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Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Prof. Dr. Andreas Hilbert

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Präsentation zum Thema: "Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Prof. Dr. Andreas Hilbert"—  Präsentation transkript:

1 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Prof. Dr. Andreas Hilbert Dresden Telefon Telefax Rico Ludwig Chris Reiche Patrick Schwabe Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation Mat. Nr.: Mat. Nr.: Mat. Nr.:

2 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Abschlusspräsentation Die Linusbank Allgemeine Marktübersicht Unternehmenssicht Problembeschreibung Projektplan Data Understanding Data Preparation Modeling Kampagnen-Management Fazit

3 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 3 Die Linusbank Allgemeine Marktübersicht Höhere Preissensitivität Häufig 2 bis 4 Bankverbindungen Entwicklung kostenloser Girokonten: – 2000: gesamt: 6 % – 2005: gesamt: 10 % - 2 % Onlinekonten – 2010: gesamt: 20 % - 19 % Onlinekonten Allgemeine Demografie am Markt: – 21 % jünger als 30 – 15 % älter als 70 Jahre – 19 % zwischen 40 und 49 – Andere Altersgruppen jeweils ca. 15 %

4 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 4 Die Linusbank Unternehmenssicht Mittelgroße Filialbank mit Kunden 5 Produkte: Umfangreiches Data Warehouse mit historisierter Datenbasis Sowohl Online- als auch Filialgeschäft Abbildung 1.1: Produktübersicht

5 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Abschlusspräsentation Die Linusbank Problembeschreibung Was der Kunde sagt Was der Kunde will Projektplan Data Understanding Data Preparation Modeling …

6 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 6 Problembeschreibung Was der Kunde sagt Wir wollen den Produktbesitz und die Produktnutzung unserer Bestandskunden intensivieren, um dem Wettbewerbsdruck zu begegnen. Allerdings sind die Kosten unserer jeweils produktbezogenen Cross- und Up-Selling-Kampangen hoch, und zu häufig sollten die Kunden auch nicht angesprochen werden. Deshalb wollen wir mit unseren Kampagnen vorranging die wertvollsten Kunden adressieren. Leider können wir den Erfolg von Kampagnen nur schwer beurteilen. Anhand von Vergangenheitsdaten wissen wir, dass sich unsere Kunden hinsichtlich ihres Produktbesitzes, ihrer Produktnutzung sowie ihrer Reaktion auf Kampagnen zum Teil deutlich unterscheiden.

7 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 7 Problembeschreibung Was der Kunde will Kosten für Kampagnen sehr hoch Kunden nutzen wenige Produkte Keine Erfolgsmessung der Kampagnen Wertvolle Kunden unbekannt Ziele: – Kundenzufriedenheit und Bindung erhöhen – Wertvolle Kunden identifizieren – Kosten reduzieren – Erfolgsmessung für Marketingkampagnen einführen

8 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Abschlusspräsentation Die Linusbank Problembeschreibung Projektplan Projektablauf Koordination der Projektarbeit Data Understanding Data Preparation Modeling Kampagnenauswertung …

9 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 9 Projektplan Projektablauf Orientierung des Projektablaufes an den Phasen des CRISP-DM Einarbeitung in Bankgeschäft und Daten der Linusbank Festlegen der Teilziele für Projektablauf Erarbeiten von Kennzahlen auf Basis der vorhandenen Daten Evaluation der erstellten Modelle und ableiten von Handlungsempfehlungen Abbildung 3.1: Projektplan

10 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 10 Projektplan Kooperation der Projektarbeit Abbildung 3.2:

11 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Abschlusspräsentation … Projektplan Data Understanding Übersicht über vorhandene Daten Produktverteilung Produkterträge Kundenanalyse Kundenwertkonzept Data Preparation …

12 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 12 Deskriptive Analyse Übersicht über vorhandene Daten Abbildung 4.1: Datenübersicht

13 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 13 Deskriptive Analyse Produktverteilung (Gesamt) Girokonto hat größten Produktanteil Kredit nur vergleichsweise geringer Anteil Anteil für Riester und Sparen minimal Abbildung 4.2: Produktverteilung gesamt

14 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 14 Deskriptive Analyse Produktverteilung (im Monat Juni) Abbildung 4.3: Anzhal Produktverteilung Juni

15 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 15 Deskriptive Analyse Produktverteilung (im Monat Dezember) Abbildung 4.4: Anzahl Produktverteilung Dezember

