BI und Big Data   1  

Big Data: Kunden auf der Spur Dortmund, den 31.03.2014

Meinert Jacobsen

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BI und Big Data  

Agenda

Daten

Modelle

BIG Data

Effizienz

Statistik

-Schutz

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Namechecker

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https://www.youtube.com/watch?v=CipsLFB8KFk

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BI und Big Data   Folie  12  http://www.klein-singen.de/statistik/h/Wissenschaft/Bevoelkerungswachstum.html

Grafische Darstellung China I

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Grafische Darstellung China II

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BI und Big Data  

Praxis-Beispiel: Möbelhändler

•  Ein Möbelfilialist möchte seine Direktwerbung mit den Kunden optimieren um den Gewinn zu maximieren.

•  Bisher schreibt der Filialist 6 mal jährlich alle Kunden/Lieferadressen an.

BI und Big Data   Folie 16

•  Von den 1,427 Mio. angeschriebenen Kunden haben 19.678 Kunden im Folgemonat nach der Ansprache einen Einkauf getätigt (dies entspricht 1,38 Prozent).

•  Die Reagierer haben Waren im Gesamtwert von 5,291 Mio. Euro erworben (Durch-Schnittsbon 269 Euro).

Praxis-Beispiel: Möbelhändler

BI und Big Data   Folie 17

Umzug des Kunden

Filialentfernung

Mikrogeografische Informationen -  Kaufkraft -  Kundendichte -  Soziodemografische Komponenten

Kundenalter Anrede (Geschlecht) Telefoninformationen

Umsätze nach Zeit Umsätze nach Warengruppen RFM-Variablen

•  Praxis-Beispiel: Einflussgrößen

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Praxis-Beispiel: Alter

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Praxis-Beispiel: Anrede

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Praxis-Beispiel: Telefonnummer

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Praxis-Beispiel: Kaufanzahl (Frequency)

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Praxisbeispiel: Umsatz (Monetary)

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Reaktionsverhalten nach Datum letzter Kauf

0

1.000

2.000

3.000

4.000

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6.000

7.000

vorher F  02 A  02 J  02 A  02 O  02 D  02 F  03 A  03 J  03 A  03 O  03 D  03 F  04 A  04 J  04 A  04 O  04 D  04 F  05 A  05 J  05 A  05 O  05 D  05

Datum Letzter Kauf

An

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1,00%

2,00%

3,00%

4,00%

5,00%

6,00%

7,00%

8,00%

9,00%

10,00%

Rea

ktio

nsq

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Anzahl ReagiererReaktionsquote

Praxisbeispiel: Letzter Kauf (Recency)

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Praxis-Beispiel: Filialentfernung

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Praxisbeispiel: Kundendichte

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Praxis-Beispiel: Score-Nutzung

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Praxisbeispiel: ROI-Betrachtung

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Praxis-Beispiel: ROI-Optimierung

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Das eingesparte Geld kann in mehr Aktionen verwendet werden, die an die guten Kunden verschickt werden. Wenn von den 1,4 Mio. Adressen die besten Adressen 8-mal im Jahr eingesetzt werden und die verbleibenden schlechten Adressen 3 mal im Jahr eingesetzt werden, so ergibt sich – bei gleichen Kosten zu einer 6-maligen Ansprache aller Adressen (es werden 8,4 Mio. Mailings durchgeführt) – eine theoretische Steigerung des Deckungsbeitrages um 640.000 Euro.

6 * i m Jahr ~ 58.448 Kunden

Differenz : 5.567 Kunden DB: 115 Euro

Summe: 640.000 Euro

Praxis-Beispiel: Optimierungs-Szenario

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Praxis-Beispiel: B2B – SIGSdatacom

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Standard- Reporting

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Praxis-Beispiel B2B

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Ableitungen aus den Kommunikationskanälen

•  Landeskennzeichen: International orientiert:

•  Fehlenden Null in Vorwahl (International)

•  Vorwahl-Null in Klammern

•  Vorwahl in Klammern (regional orientiert)

•  Anzahl Durchwahlstellen

•  Mobil-Nummer

33  

+49

+49 22833830000

+49 (0) 228 33830000

(0228) 33830000

+49228338300-00

+49 15115675483

Email-Provider

Newsletter-Erlaubnis

Email-Öffnungen

Faxnummer

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Praxis-Beispiel B2B - Telefonnummer

