Unsere Customer Insights Services

Im Bereich Customer Insights setzen wir auf Verfahren der Predictive Analytics, um die Relevanz Ihrer Kundenkommunikation zu steigern und damit deren Erfolg nachhaltig sicherzustellen.

Data Preprocessing

Ziel: Sicherstellung einer
konsistenten & repräsentativen
Datengrundlage. mehr…

Predictive Services

Ziel: Ermittlung der attraktivsten Angebote pro Kunde oder der zu einem Angebot passendsten Kunden. mehr…

Optimization Services

Ziel: Ermittlung des präferierten Versandkanals oder des optimalen Versandzeitpunkts pro Kunde & Kanal. mehr…

Clustering Services

Ziel: Scoring und dynamische Clusterung der einzelnen Kunden auf Basis ihres Kaufverhaltens. mehr…

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Coming soon!

Das Wissen,

das uns den Weg weist.

Im Bereich Customer Insights setzen wir auf Verfahren der Predictive Analytics, um die Relevanz Ihrer Kundenkommunikation zu steigern und damit deren Erfolg nachhaltig sicherzustellen.

Unsere Customer Insights Services sind darauf ausgelegt, jede Ihrer Kundenbeziehungen zu analysieren und daraus an Vorhersagekraft für zukünftige Berührungspunkte zu gewinnen. Dadurch erhalten Sie Antworten auf wiederkehrende Fragestellungen des Kampagnenmanagements:

Welche Produkte werden von Kunden zukünftig nachgefragt?
Welche Kunden haben eine hohe Affinität zu den beworbenen
Produkten?
Wie können Reichweite und Wirksamkeit von Marketing-Kampagnen
erhöht werden?
Mit welchen Strategien kann zukünftiges Kundenverhalten
beeinflusst werden?

Customer Insights – relevante und optimierte Kundenkommunikation.

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Wir sind für Sie da.

Ihr Vorteil.

Für die Erbringung unserer Services lassen sich viele Daten nutzen, die Ihnen ohnehin schon heute vorliegen. Neben getätigten Umsätzen und demographischen Kundendaten, eignen sich auch Artikelstammdaten und Responsedaten vergangener Marketing-Kampagnen. Wir bieten Ihnen vorgedachte Lösungen an, können jedoch auch flexibel auf Ihre individuellen Anforderungen reagieren!

Mit Hilfe der Predictive Analytics gelingt es Ihnen, Ihre Produkte und Dienstleistungen vorausschauend und kundenspezifisch anzubieten. Was sich nach viel Arbeit und intensiver Betreuung anhört, können Sie mit der Marketing Automation Software aisuite der AIC Group routinemäßig abdecken. Zugegeben: Kommunikations-Strategien müssen entwickelt und das Kampagnenmanagement muss darauf abgestimmt werden. Sind die Kampagnen jedoch einmal im System verankert, läuft der Kundendialog in der Automatisierung und ist immer aktuell!

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Rohdaten

Stamm-, Transaktions- und Trackingdaten

Data Quality
Assessment

Behandlung von fehlenden oder inkonsistenten Daten

Feature Engineering

Aufbereitung und Zusammenführung der verfügbaren Daten

Feature Selection

Auswahl der relevantesten Datenfelder

Trainingsdaten

Konsistente und repräsentative Datengrundlage

Der Platz auf Werbemailings ist begrenzt und häufig leiden Marketingkampagnen aufgrund von unterschiedlichen Kundenbedürfnissen an Streuverlusten. Unser Recommender Model ermöglicht es, aus einem vordefinierten Pool von Angeboten, jedem Kunden eine individuelle Angebotsauswahl nach seinen persönlichen Präferenzen zuzuordnen. Es können bis zu 100 Angebote pro Kunde ausgespielt werden.

Zudem kann die Empfehlungsqualität über weitere, intuitive Einstellparameter sichergestellt werden. Unsere Empfehlungen können sowohl für Angebote gerechnet werden, die aus mehreren Artikeln bestehen, als auch für einzelne Artikel. Dadurch kann die Recommendation Engine auch losgelöst von der aisuite genutzt werden.