16 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 16 Deskriptive Analyse Produktverteilung Deutliche Unterschiede in der Produktverteilung zwischen den Monaten Juni und Dezember erkennbar Zurückzuführen auf wirksame Marketingkampagnen Alle Informationen über erstes Halbjahr im Datensatz für Juni enthalten Juni-Datensatz stellt Basis unserer Annahmen und Berechnungen dar Später: Vergleich und Güteanalyse mit Daten des Dezembers

17 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 17 Deskriptive Analyse Produkterträge Riester und Kredit haben die höchsten Anteile an den Erträgen Zins, Giro und Depot vergleichsweise niedriger Ertragsanteil ProduktJahresertragLaufzeitertrag Riester Zins Giro Depot25 90 Kredit Abbildung 4.5: Produkterträge

18 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 18 Deskriptive Analyse Kundenanalyse 1/4 Die absolute Zahl der Kunden, die 1, 2, 3, 4 oder 5 und mehr Produkte besitzen Die relativen Änderungen der Kunden mit einer bestimmten Anzahl an Produkten

19 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 19 Deskriptive Analyse Kundenanalyse 2/4 Umsatzanalyse nach Monaten sowie Zahl der Kunden, die einen Vertrag abgeschlossen haben und Zahl der abgeschlossenen Verträge.

20 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 20 Deskriptive Analyse Kundenanalyse 3/4 Übersicht über das Volumen von Kreditkunden abhängig von der Kreditwürdigkeit Abbildung 4.6: Kreditvolumen

21 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 21 Deskriptive Analyse Kundenanalyse 4/4 Mehr Filial- als Onlinekunden Kaum Unterschiede in der Altersstruktur im Vergleich Online/ Offline Abbildung 4.7: Vertriebskanal Abbildung 4.8: Demographie

22 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 22 Deskriptive Analyse Kundenwertkonzept 1/3 Motivation: Banken besitzen nur beschränkte Ressourcen für Aktivitäten der Kundenbindung Ziel ist es Kundensegmente zu identifizieren, die den Einsatz dieser Ressourcen rechtfertigen Ermöglichung einer spezifischen Art der Betreuung von Bestandkunden und potenziellen Neukunden Ausschöpfung von Cross- & Up-Selling-Potenzialen Mögliche Verfahren Qualitative Segmentierung ABC-Analysen Kundendeckungsbeitragsrechnung Kunden-Scoring-Modelle Kunden-Portfolio-Analyse Customer-Lifetime-Value Abbildung 4.9: ABC Analyse Quelle:

23 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 23 Deskriptive Analyse Kundenwertkonzept 2/3 Kundenwert lässt sich über viele Faktoren bestimmen: Beziehungsdauer Kreditwürdigkeit Transaktionsvolumen Erwartete Kaufwahrscheinlichkeit für die Zukunft Generierter Umsatz Hohes Einkommen Durch welche Daten lassen sich solche Kunden erkennen? Kreditvolumen Kreditwürdigkeit Einlagen-Netto-Volumen Einlagenvolumen Saldo Girokonto Beziehungsdauer

24 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 24 Deskriptive Analyse Kundenwertkonzept 3/3 Versuchsansatz: Kunden unterteilen in A, B und C Kunden A Kunden sind wertvoll B Kunden haben keinen besonderen Wert, schädigen die Linusbank aber nicht C Kunden schädigen die Linusbank Mögliche einflussreiche Größen für Kundenwertbestimmung: Produktnutzung X ist die Menge an Produkten, welche einen besonders hohen Anteil am Umsatz/Gewinn der Linusbank haben Dauer Gewichtungsfaktor für die wichtigsten Produkte der Linusbank Anzahl Gewichtungsfaktor für die wichtigsten Produkte der Linusbank Volumen Gewichtungsfaktor für die wichtigsten Produkte der Linusbank Kreditwürdigkeit Risikominimierung Vermögensausprägung viel Vermögen bedeutet viel Kapital für die Linusbank Beziehungsdauer Zeichen für Loyalität Cross-Selling_Potenzial Möglichkeit der Aufwertung des Kunden durch Kampagnen

25 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Abschlusspräsentation … Data Understanding Data Preparation Datenbereinigung Ausschluss von Datenmaterial Transformierung von Datensätzen Kundenwert Vorgehen zur Kundenwertbestimmung Hilfsmittel: ABC-Analyse Modeling …

