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Kundenwissen ist Gold wert… … und Ihre Datenbank ist der Juwelier Flexible Analysen und Auswertungsmöglichkeiten auf qualitätsgesicherten Daten.

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Präsentation zum Thema: "Kundenwissen ist Gold wert… … und Ihre Datenbank ist der Juwelier Flexible Analysen und Auswertungsmöglichkeiten auf qualitätsgesicherten Daten."—  Präsentation transkript:

1 Kundenwissen ist Gold wert… … und Ihre Datenbank ist der Juwelier Flexible Analysen und Auswertungsmöglichkeiten auf qualitätsgesicherten Daten

2 Kundenwissen wird systematisch in einem zentralen Datenmanagement aufgebaut Kundenwissen Sammlung von Kundendaten in verteilten Systemen und Schaffung einer auswertbaren Datengrundlage Sammlung von Kundendaten in verteilten Systemen und Schaffung einer auswertbaren Datengrundlage Interaktion mit dem Kunden Kampagnen Service Vertriebsaktionen

3 Pragmatische Expertenregeln oder modernste Data Mining Analysen erkennen die Potenziale und zeigen den Wert jedes einzelnen Kunden Ergebnis der Analyse: Welche Produkte haben hohe Verkaufschancen? Welche Produkte haben Steigerungspotenzial? Was ist das nächst beste Angebot für den Kunden? Welche Produkte kann er sich leisten? Welche Produkte sind für den Kunden gesperrt? Wie ist die optimale Anspracheform? Über welchen Kanal will der Kunde informiert werden? Lernen aus der Vergangenheit Gegenwart besser verstehen Zukunft vorausschauend planen Kundeninformationen Analytik Entscheidung VerstehenVorhersagenHandeln

4 Schritt 1: In welchen operativen System sind relevante Daten vorhanden? Stammdaten Transaktionen Verträge Aktionen

5 Schritt 2: Welche Informationen stehen zur Auswertung bereit Transaktionen Geldfluss Umsätze Kanalnutzung Kontakthistorie und -management Beschwerdedaten Stammdaten Soziodemographische Daten Adressdaten Einkommensinfo Haushaltsverbund Produktnutzung (Eigen + Fremd) Abschlussdatum, Auslauf- und Enddatum Ertragsinformation / Provision Produktdaten (Kategorie, Struktur) Volumen Vertriebszuordnung Aktivität; Reaktion Kampagnen im Sinne von Produkt und Kanal Bedürfnisse, Ziele und Wünsche Produktinteressen Angebote Produktinformationen Vertriebsinformationen Kunden- u. InteressentendatenBewegungsinformationen

6 Transaktionen Geldfluss Umsätze Kanalnutzung Kontakthistorie und -management Beschwerdedaten Stammdaten Soziodemographische Daten Adressdaten Einkommensinfo Haushaltsverbund Produktnutzung (Eigen + Fremd) Abschlussdatum, Auslauf- und Enddatum Ertragsinformation / Provision Produktdaten (Kategorie, Struktur) Volumen Vertriebszuordnung Aktivität; Reaktion Kampagnen im Sinne von Produkt und Kanal Bedürfnisse, Ziele und Wünsche Produktinteressen Angebote Produktinformationen Vertriebsinformationen Kunden- u. InteressentendatenBewegungsinformationen 51% 43% Schritt 3: Eine Füllstandanalyse zeigt den Umfang der vorhanden Informationen 90% 75%

7 Schritt 4: Aufbau eines Regelwerkes zur Verbindung der Datensätze? Datenbank 1 Kundennummer; Titel; Vorname; Nachname; Straße; … Datenbank 2 Vertragsnummer; Datum; Nachname; Kundennummer; … Datenbank 3 Datum; Kundennummer; Aktionskennzeichen; Mailingart;

8 Schritt 5: Überführung der Daten aus den operativen Systemen in einen dispositiven Datenbestand Stammdaten Transaktionen Verträge Aktionen