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Anlage Adressen Reagierer Quote

1 Stelle 8.238 68 0,8 %

2 Stellen 1.739 17 1,0 %

3 Stellen 3.126 57 1,8 %

4 Stellen 4.700 108 2,3 %

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Praxis-Beispiel B2B

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Gartner Hype Cycle

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Erfassung •  Datenquellen •  Datenmanagement

Analyse •  Berechnungen •  Explorative Analyse •  Induktive Analyse

Umsetzung . Ergebnisse in Geschäftsprozesse integrieren

Kombination aus Technik, Organisation und Geschäftsmodell

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BIG Data Definition

•  Sammlung •  Sichtung •  Aufbereitung (Normierung/Standardisierung), •  Verknüpfung •  Qualifizierung •  Gewichtung •  Analyse •  Interpretation von Daten

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und Ableitung von Maßnahmen daraus.

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Anwendungsfälle

Finanzdienstleister •  Erkennung betrügerischer Transaktionen in Echtzeit, Risikoabschätzungen, beschleunigte Fallbearbeitung, individualisierte Dienstleistungen

Versicherungen •  Beschleunigte Fallbearbeitung, bessere Risikoabschätzung, verhaltensbezogene Bepreisung

Telekommunikation •  Qualitätssicherung, individualisierte Ansprache und Dienstleistungen, Betrugserkennung, neue Produkte

Produktion •  Präventive Wartung und Überwachung, vernetzte Geräte, individualisierte Dienstleistungen, Marktüberwachung

Energie •  Kurzfristige Bedarfsprognosen, vernetzte, individualisierte Geräte, vorausschauende Steuerung

Handel •  Prognosen für die Absatzplanung, dynamische Preisbildung, Marktüberwachung und individualisierte Ansprache

Öffentliche Sicherheit

•  Schnelle Lageerfassung und Früherkennung gefährlicher Ereignisse

Gesundheit •  Vernetzte Geräte, präventive Steuerung, effizientes Fallmanagement, datengetriebene Entwicklung

Mobilität •  Vernetzte Autos, Navigation, Stauhilfe

Einsatzgebiete

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BI und Big Data  

Erfolgreich  ins  Ziel  –  mit  treffsicheren  Prognosen!  

Die  Vorteile  der  Nutzung  von  Big  Data-­‐Analyse  für  Vertrieb  und  MarkeEng  

Durch  OpEmierung    der  Prozesse  die    Kosten  senken  

Arbeitszeiten  der  Vertriebsmit-­‐arbeiter  effekEver  gestalten  

Keine  verpasste  Umsatzchancen    mehr  

Gezielt  umsatzstarke  potenzielle  Neukunden  ansprechen   Erschließung  

neuer  Bereiche  &  WeNbewerbs-­‐vorteile  

Umsatz-­‐wachstum  

BI und Big Data  

Big  Data  –  Zusammenwirkung  dreier  großer  Technologietrends  

Verarbeitung  der    Big  Data  

Big  Data  aus  TransakEonsdaten  

Big  Data  aus  InterakEonsdaten  

OLTP  OLAP  DW-­‐ApplikaEonen  

Daten  aus  Sozialen  Medien  Andere  InterakEonsdaten:  E-­‐Mail,  Webtexte  etc.  

Qualifizierung  der  Adressen  für  Vertrieb  

und  MarkeEng  Bereich  

Webcrawling  Scoremodell  PrognosEsche  Analyse  

BI und Big Data  

Prozessablauf:    Big  Data  Analyse  für  Qualifizierung  der  Adressen  im  Vertrieb  und  MarkeEng  Bereich  

Score  –    Modell  

Daten-­‐  Lieferung  

Daten-­‐auswertung  

Crawlen   Keyword  –Analyse  

PrognosEsche  Analyse  

Auslieferung  

KLEINER  AUFWAND  –  GROSSE  CHANCEN  

Verarbeitung  der  Big  Data:  Analyse  der  relevanten  Keywords  

Lieferung  der  Big  Data  aus  TransakEonen:  Kundendaten,  Umsatz,  Reak-­‐Eonsverhalten  