26 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 26 Data Preparation Datenbereinigung Ausschluss von toten Kunden, um eine saubere Datenbasis für die Folgemodelle zu erzeugen? – Nur bedingt sinnvoll, da diese Kunden durch die Kampagnen reaktiviert werden können – Denkbarer Nutzen etwa bei Assoziationsanalyse für den Warenkorb, wobei Konten-Tabelle nur Kunden enthält, die mindestens ein Produkt besitzen Modelle arbeiten fehlerhaft, aber der gezielte Ausschluss (klar definierter) wertloser Kunden ist fehlerfrei, sodass das Endmodell eine höhere Güte aufweisen müsste Normierung der Datensätze erforderlich, da Daten sowohl metrisch skaliert vorliegen ( z. B. Kredithöhe oder Beziehungsdauer) oder nominal bzw. ordinal (z. B. Geschlecht, Familienstand, Kreditwürdigkeit) Verbindung der Datensätze über die Kundennummer möglich (jeder Kunde hat eine eindeutige Kundennummer)

27 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 27 Data Preparation Ausschluss von Datenmaterial Produktnutzung_Giro und Dauer_Giro beinhalten die gleichen Fakten Wenn die Produktnutzung = 0 ist auch die Dauer_Giro = 0 Daraus folgt, dass Dauer_Giro überflüssig ist Ebenso bei Zins, Kredit, Riester, Depot Ausschluss von Kreditkarte, Baufinanzierung und Termingeld, Sparkarte laut Aufgabenstellung (keine adäquaten Daten)

28 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 28 Data Preparation Transformierung von Datensätzen Tabelle Konten und Kunden Verknüpfung der beiden Tabellen für jeden Monat mit den Informationen: – Beziehungsdauer – Alter – Vertriebskanal – Produktnutzungsdauer (Giro, Zins, Kredit, Riester, Depot) Nutzen der Produkte wurde binär kodiert Kunde nutzt Produkt 1 Kunde nutzt Produkt nicht 0 Alter: bis 17: Minderjährig wird ausgeschlossen ab 60 Beziehungsdauer: 0-3: Neukunde 3-12: 1 Jahr 13-24: 2 Jahre 25-60: 3-5 Jahre : 6-10 Jahre ab 121: mehr als 10 Jahre

29 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 29 Data Preparation Kundenwert 1/3 Für eine erste Analyse genügt ein relativ einfacher Initialkundenwert, der auf Basis des Laufzeitertrags ermittelt wird. In weiteren Schritt kann anhand von den verschiedenen Prognosemodellen ein Score für jeden Kunden erzeugt werden, der in einen präziseren und feiner abgestimmten Kundenwert einfließt Für die aktuelle Aufgabe genügt der Initialkundenwert Kunden haben zu einem bestimmten Zeitpunkt ein eine Menge an Produkten mit unterschiedlichem Ertrag erworben Je nach Ertrag erzeugen diese Kunden einen höheren oder niedrigeren Umsatz Kunden werden anhand dieses Umsatzes in verschiedene Werte-Klassen eingeteilt

30 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 30 Data Preparation Kundenwert 2/3 Ermittlung des Kundenwertes abhängig von der Zielstellung, wobei Ziele nicht klar voneinander trennbar sind: Erhöhung der Kundenbindung? Steigerung der Produktdurchdringung je Kunde? Steigerung des durchschnittlichen Umsatzes? Verbesserung der Kundenzufriedenheit? In diesem Fall: Steigerung der Produktdurchdringung Erhöhen des Umsatzes z. B. durch Cross Selling

31 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 31 Data Preparation Kundenwert 3/3 Dazu: Ermittlung passender Kennzahlen notwendig Möglich sind: Einlagenvolumen Kreditwürdigkeit Produktumsatz Beziehungsdauer ABER: Modell soll möglichst einfach gestaltet werden, dass so viele Eigenschaften wie notwendig und so wenige wie möglich verwendet werden. Dafür bieten sich der Produktumsatz (Laufzeiterträge) und das erwartete Cross- Selling-Potential an (ermittelt anhand der Prognosemodelle)