9 Schritt 6: Durchführung eines Data-Audits zur Überprüfung der Datengüte

10 Schritt 7: Bereinigung der Daten und gegebenenfalls Anonymisierung Sperrung klar irrelevanter Merkmale im Filter Leere Spalten Eindimensionale Füllung Bereits in anderen Tabellen vorhandene Merkmale ohne Schlüsselfunktion Sperrung fachlich irrelevanter Merkmale im Filter Identifikation interpretations- leerer Merkmale

11 Schritt 8: Sicherstellung der Interpretierbarkeit der Informationen Auffüllung leerer Felder nach zu 0 Ableitung von Datums- feldern zu Tage, Monate oder Jahre seit/bis Unsaubere Datenfüllung so weit möglich beseitigen Kategorisierung innerhalb eines Merkmals vornehmen (z.B.: Branchenkennung) Definition der Feldtypen (Bereich, Set, Flag, etc.)

12 Schritt 9: Veredelung der Datenbestände Erzielung einer umfassenden Transparenz über die postalische Qualität und Aktualität der vorliegenden Adressen Klärung der datenschutzrechtlichen Voraussetzungen zur externen Bereitstellung von Daten; Prüfung der Einbindung eines Datenschutzbeauftragten zur Sicherstellung eines reibungsarmen Prozesses Prüfung, ob Einverständniserklärungen bzgl. der zukünftigen Kommunikation mit den Kunden und Interessenten vorliegen Prüfung, ob einheitlichen Begriffen unterschiedliche Bedeutungen und verschiedenen Begriffen einheitliche Bedeutungen innewohnen

13 Schritt 10: Welche Daten müssen künftig im Kundenprozess ergänzt werden? Kundenwissen Sammlung von Kundendaten in verteilten Systemen und Schaffung einer auswertbaren Datengrundlage Sammlung von Kundendaten in verteilten Systemen und Schaffung einer auswertbaren Datengrundlage Interaktion mit dem Kunden Kampagnen Service Vertriebsaktionen

14 Kundenwissen ist Gold wert… …und mit jedem Tag gewinnen Sie mehr Wissen

15 Auszug aus bestehenden Referenzen 2008/2009 Hamburger Sparkasse : Konzeption, Auswahl und Aufbau von Data Mining mit Fokus auf analytischem Affinitätsportfolio auf Einzelkundenbasis als Grundlage für Multikanalmanagement Karstadt Quelle Versicherung, Nürnberg: Segmentierung für Multikanalmanagement E.ON Thüringer Energie AG, Erfurt: Entwicklung, Durchführung und Auswertung von Zufriedenheitsanalyse von Stadtwerken auf Geschäftsführungsebene durch quantitative und qualitative, strukturierte Interviews. 2007/2008 SAFIMA GmbH, Kassel: Konzeption, und Umsetzung einer Beratungsstrategie im Bereich Finanzoptimierung für die Zielgruppe Gesellschafter Geschäftsführer. Aufbau der CI und Umsetzung der Markenführung in allen Kanälen. 2005/2006 Fiducia IT AG, Karlsruhe: Konzeption und Umsetzung eines indirekten Vertriebskanals für die Tochtergesellschaften mit Vertriebssteuerung und Controlling HONKA GmbH, Molbergen: Konzeption und Umsetzung von CRM im Investitionsgüterbereich: Auszeichnung: CRM Award Mittelstand EWE AG, Oldenburg: Konzeption, Realisierung und Management eines regionalen Dialogmarketingkonzeptes und Mehrwertprogramms auf Couponbasis Ausbau zu Systems einem CRM-System

16 Nette Präsentation, aber jetzt mal Butter bei die Fische… Ja, ich will mehr Informationen zum Thema…… hier klicken … Y-KundenNavigator … Expertenregeln … Data Mining … Data Preparation … Segmentierung … Kampagnenmanagement … Serviceoptimierung … Vertriebssteuerung und Aktionsplanung … Controlling von Kundenwertprozessen

17 Ich freue mich auf vertiefende Gespräche Dipl. Oek. Lars Bossemeyer Franz-Vetter-Str Kassel +49 (0)


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