mayato® GmbH | Am Borsigturm 9 | 13507 Berlin Germany | www.mayato.com

Kunden-Netzwerke: Soziale Bindungen im Kundenbestand analysieren und nutzen!

Beilngries, 22. April 2010

2

Agenda

Was? Soziale Bindungen unter Kunden analysieren

Warum? Anwendungen und Nutzen

Woher? Datenquellen für Kunden-Netzwerke

Womit? Einige Software-Lösungen

Was?

Soziale Bindungen unter Kunden analysieren

Analyse sozialer Netzwerke oderSocial Network Analysis (SNA)

DefinitionEin soziales Netzwerk besteht aus Individuen oder Organisationen (Knoten),

die (auf beliebige Weise) miteinander verbunden sind.

SNA befasst sich mit der Analyse der Netzwerkstruktur. Dabei wird entweder

das gesamte Netzwerk betrachtet oder das Netzwerk aus Sicht eines

Teilnehmers.

4

Einige Meilensteine für die Entwicklung der SNA

08.04.2023 5

1930er

•Erstmals systematische Entwicklung von Analysemethoden für soziale Netzwerke

1969

•Mark Granovetter entdeckt „The Strength of Weak Ties“

1970er

•Aufstieg zu einem interdisziplinären Forschungsgebiet

•Fortschritte in Graphentheorie und Computertechnik

2000er

•„Soziale Netzwerke“ gehen in den allgemeinen Sprachgebrauch ein

•Facebook, Xing & Co

Die entwickelten Methoden lassen sich auf Kunden-Netzwerke übertragen

08.04.2023 6

Kunden sind nicht isolierte Individuen, sondern kommunizieren miteinander

Kunden bilden Netzwerke, über die Informationen, Meinungen, Erfahrungen übertragen werden

Unternehmen haben oft schon Informationen über Verbindungen zwischen Kunden, ohne diese zu nutzen

Software-Anbieter entwickeln moderne Tools für die SNA, getrieben durch Web 2.0-Anwendungen und wenige große B2C-Unternehmen

SNA nutzen!

Warum?

Anwendungen und Nutzen der SNA

Kunden als Multiplikatoren

08.04.2023 8

Multiplikatorenhaben viele Kontakte

sind zufriedene Kunden

vermitteln Informationen glaubwürdig

Fehler vermeidenGefahr der „Bestechung“

Auch negative Botschaften werden multipliziert

Multiplikatoren nutzen: Kunden sprechen lassen

08.04.2023 9

Kundenwert vollständig bestimmen: Weiterempfehlungspotenzial

08.04.2023 10

Data Mining: Erhöhung der Vorhersagekraft durch Nutzung von Netzwerkdaten

08.04.2023 11

Neue Kennzahlen als Input-Variablen für Vorhersagemodelle

Anzahl Kontakte des Kunden

Betweenness: die Bedeutung des Kunden für den Informationsfluss im Netzwerk

Rollen im NetzwerkCluster sind Teilnetzwerke mit starkem internem Zusammenhalt

Rollen charakterisieren die Position von Personen im Bezug auf ihr Cluster

Brücken-Kunden

Soziale Kunden

Individual-Kunden

Cliquen-Kunden

exte

rne

Ver

bind

unge

n

interne Verbindungen

Woher?

Datenquellen für Kunden-Netzwerke

Vorhandene Daten zur Identifizierung von Netzwerken nutzen!

Adress-analyse

Familien-verbünde

Haus-Verbünde

Dubletten

Freunde, Bekannte

Kunden werben KundenWeb-Communities

Branchen-spezifische

Daten

Gemeinschafts-konten

Geschenk-Abonnements

Gemeinschafts-Besteller

Womit?

Software-Lösungen für SNA

Software-Lösungen:SAS Customer Link Analytics

Software-Lösungen:KXEN Social Network Analysis

08.04.2023 17

InFlow

NetMiner

Software-Lösungen: Weitere Beispiele

18

Lesenswertes zu sozialen Netzwerken und deren Analyse

Albert-Laszlo Barabasi: Linked: How Everything Is Connected to Everything Else and What It Means for Business, Science, and Everyday Life. ISBN 9780452284395

De Nooy/Mrvar/Batagelj: Exploratory Social Network Analysis with Pajek. ISBN 9780521602624

Peter Gerngross: Analyse sozialer Bindungen: Über Netzwerkdaten zu mehr Kundenwissen. http://mayato.com/downloads/mayato_Whitepaper_ASB.pdf

Malcolm Gladwell: The Tipping Point. ISBN 9780316679077

Mark Granovetter: The Strength of Weak Ties, American Journal of Sociology 78, S. 1360-1380

Wassermann/Faust: Social Network Analysis: Methods and Applications. ISBN 9780521387071

Schlussfolie

Peter Gerngross, Senior ConsultantPeter.gerngross@mayato.com

M +49 177 553.8780

mayato® GmbH

Am Borsigturm 9 | 13507 Berlin Germany

T +49 30 4174.8657 | F +49 30 4174.8658

www.mayato.com