Verarbeitung  der  Big  Data:  Einstufung  der  Bestands-­‐kunden  nach  Umsatz    

Big  Data  aus  InterakEonen:  Extrahieren  von  Web  –Seiten  

Bewertung  neuer  Firmen-­‐adressen  

Übergabe  von  potenziellen  Neukunden  –  Adressen  

Verarbeitung  der  Big  Data:  Erstellung  eines  Score  –  Modells  

101110  

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BI und Big Data  

Anwendungsszenario:  Score-­‐Modell-­‐Erstellung  anhand  von  Bestandskunden  zur    Bewertung  neuer  Firmenadressen  

h2p://www.  h2p://www.  

h2p://www.  h2p://www.  

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Lieferung  der  Daten  von  Bestandskunden  

Datenauswertung  Extrahieren  der  Webseiten  Keywords-­‐Analyse    

Bewertung  neuer  Firmenadressen  Daten  Auslieferung  

Big  Data  aus  TransakEonsdaten   Big  Data  aus  InterakEonsdaten   Verarbeitung  der  Big  Data  

h2p://www.  

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BI und Big Data  

Firmenname   Adresse   URL   Prognose    Umsatz  

Max  Mustermann  GmbH   Musterstraße  54   hNp://www   158.749,45  

Max  Mustermann  AG   Maxweg  7,  12345     hNp://www   73.612,89  

Max  Mustermann  GBR   Am  Musterweg  1   hNp://www   1.200,74  

Max  Mustermann  OHG   Max  Muster  Str.  9   hNp://www   983,18  

Max  Mustermann  E.V.   Mustermannweg     hNp://www   88,57  

Max  Mustermann  KG   Max  Straße  3,  123   hNp://www   0  

Auswertung  neuer  Firmenadressen    miNels  Scoring  

MiNe  

TOP  

Flop  

Exemplarisches  Analyse-­‐Ergebnis  

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BI und Big Data  

Für unsere Klienten wird das Wissen um den Kunden in ein erfolgreiches

Marketing umgesetzt.

Hierzu stellen wird das Bindeglied im intelligenten Marketing zwischen

verständlichen Analysen und umsetzbaren Consulting dar.

Unser  Ziel  …  

BI und Big Data  

…  was  wir  können  …  

Praxiserfahrung im Umfeld von -  Finanzdienstleistungen -  Versandhandel -  Dienstleistungen -  Verlagen/Konferenzveranstaltern -  stationärem Einzelhandel Methodenerfahrung -  IT/Datenbankerfahrung -  komplette multivariate/statistische/mathematische Klaviatur -  Geomarketing -  Adressdatenbanken

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…  wer  wir  sind  …  

gegründet 2006 Standort: Bonn Informationen: www.marancon.de Meinert Jacobsen (Diplom Statistiker) Gründer und Geschäftsführer, mehr als 25 Jahre Analyse- und Dialogmarketing-Erfahrung Team von 9 Senior- und Junior-Projektleiter (Statistiker, Mathematiker, Betriebswirte, Volkswirte)

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…  für  wen  wir  (u.a.)  arbeiten  ...  

BI und Big Data  

... und wie wir darüber sprechen.

www.ddv.de

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Im Dialogmarketing können die Basis-Informationen

für analytisches Customer Relationship Management

(CRM) in die folgenden drei Blöcke gegliedert wer-

den:

Kundenstammdaten

Kauf- und Bestellinformationen

Kommunikationsinformationen

Durch verändertes Kundenverhalten kommt mit der

digitalen Welt eine weitere Dimension ins Spiel, die

beim analytischen CRM berücksichtigt werden muss:

die Online-Datenspur. Sie hilft dabei, die Prognose-

güte der Modelle zu verbessern und somit den Ertrag

der Dialogmarketing-Maßnahmen zu steigern. Umge-

kehrt muss aber auch der Rückfluss der im Offline-

Kanal gewonnenen Kauf- und Bestellinformationen

in den Online-Kanal möglich sein, um den Erfolg der

Maßnahmen zu steigern. Letztendlich bietet auch die

Optimierung innerhalb der Online-Maßnahmen in

sich eine Quelle zur Ertragssteigerung, die nicht zu

vernachlässigen ist.