32 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 32 Data Preparation Vorgehen zur Kundenwertbestimmung 1/2 Zweistufiges Vorgehen: Schritt 1: - Initialkundenwert besteht lediglich aus Produktumsatz, da Potential noch nicht bekannt ist - Dieser Kundenwert fließt in Prognose-Modell ein Schritt 2: - tatsächlicher Kundenwert erzeugt durch neuen Kundenwert aus Ergebnis des Prognose-Modells von Schritt 1 - Berechnung anhand der Scores für die einzelnen Kaufwahrscheinlichkeiten der Produkte

33 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 33 Data Preparation Vorgehen zur Kundenwertbestimmung 2/2 Berechnung Initialkundenwert: Summe der Laufzeiterträge der Kunden und Einteilung in Klassen A bis E Berechnung des tatsächlichen Kundenwertes: Summe der Einzelscores für die Kaufwahrscheinlichkeiten für die 5 Produkte (maximal erreichbarer Wert: 5 Punkte) Beinhaltet durch Berücksichtigung des Initialkundenwertes bereits die jeweiligen Umsätze erneute Einteilung der Kunden in Klassen A bis E anhand der Höhe des Gesamtscores.

34 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 34 Data Preparation Hilfsmittel: ABC-Analyse Klassische ABC-Analyse gruppiert Kunden prozentual in Klassen ein, die einen bestimmten Umsatzanteil ausmachen Jedoch in SQL extrem komplex zu implementieren Abgewandelter Algorithmus sortiert Kunden absteigend nach Umsatz und ordnet absolute Mengen in die Klassen ein, sodass die ersten Kunden mit dem höchsten Umsatz Klasse A darstellen, die nächsten Kunden Klasse B usw. Die Mengen wurden so definiert, dass ca. 20 % der Kunden (A und B) 80 % des Umsatzes generieren A: B: – C: – D: – E Über

35 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Abschlusspräsentation … Data Understanding Data Preperation Modeling Assoziationsanalyse Clusteranalyse Prognosemodelle Kampagnen-Management Fazit

36 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 36 Teil der Aufgabenstellung: Entwickeln Sie jeweils ein Produktbezogenes Data-Mining-Modell zur Prognose von Cross-Selling-Abschlüssen auf die Produkte Linuskredit, Linusdepot, Linusgiro, Linuszins und Linusriester. Ziel der Analyse Eindruck darüber gewinnen, welche Produkte häufig gemeinsam genutzt werden. Modeling Assoziationsanalyse

37 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 37 Assoziationsanalyse Vorbereitung der Daten für Assoziationsanalyse Benötigter Datensatz: – Konten Enthaltene Daten: – Kundennummer als ID – Produktnutzung (Kredit, Depot, Giro, Zins, Riester) binär 0 oder 1 – Vermögensausprägung (negativ, ausgeglichen, positiv) nominal -1, 0 oder 1 – Alter (in 5 Stufen) nominal – Kreditwürdigkeit (gut, schlecht, unbekannt) nominal – Beziehungsdauer (5 Stufen) nominal – Kanal (Online, Filiale) binär

38 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 38 Assoziationsanalyse Einstellungen Der Datenfluss im Diagramm: Reduzieren der Werte, da Transaktionen wie Kredit oder Riester im verhältnis zur Gesamtzahl der Transaktionen relativ selten auftreten. Sie sollen aber trotzdem in der Analyse erscheinen Die Filtereinstellungen, um nicht zu berücksichtigende Produkte auszuschließen : Abbildung 6.1: Datenfluss Abbildung 6.2: Einstellung General Abbildung 6.3: Einstellung Class Variable

39 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 39 Assoziationsanalyse Ergebnis 1/2 Das Ergebnis der Analyse mit dem ermittelten Warenkorb. Hier zu sehen sind nur die Regeln, die auf der rechten Seite genau ein Ergebnis erzeugen Abbildung 6.4: Regel-Table

40 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 40 Assoziationsanalyse Ergebnis 2/2 Überblick über alle erzeugten Regeln: Abbildung 6.5: Regel-Table 2

41 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 41 Assoziationsanalyse Fazit Häufig zusammen gekauft werden Zins, Depot und Riester in allen möglichen Kombinationen Macht Sinn, da alle drei Produkte im Kern Sparprodukte darstellen Starken Lift erzeugen Riester-Produkte, die sowohl für Zins, als auch Zins Kombination mit Giro oder Depot häufig nachgefragt werden Diese Produkte werden jedoch vergleichsweise selten verkauft Handlungsmöglichkeiten: Kunden, die bereits ein oder mehrere Produkte besitzen, könnten entsprechend interessiert sein an den ermittelten Kombinationen. So bietet es sich an, Besitzer von Zins, die noch über kein Depot verfügen, ein Produktangebot vorzubereiten bzw. Depot-Besitzern auch Linuszins anzubieten.

