Predictive Analytics: Gelb-Grünes Fernrohr

Zehn Dinge, die ich mit Predictive Analytics machen kann

Business Intelligence ermöglicht Unternehmen, natürlich stark vereinfacht erklärt, gesammelte Daten systematisch auszuwerten und darzustellen, warum Zahlen so sind, wie sie sind, um künftig bessere operative und strategische Maßnahmen treffen zu können. Predictive Analytics geht dabei noch einen Schritt in die Zukunft und prognostiziert, wie sich diese Zahlen entwickeln werden. Ein spannendes Feld, das von „Predictive Mantainance“ („vorausschauende Wartung“) über „Kredit Scoring“ (Kreditwürdigkeits – Analysesystem) bis hin zu „Predictive Policing“ (Berechnung der Wahrscheinlichkeit zukünftiger Straftaten zur Steuerung des Einsatzes von Polizeikräften) spannt und auch zusammen mit Intelligent Customer Engagement die Kundenbeziehung revolutionieren kann.

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  1. Neukundenakquise verbessern

    Potentielle Interessenten entdecken und in tatsächliche Kunden verwandeln

  2. Marktsegmentierung und Cross-Selling optimieren

    Kunden anhand ihrer früheren Kaufentscheidungen einteilen und so zukünftige Angebote zielgruppengerechter gestalten

  3. Kunden langfristiger binden

    Gründe für Kundenverluste untersuchen und kosten- effizient dagegensteuern

  4. Kapazitäten effizienter planen

    Infrastruktur und zugeteilte Ressourcen nach tatsächlichem Nutzen einteilen

  5. Warenkorbanalyse durchführen

    Die richtige Kombination aus Produkten und Dienstleistungen für den maximalen Umsatz finden, bepreisen und bewerben.

  6. Marktoptimierung verbessern

    Die optimale Marketingkampagne durch verfeinerte Zielgruppensegmentierung ermitteln.

  7. A/B – Test oder Analyse durchführen

    Zwei verschiedene Varianten (z.B. eines Produkts oder Services) auf gewünschten Effekt (z.B. Kaufverhalten) hin testen.

  8. Kundenabwanderungsverhalten vorhersagen („Churn Analysis“)

    Unzufriedene Kunden noch vor ihrer möglicher Abwanderung identifizieren um strategisch entgegenwirken zu können

  9. Vertriebsprognose verfeinern

    Basierend auf geographischen und demographischen Faktoren und vergangenen Kaufentscheidungen zukünftige Ergebnisse vorhersagen

  10. Sortimentsplanung effizienter gestalten

    Die passenden Produkte zur passenden Zeit in die passenden Geschäfte liefern

Mit Intelligent Customer Engament Kundenbeziehungen auf eine neue Ebene bringen

Das Schlagwort „Intelligent Customer Engagement (ICE)“ bedeutet nichts Anderes als Geschäftsentscheidungen auf der Basis von detailliertem Wissen über den Kunden, die gesamte Kundenhistorie und seine jeweilige aktuelle Situation zu treffen.

ICE sorgt für

  • Umsatzsteigerung
  • Verbesserung der Servicequalität
  • Langfristige Kunden- und Mitarbeiterbindung
  • Reduzierung der Servicekosten

Die Daten werden dabei aus allen Kundenschnittstellen (traditionelle als auch digitale Customer Touch Points) sinnvoll zusammengeführt. Die Wirksamkeit von Geschäftsentscheidungen kann dabei durch die Analyse von Kennzahlen aus der Interaktion mit dem Kunden Informationen gemessen und dementsprechend adaptiert werden. Jede einzelne Kundeninteraktion kann von allen Mitarbeitern in Sales, (Tele-) Marketing und Service permanent gemonitort werden. Durch die Automatisierung bzw. automatisch und situativ angepasste Führung wird jeder Kontakt zu einem positiven Erlebnis für den Kunden. Sie steigern die Servicequalität, reduzieren aber gleichzeitig die Kosten!

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Außerdem legen wir Ihnen unsere fünfteilige kostenlose Webcastserie BI BASICS ans Herz – insbesondere Teil 4:

Von Big Data zu Smart Data – Predictive Analytics für Nicht-Statistiker

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Auch die anderen Teile könnten für Sie interessant sein:

Teil 1 – BI Basics

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Teil 2 – Self Service – wieso man kein Data Ingenieur sein muss, um aussagekräftige Reports zu erstellen

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Teil 3 – Das 1×1 der Visualisierung

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Teil 5 – BI mobile – Tipps & Best Practice

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