Online-Welt genau analysieren

Beginnen wir mit der Online-Welt. Empfehlungs-

Maschinen (Recommendation-Engines oder auch

„Amazon-Prinzip“ genannt) sind im Internet mittler-

weile Status-Quo. Auch die Suche auf der Homepage

muss schnell und effizient sein, wie es der Kunde von

Google gewohnt ist. Dem Kunden wird so der Einkauf

erleichtert. Wichtig ist, diese Informationen auch für

das analytische CRM bereitzustellen. Denn die Ange-

bote, die der Kunden offline schon ausgeschlagen hat,

sollten online nicht wiederholt werden. Anderseits

sind die Suchbegriffe des Kunden ein nicht zu schla-

gender wichtiger Hinweis auf seine Bedürfnisse. Diese

Daten können – wenn der Kunde sein Einverständnis

gegeben hat – genutzt werden, um ihn ein optimiertes

Angebot zu machen.

Auch die Analyse des Öffnungs- und Klickverhaltens

der Kunden bei E-Mail-Newslettern ist eine Quelle

für die weitere Optimierung des CRM. Die Öffnungs-

zeiten der Newsletter an sich können genutzt werden,

um den Aussendezeitpunkt („Send Time Optimiza-

tion“) für jedes Kundensegment individuell zu opti-

mieren. Eine im Auftrag von AOL in den USA durch-

geführte Studie zeigt, dass fast jeder vierte Befragte

seine Nachrichten am liebsten direkt morgens nach

dem Aufstehen liest und: Jeder Dritte Internetnutzer

prüft seine E-Mails mehrfach am Tag. Zudem gaben

die Befragten an, ihre E-Mails gerne nach der Rück-

kehr von der Arbeit, in der Mittagspause oder kurz vor

dem Schlafengehen zu lesen.

„Die Encyclopaedia Britannica, Inc. hat sich an einem

Betatest des Anbieters Silverpop beteiligt und mit der

Send-Time-Optimization-Funktion den Versand der

Werbe-E-Mails zu ihrer Frühlingsaktion gesteuert.

Das Unternehmen versendete die eine Hälfte seiner

E-Mails gleichzeitig und die andere Hälfte über

die Send-Time-Optimization-Funktion. Das Ergebnis:

CRM Prognosen steigern nachhaltig den ErfolgKlassisches Dialogmarketing per Online-Welt optimieren

Von Meinert Jacobsen

Während bisher das klassische Dialogmarketing die Informationsbasis für analytisches Customer

Relationship Management bildete, rücken heute zunehmende Online-Aktivitäten in den Vorder-

grund. Die daraus gewonnenen Informationen sind inzwischen für eine effektive Kundenan-

sprache unverzichtbar. Cross-Media muss deshalb bereits bei der Analyse ansetzen. Doch wie und

wo lassen sich gezielt Online-Informationen gewinnen und ins Customer Relationship Manage-

ment integrieren und nutzen?

Meinert Jacobsen

ist Geschäftsführer der

MarAnCon, Gesellschaft

für Marketing, Analyse und

Consulting mbH in Bonn.

E-Mail: meinert.jacobsen@

marancon.de

Auch bei der Bewerbung von Reisen gilt es, die Online-Welt mit der Offline-Welt zu

verknüpfen.

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Jahrbuch Dialogmarketing

24

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BI-SPEKTRUM 04-2008

Anwenderbericht IMarketingintelligenz

Analyse bringt den Aha-EffektSich schnell verändernde Märkte sowie die allzeit mög-liche Vergleichbarkeit der Produkte und Dienstleistungen durch das Internet stellen insbesondere für kleine und mit-telständische Unternehmen (KMU) eine große Herausfor-derung dar. Denn diese besitzen meist nur eingeschränkte Möglichkeiten, um in einen klassischen Markenaufbau zu investieren. Hiervon sind sowohl Business-to-Business- (B2B) wie auch Business-to-Consumer-orientierte (B2C) Unternehmen betroffen. Dieser Artikel berichtet über ein Beispiel aus dem Konferenzmarketing.

