Data-Mining von Kundenkaufverhalten

Projektbeispiel: Kaufverhaltensanalyse und Vertriebsoptimierung bei einem Handelshaus mit bundesweitem Filialnetz

Data-Mining ist ein statistisches Methodenset, das darauf ausgerichtet ist, Auffälligkeiten (positiv oder negativ) in Datenbeständen zu entdecken und nutzbar zu machen. Ziel des Data-Minings ist es, aus großen, komplexen Datenbeständen relevante Informationen und Sinnzusammenhänge herauszufiltern. Beispiele für Einsatzbereiche sind:

 

• Kunden-Kaufverhaltensanalyse, Warenkorbanalyse für die Angebotsgestaltung und das Cross-Selling
  Aus der Analyse und Bewertung von Kundenreaktionen, insbesondere dem Kundenkaufverhalten lassen sich Potenziale für Umsatz- und Ertragsteigerung identifizieren. Auf Basis dieser Ergebnisse entwickeln wir zusammen mit Ihnen innovative Strategien der Marktbearbeitung und setzen diese um.

• Sortimentsanalyse und Sortimentsoptimierung
  Eine der Herausforderungen bei der Sortimentsoptimierung ist es, die Wechselwirkung zwischen Produkten bzw. Leistungen zu erkennen. Data-Mining unterstützt die Optimierung auch umfangreicher Sortimentsstrukturen und regionaler Unterschiede nach deren Bedarfsstrukturen.

• Zielgruppenanalyse im Marketing, z.B. im Kampagnenmanagement und Direktmarketing sowie in der Neukundengewinnung
  Welche Werbemaßnahme wirkt für welche Kundengruppe in welchem Werbekanal am besten? Welche demographischen Parameter kennzeichnen potenzialstarke Neukunden? Wie unterscheiden sich gute von weniger guten Kunden, wie viele vergleichbare Potenzialkunden sind noch unter den B- und C-Kunden verborgen?

• Überwachung von Produktionsparametern und Betriebsdaten potenzieller Probleme, Qualitätsmanagement
  Identifikation, welche Parameter Indikatoren für spätere Qualitätsprobleme sind. Auswertung umfangreicher Daten des Produktionsablaufs zur Früherkennung und systematischen Behebung von Schwachstellen, sowie zur kontinuierlichen Prozessverbesserung.

 

Projektbeispiel:

Kaufverhaltensanalyse und Vertriebsoptimierung bei einem Handelshaus mit bundesweitem Filialnetz

Ausgangssituation / Zielsetzung:

Ziel des Projektes war die systematische Identifikation von Verbesserungspotenzialen aus der Analyse der bestehenden CRM- und Logistikdaten

Vorgehen Dennso:

Übernahme mehrjähriger Datenbestände und Auswertung mittels Data-Mining Methoden für Filialen und Vertriebsgebiet gesamt:

• Identifikation regionaler Unterschiede im Vertriebserfolg und deren Ursachen, Ableitung von Best Practices im vertrieblichen Kundenmanagement und der Logistikabwicklung
• Identifikation von Potenzialkunden aus dem Pool der schwachen Kunden und Nichtkäufer auf Basis des Kaufverhaltens. Ableitung von Maßnahmen zur gezielten Bearbeitung und Erschließung durch Marketing und Vertrieb
• Sortimentsoptimierung sowie Optimierung der Logistikstrategie und der Bevorratungsmengen zentral sowie dezentral

Data-Mining Analyse des regionalen Kundenkaufverhaltens auf Filial- und Gesamtebene zur Identifikation systematischer Zusammenhänge zwischen Kundengruppenmerkmalen und Sortimentsnachfrage

Ergebnisse:

• Umsatzsteigerung durch verbesserte Ausschöpfung bestehender Kundenpotenziale und optimierte Potenzialerkennung bei Neukunden
• Steigerung der Marketing- und Vertriebseffektivität durch genauere Zielgruppenansprache
• Reduzierung der Prozesskosten in den Filialen
• Steigerung der Lieferverfügbarkeit bei gleichzeitiger Reduzierung der Logistikkosten

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