. Die Kredit-Abschlusszahlen lagen anschließend deutlich höher als bei vergleichbaren Direktmarketing-Aktionen. Der Auftraggeber, eine führende deutsche Direktbank, sparte mehr als 50 Prozent der Abschlusskosten.
Die gezielte Ansprache von Bestandskunden in Mailings stellt für Direktbanken einen wesentlichen Vertriebskanal dar. Gerade bei postalischem Versand entstehen allerdings hohe Kosten. Zusätzlich empfinden die Kunden nicht-zielgruppengerechtes Marketing als Spam und fühlen sich belästigt. Interessierte Kunden vorab zu identifizieren, spart Kosten und gewährleistet gleichzeitig eine höhere Kundenzufriedenheit. mayato entwickelte dazu basierend auf historischen Kundendaten ein Zwei-Stufen-Modell, das zunächst die Reagierer-Wahrscheinlichkeit und anschließend die Affinität für ein bestimmtes Produkt ermittelt. Die Data Scientists nutzen dafür klassische Data Mining-Algorithmen wie Random Forest, Regressionsverfahren oder neuronale Netze zur Modellierung.
Wer sich über die Lösung im Detail informieren möchte, kann sich die Success Story aus dem Bereich Data Science und Customer Analytics unter https://www.mayato.com/wp-content/uploads/2017/07/2017_07_Case-Study_Customer-Analytics-Konsumentenkreditmailings_DE.pdf (https://www.mayato.com/wp-content/uploads/2017/07/2017_07_Case-Study_Customer-Analytics-Konsumentenkreditmailings_DE.pdf) herunterladen.
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