42 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 42 Modeling Clusteranalyse Teil der Aufgabenstellung: Entwickeln Sie jeweils ein Produktbezogenes Data-Mining-Modell zur Prognose von Cross-Selling-Abschlüssen auf die Produkte Linuskredit, Linusdepot, Linusgiro, Linuszins und Linusriester. Ziel der Analyse Eindruck über die Kundenstruktur gewinnen. Gibt es typische Nutzergruppen, die ähnliche Eigenschaften aufweisen?

43 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 43 Clusteranalyse Vorbereitung der Daten für Clusteranalyse Benötigter Datensatz: Kunden_binary Enthaltene Daten: – Kundennummer als ID – Produktnutzung (Kredit, Depot, Giro, Zins, Riester) binär 0 oder 1 – Vermögensausprägung (negativ, ausgeglichen, positiv) nominal -1, 0 oder 1 – Alter (in 5 Stufen) nominal – Kreditwürdigkeit (gut, schlecht, unbekannt) nominal – Beziehungsdauer (5 Stufen) nominal – Kanal (Online, Filiale) binär

44 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 44 Clusteranalyse Vorgehen Nachdem der Clusternode keine zufriedenstellenden Ergebnisse hervorbrachte, kam der SOM/Kohonen-Node zum Einsatz Vorgehen: Sampling-Node mit Simple-Random (12345) als Starteinstellung und 4x6 Clustern Anschließend Beobachtung des Distance-Plots auf eine gleichmäßige Verteilung der Cluster und Prüfung der Clusterhäufigkeit in den Statistics Schrittweise Reduzierung der Clusterzahl brachte bei 2x3 Clustern das erste gute Ergebnis, bei dem die Cluster gut verteilt waren und keine Häufung mehr auftrat. Als wichtige Variablen zeigt sich stets die Beziehungsdauer, die Vermögensausprägung, Giro, Depot, Zins, Kredit. Abbildung 6.6: Datenfluss

45 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 45 Clusteranalyse Ergebnis 1/5 Abbildung 6.7: Übersicht Cluster

46 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 46 Clusteranalyse Ergebnis 2/5 ermittelten Distanzgraphen deutlich getrennt Abbildung 6.8: Distanzgraph

47 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 47 Clusteranalyse Ergebnis 3/5 Das Alter wurde nicht in die Cluster-Unterscheidung einbezogen Abbildung 6.9: Altersverteilung

48 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 48 Clusteranalyse Ergebnis 4/5 Schwerpunkt der Produkte auf verschiedene Klassen Abbildung 6.10: Produktverteilung

49 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 49 Clusteranalyse Ergebnis 5/5 Während Vermögensausprägung durchaus einen Einfluss hat, ist die Kreditwürdigkeit in allen Clustern gleich verteilt Abbildung 6.11: Verteilung von Kreditwürdigkeit und Vermögensausprägung

50 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 50 Clusteranalyse Fazit Es zeigen sich zwei auffällige Cluster-Gruppierungen: So gibt es stets ein Cluster Kreditkunden, das einen erheblichen Anteil an Kreditkunden beinhaltet, die eine stark negative Vermögensausprägung aufweisen und eine mittlere Beziehungsdauer ab 3 Jahren erreichen Die zweite Gruppe sind die Sparkunden mit positiver Vermögensausprägung, langer Bindungsdauer teils über 10 Jahre und allen drei Spar-Produkten Zins, Depot und Giro Die dritte Gruppe umfasst die verbleibenden Cluster mit vorrangig ausgeglichenem Vermögen und häufig einem Girokonto oder Depot Handlungsmöglichkeiten: Es lässt sich erkennen, dass im Cluster der Sparkunden die klassischen Sparprodukte häufig nachgefragt werden. Ein Ansatz wäre, Kunden zu finden, die ebenfalls vermögend sind, aber noch nicht alle Produkte besitzen. Zusätzlich ist eine Aktion denkbar, bei der Kunden, die alle Produkte besitzen, aber nur geringe Einlagen aufweisen, zusätzliches Geld überweisen, weil sie mit hoher Wahrscheinlichkeit noch woanders über Konten mit Spareinlagen verfügen.

