Case Study: Kundenanalyse für die VR Bank Werra-Meißner eG

Die VR-Bank Werra-Meißner eG strebt an, ihre Vertriebsprozesse im Bereich der Kundenansprache und -betreuung zu optimieren. Konkret geht es darum, das latente Interesse der Kunden für bestimmte Themenfelder im Vorfeld einer Vertriebskampagne einzuschätzen und zu bewerten.

Ziel

Durch den Einsatz von Data-Mining Algorithmen soll die Affinität eines Kunden für das Beratungsthema berechnet werden. Eine hohe Affinität verspricht eine Steigerung der Responsequote und einen effizienteren Einsatz von Ressourcen in Marketing und Vertrieb.

Visualisierung einer Plausibilitätsanalyse
Visualisierung einer Plausibilitätsanalyse

 

Lösung

Für die Erzielung eines verlässlichen Scores führt eoda 20 verschiedene Datenquellen zusammen – historische Konversionen oder demografische Informationen. Zahlreiche Features werden für die spätere Modellierung aufbereitet oder generiert.

Für die Ermittlung des Scores wird ein Ensemble aus 1.000 Klassifikationsbäumen mit vorangegangenem Bootstrapping gebildet. Mit einer visuellen Plausibilitätsanalyse konnten die Prognosen des Algorithmus anschaulich validiert werden.

Ergebnis

Bereits nach kurzer Kampagnenlaufzeit konnte ein signifikanter Anstieg der Response-quote festgestellt werden. Durch die Kundenaffinitäts-analyse von eoda gelingt es der VR-Bank, noch häufiger mit dem richtigen Kunden über die richtigen Themen zu sprechen. Zielgerichtete und effektive Vertriebsaktivitäten erhöhen das Ertragspotenzial, senken Kosten und erhöhen die Zufriedenheit der Kunden.

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Tobias Titze - Beitrag vom 05.09.2016

Tobias Titze betreut seit 2013 das Marketing der eoda GmbH. Seine tägliche Aufgabe ist der Brückenschlag zwischen einem komplexen Thema und den Anforderungen des Marktes. Er interessiert sich für Daten und Algorithmen und begeistert sich für die Vorteile, die sich für Unternehmen daraus ergeben.

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