Lösungsansatz

Eine Möglichkeit dieser Situation zu begegnen, ist, die detaillierte Kenntnis über den Kunden auszunutzen. In vielen Unternehmen – über alle Branchen hinweg – liegen Daten über die Kunden und ihre Informations-, Produktnutzungs- und die Verkaufsprozesse vor. Es werden Angebote erstellt und versendet, es werden Käufe getätigt, die Kunden informieren sich über die Produkte, lassen sich Informationen zusenden, besuchen Messestände, haben Reklamationen, suchen die Werkstatt auf, nutzen Dienstleistungen und so weiter. Die Kunden erzeugen eine Fülle von Daten, die in den EDV-Systemen der Anbieter abgespeichert werden. Es gibt Besuchsberichte, Maillisten, Internetprotokolle, Rechnungsdaten, Kontaktberichte, Adresslisten, Nutzungsprofile und vieles mehr.Diese Daten müssen kundenzentrisch aufberei-tet werden, das heißt, alle Informationen müssen auf den Kunden bezogen zusammengefasst wer-den, um die Zusammenhänge zwischen Mar-

Meinert Jacobsen ist geschäftsführender Gesellschafter und Gründer der Marancon – Gesellschaft für Marketing, Analyse und Con-sulting mbH in Bonn. Er konzentriert sich in seiner Arbeit darauf, die Möglichkeiten, die sich im Marketingumfeld aus statistischen Analysen ergeben, in praktische Maßnahmen umzusetzen.E-Mail: meinert.jacobsen@marancon.de

keting/Vertrieb und Kundenreaktion messen zu können. Das heißt, Messeberichte müssen parametrisiert werden (kein willkürlicher Fließtext, sondern etwa Checkboxen für das Produktinteresse), die Werkstattbesuche müssen auf den Kunden bezogen werden (zum Beispiel durch Berechnung der Besuche je Kunde, Zeitpunkt des letzten Besuchs, Frequenz in der Vergangenheit), die relevanten Daten aus den Produktnutzungen müssen kundenzent-risch aufbreitet werden.

Oft ist es schwierig, in den ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) und operativen Datenbanken eine solche Kundensicht herzustellen. Deshalb wird hier oft der Weg des Data Warehousing eingeschlagen, bei dem automatisierte Prozesse die relevanten Daten aus den operativen Systemen in ein dispositives System, das Data Warehouse kopieren. Auf Basis dieses Data Warehouse werden dann die dispositiven Sichten (unter anderem für Marketingzwecke) erzeugt. Im Bereich der KMU wird dieser Schritt häufig übersprungen, und die Daten wer-den direkt aus den operativen Systemen in ein kunden-zentrisches Marketingdatensystem überführt.

Mithilfe dieser kundenorientierten Informationen kön-nen Muster im Kundenverhalten ermittelt werden. Diese Muster können genutzt werden um

die direkte Ansprache der Kunden (über Mailings, Te-lefon oder andere Kanäle) zu optimieren,die Produktentwicklung zu verbessern, die Vertriebsgebiete zu optimieren,die Neukundenwerbung zu verbessern.

Nicht zuletzt geht es aber auch darum, die Kundenbin-dung oder die Kundenloyalität zu verbessern. An das Un-ternehmen oder die Dienstleistung gebundene Kunden

BI bei Sigs Datacom: Charts

Business Intelligence bei SIGS DATACOM

Kunden.db

Vornamens-tabellen

TeilnehmerRegist r ier

-ung.db

Kurs-Teilnehmer

.db

Ent fernungs-tabellen

ad hoc Auswertungen

Adresslisten

Faxlisten

Standart -Report ings

Telefonlisten

-------------------------

-------------------------

-------------------------

INPUT OUPUTMarket ing-Analyse-Umgebung

Zusammenführung

Anreicherung

Aufbereitung

Analysen

Selekt ion

Online-Regist r ierung

Anmeldungen nach Score (5er Gruppen)

1,00%

2,44%

0,19%0,48%

0%

1%

2%

3%

0-35 35-40 40-45 45+

Reg. Quote

Abb. 1: Business Intelligence bei SIGS DATACOM: Die Input-Daten aus den

unterschiedlichen Quellen werden in einer Marketing-Analyse-Umgebung

zusammen geführt, auf der dann die operativen Selektionen und regelmäßigen

Reports durchgeführt werden.

BI-Spektrum Beitrag „Frauen Klicken anders“