Unser Recommender Model liefert auch eine Antwort auf begrenzte Marketingbudgets, Abverkäufe oder die zielgerichtete Bewerbung von neuen Artikeln. Aus einer vordefinierten Zielgruppenmenge werden hierzu die Kunden selektiert, deren Profil die höchste Affinität zum beworbenen Angebot aufweist. So werden die Abverkaufschancen der beworbenen Artikel maximiert und eine effiziente Nutzung von limitierten Budgets gewährleistet.

Durch individuell konfigurierbare Einstellparameter erhalten Sie auch bei diesem Service für Sie maßgeschneiderte Kampagnenlösungen. Aufgrund derselben Methodik wie beim Next Best Offer-Ansatz können passende Kunden zu einem Angebot oder auch zu einzelnen Artikeln gefunden werden.

Kostenloser TwoPager zum Downloaden.

Kunden sind heutzutage über zahlreiche Kanäle erreichbar. Die Präferenz eines bestimmten Kanals ist jedoch sehr individuell. Einige Kunden lesen regelmäßig ihre E-Mails, bei anderen verschwindet ein Newsletter unter vielen anderen und wird nie geöffnet. Stattdessen sind diese Kunden vielleicht sehr aktiv bei WhatsApp.

Nichtsdestotrotz gleicht der meistgenutzte Kanal nicht zwangsläufig dem umsatzstärksten Kanal eines Kunden. Mit unserer Kanaloptimierung werden Kunden immer über den Kanal kontaktiert, der am besten zu ihrem aktuellem Informations- und Kaufverhalten passt. Natürlich bleibt es für Sie in jeder Kampagne individuell konfigurierbar, ob Sie die Kanaloptimierung oder einen von Ihnen festgelegten Kanal nutzen möchten.

Viele Kunden haben einen geregelten Tagesablauf, doch auch dieser ist sehr individuell. Während manch ein Kunde morgens noch vor der Arbeit seine Mails liest, ist ein andere erst abends für solche Themen ansprechbar. Dies kann sich aber auch von Kanal zu Kanal unterscheiden.

Unsere Versandzeit-Optimierung identifiziert deshalb pro Kanal und Kunde den optimalen Zeitpunkt der Ansprache. Auf diese Weise kann jeder Kunde an dem Wochentag und zu der Uhrzeit kontaktiert werden, die am besten zu seinem aktuellen Informations- und Kaufverhalten passen. Auch die Nutzung der Versandzeit-Optimierung bleibt für Sie individuell konfigurierbar.

Um Kampagnen gezielter ausspielen zu können, empfiehlt es sich, Ihre Kunden zunächst besser kennenzulernen. Dafür ist eine qualitative Gruppierung Ihrer Kunden notwendig. Beispielsweise reagieren Ihre Topkunden auf andere Werbemaßnahmen als Ihre Neukunden oder Kunden, bei denen die Gefahr besteht, dass diese abwandern.

Unser RFMR-Scoring bietet die Lösung für dieses Problem. RFMR steht für Recency, Frequency, Monetary Ratio und klassifiziert Ihren Kundenstamm anhand eben dieser Kriterien: wie weit liegt der letzte Einkauf eines Kunden zurück, wie häufig kauft dieser ein und welcher Umsatz wird durch ihn generiert? Durch unser Berechnungsverfahren sind diese Werte pro Kunde stets an Ihre Bedürfnisse angepasst und auf aktuellem Stand.

RFMR-Scores bieten eine gute Datengrundlage, um Ihre Kunden zu bewerten und die oben genannten Gruppierungen vorzunehmen. Da das Kundenverhalten und somit auch die Wertebereiche der Gruppen einem stetigen Wandel unterliegen, sollten diese nicht statisch festgelegt, sondern dynamisch ermittelt werden. Auch hierfür haben wir eine Lösung für Sie: unser dynamischer Clustering-Algorithmus passt sich dem Verhalten Ihrer Kunden an und bildet so stets optimale Kundengruppen.

Neben den RFMR-Scores können natürlich auch andere Kundenmerkmale von unserem Algorithmus berücksichtigt werden, wie z.B. Aktivitäten an den Touchpoints, die Verweildauer auf Produktseiten oder demographische Daten. Es gibt viele Informationen am Kunden, die für die Berechnung eines Kundenwerts oder die Zuordnung zu einem Kundencluster relevant sein können.