51 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Abschlusspräsentation … Modeling Assoziationsanalyse Clusteranalyse Prognosemodelle Standardprognosemodelle Giro Kredit Riester Zins Depot Kampagnen-Management …

52 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 52 Modeling Prognosemodelle Teil der Aufgabenstellung: Entwickeln Sie jeweils ein produktbezogenes Data-Mining-Modell zur Prognose von Cross-Selling-Abschlüssen auf die Produkte linuskredit, linusdepot, linusgiro, linuszins und linusriester. Ziel der Modelle Klassifikation von Kunden, um Wahrscheinlichkeiten für Produktabschlüssen zu prognostizieren.

53 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 53 Modeling Vorbereitung der Daten für die Prognosemodelle Benötigte Datensätze: – Kundendaten_ – Kundendaten_ Transformationen: – Alter (nominal 5 Klassen) – Vermögensausprägung (ordinal -1 0 und 1) – Produktnutzung (binär für jedes Produkt) – Beziehungsdauer (nominal 5 Klassen) Kundenwert (Initialwert): – Klasse (nominal A bis E) – Umsatz (metrisch) Ausgangsdaten: – Kundennummer (id) – Alter (nominal 5 Klassen) – Kanal (binär) – Kreditwürdigkeit (nominal 3 Klassen) – Vermögensausprägung (ordinal -1 0 und 1) – Giro (binär) – Kredit (binär) – Riester (binär) – Zins (binär) – Depot (binär) – Beziehungsdauer (nominal 5 Klassen) – Klasse (nominal 5 Klassen) – Umsatz (interval )

54 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 54 Erstellung von Standardprognosemodellen Vorgehen 1/2 Aufgrund der Daten in Kundendaten_ Modelle entwickeln, welche Prognosen für Produktabschlüsse erstellen Prognosen werden mit den tatsächlichen Daten aus Kundendaten_ verglichen und anhand der Misclassification Rate und dem Fehler zweiter Art bewertet Fehler zweiter Art sollte möglichst klein sein, da dieser potentielle Kunden angibt, die nicht angesprochen werden entgangener Umsatz Um ein möglichst optimales Prognosemodell zu erhalten werden zunächst drei Standardmodelle erstellt und davon das geeignetste weiter optimiert Bevorzugt wird nach Möglichkeit der Entscheidungsbaum, da er viele positive Eigenschaften wie Verständlichkeit und hohe Performance besitzt Ausschluss von Kundendaten, welche bereits durch Kampagnen angesprochen wurden, um die Ergebnisse nicht zu verfälschen

55 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 55 Erstellung von Standardprognosemodellen Vorgehen 2/2 Anlegen zweier paralleler Datenstränge für je Trainings- bzw. Validierungsdaten aus Kundendaten_ und Testdaten aus Kundendaten_ Abbildung 6.12: Datenfluss

56 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 56 Erstellung von Standardprognosemodellen Einstellungen 1/3 Umsatz aus Datensatz ausschließen, da indirekt im Kundenwert enthalten: Anlegen von fünf Pfaden (mit je zwei Datensträngen) für jedes Produkt Jeweiliges Produkt als Target definieren: Abbildung 6.13: Attribute ausschließen Abbildung 6.14: Zielvariable definieren

57 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 57 Erstellung von Standardprognosemodellen Einstellungen 2/3 Künstliches Angleichen der Verteilung in den Target-Variablen, um neutralen Trainingsdatensatz zu erhalten Gleichverteilung der Daten für Target, sodass keine Ausprägung der Variable dominiert Abbildung 6.16: Angleichen Abbildung 6.15: Verteilung

58 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 58 Erstellung von Standardprognosemodellen Einstellungen 3/3 Datenstränge für Training, Validierung und Test aufteilen: Standardmodelle des Künstlichen Neuronalen Netzes, der Regresion und des Entscheidungsbaums erstellen: Abbildung 6.17: Datensatzaufteilung Abbildung 6.18: Standardmodelle Abbildung 6.19: Output

59 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 59 Erstellung von Standardprognosemodellen Vergleich Standardmodelle im Assesment-Node vergleichen Besonders geeignetes Modell auswählen, welches weiter zu optimieren ist Auswahl anhand von Missclassifcation für Test Erklärung: -Test: Vergleich des Modells mit Dezember -Validation: Zur Optimierung Trainingsmodelle Bevorzugte Auswahl für Entscheidungsbaum, sofern er nicht wesentlich schlechter ist Abbildung 6.20: Assesment

