Data Warehousing, Data Mining, Business Intelligence

Data Warehousing, Data Mining, Business Intelligence


Data Warehousing

Moderne Data-Warehousing-Systeme ermöglichen eine breite Erfassung von Kundendaten quer über alle Kanäle. Egal also, wie der Kunde mit dem Unternehmen in Verbindung tritt - ob über das Internet, Telephon oder klassisch per Post - das Data-Warehousing-System muss in der Lage sein, große Mengen von Informationen zu integrieren und zu erfassen.

Idealerweise wird ein geschlossener Regelkreis vom analytischen zum operativen CRM angestrebt, wie es beim Closed Loop Marketing der Fall ist.

Eine unabdingbare Voraussetzung für funktionierendes Data Warehousing ist jedoch die Bedienerfreundlichkeit. Auf diese Weise können, durch die große Zahl der Nutzer, nicht nur möglichst viele Informationen erfasst werden, die Mitarbeiter haben auch immer einen leichten Zugriff auf die benötigten Kundendaten.

Das setzt natürlich auf der technischen Seite große Speicherkapazitäten (meist im Terabyte-Bereich), hohe Rechengeschwindigkeit und generell eine ausgezeichnete Performance voraus. Gegenwärtig wird die Benutzung einer speziellen Systemarchitektur - neuronale Netze - erprobt.
 

Data Mining

Aufgabe des Data Mining ist Verstehen und Vorhersagen des Kundenverhaltens. Zu diesem Zweck werden große Datenmengen unter Berücksichtigung vieler Variablen durchforstet und auf versteckte Muster und Trends durchsucht. Das vertiefte Verständnis für die Beweggründe des individuellen Kundenwechsels geht Hand in Hand mit der Kompetenz, zukünftige Wechsel zu antizipieren.

Weiterhin dient Data Mining zur Ermittlung des Kundenwertes und der Erstellung eines Kundenprofils, das hochprofitable Kunden identifiziert.

Data Mining-Programme sind als intelligente Systeme konzipiert, die durch den beständigen Datenzulauf ihre prädiktiven Modelle ständig der neuen Datenlage anpassen. So bleiben sie aktuell angesichts einer sich stetig verändernden Marktsituation.
 

Business Intelligence

Eine nicht zu unterschätzende Entscheidungshilfe stellen die Programme zur Visualisierung der Daten dar. Die Ergebnisse des Data Mining werden von ihnen in intuitiv verständlichen Bildern wiedergegeben. Sehen und Verstehen reichen sich auf diese Weise die Hand.

So erfasst der Benutzer beispielsweise geographische Zusammenhänge via Business Mapping auf digitalen Landkarten, während hierarchische Strukturen analysiert werden, indem Objekte in einer 3D-Landschaft in Relation zueinander gezeigt werden. Zeitliche Entwicklungen können mittels Animationen verdeutlicht werden.

Business Intelligence dient jedoch nicht nur als Argumentationshilfe, sondern unterstützt direkt den strategischen Entscheidungsprozeß. So können die Auswirkungen verschiedener Kampagnen durch die Business-Intelligence-Programmen in Echtzeit simuliert werden.

Das Wissen zahlt sich aus

Eine Segmentierung des Kundenstammes, Bestimmung des Kundenwertes, die Profilierung hochprofitabler Kunden und die Antizipation eines Wechsels sowie der Gründe für den Wechsel - das sind die Ergebnisse von Churn Management.

Mit diesem Wissen ist es möglich, z.B. Werbekampagnen exakt auf die Bedürfnisse des Kunden zuzuschneiden. Ebenso ist ein fein abgestimmtes Timing möglich, wenn es beispielsweise um die Veröffentlichung von neuen Angeboten, Service Packs oder ähnlichem geht. Dem Kundenwechsel kann auf diese Weise effizient entgegengewirkt werden.
           
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