60 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 60 Optimierung Entscheidungsbaum Einstellungen Wichtigstes Bewertungskriterium ist die Misclassifiation Rate im Testdatensatz und der prozentuale Fehler zweiter Art Wenn alle Standardmodelle auf ähnlichen Niveau sind wird der Entscheidungsbaum versucht zu optimieren Wenn sich größere Abweichungen ergeben werden zusätzlich zum Entscheidungsbaum auch andere Modelle optimiert Optimierung Entscheidungsbaum: – Absenkung es Signifikanzlevels im Chi-Quadrat-Test – Absenkung der minimalen Beobachtungen je Blattkonten – Erhöhung der benötigten Beobachtungen für jede Split- Suche Abbildung 6.21: Einstellung Entscheidungsbaum

61 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 61 Optimierung Neuronales Netz Einstellungen Modellauswahl Kriterium auf Misclassification Rate ändern Versteckte Neuronen erhöhen, direkte Verbindungen zulassen Abbildung 6.22: Methode auswählen Abbildung 6.23: Einstellung Neuronales Netz

62 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 62 Optimierung Regression Einstellungen Methode auf Backward ändern Validation Misclassification als Kriterium wählen Abbildung 6.24: Einstellung Regression

63 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 63 Prognosemodelle Giro Die Misclassifikation Rates im Testdatensatz stellen sich wie folgt zusammen: Neuronal Network: 0, Optimiert: 0, Verschlechterung um 0,1 % Tree: 0, Optimiert: 0, Verbesserung um 1,2 % Regression: 0, Neuronales Netz ist bestes Modell, konnte aber nicht weiter optimiert werden Entscheidungsbaum konnte auch mit Optimierung nicht entsprechend verbessert werden Neuronales Netz wird als Prognosemodell für Giro genommen Abbildung 6.25: Assesment Giro

64 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 64 Prognosemodelle Giro Fehler zweiter Art von 4,7 % Abbildung 6.26: Fehlerverteilung

65 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 65 Prognosemodelle Kredit Die Misclassifikation Rates im Testdatensatz stellen sich wie folgt zusammen: Neuronal Network: 0, Tree: 0, Optimiert: 0, Verbesserung um 0,05 % Regression: 0, Alle Modelle liegen nah beieinander auf sehr hohem Niveau Der Entscheidungsbaum konnte somit auch nicht mehr nennenswert optimiert werden Optimierter Entscheidungsbaum wird als Prognosemodell für Kredit genommen Abbildung 6.27: Assesment Kredit

66 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 66 Prognosemodelle Kredit Sehr geringer Fehler zweiter Art von nur 0,8 % Abbildung 6.28: Fehlerverteilung

67 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 67 Prognosemodelle Kredit Entscheidungsregeln im optimierten Entscheidungsbaum Abbildung 6.29: Treeview

68 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 68 Prognosemodelle Riester Die Misclassifikation Rates im Testdatensatz stellen sich wie folgt zusammen: Neuronal Network: 0, Optimiert: 0, Verbesserung von 0,4 % Tree: 0, Optimiert: 0, Verbesserung um 12,9 % Regression: 0, Entscheidungsbaum mit Abstand am schlechtesten Optimierung bei anderen Modellen versprach kein Erfolg Optimierung bei Entscheidungsbaum verbessern Ergebnis signifikant, sodass Ergebnis vergleichbar wird mit anderen Modellen Optimierter Entscheidungsbaum wird als Prognosemodell für Riester genommen Abbildung 6.30: Assesment Riester

69 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 69 Prognosemodelle Riester extrem hoher Fehler zweiter Art von 47 % Abbildung 6.31: Fehlerverteilung

70 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 70 Prognosemodelle Riester Entscheidungsregeln im optimierten Entscheidungsbaum Abbildung 6.32: Treeview

71 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 71 Prognosemodelle Zins Die Misclassifikation Rates im Testdatensatz stellen sich wie folgt zusammen: Neuronal Network: 0, Tree: 0, Optimiert: 0, Verbesserung um 0,5 % Regression: 0, Entscheidungsbaum ist per se schon sehr gut, konnte aber nicht signifikant optimiert werden Optimierter Entscheidungsbaum wird als Prognosemodell für Zins genommen Abbildung 6.33: Assesment Zins

72 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 72 Prognosemodelle Zins extrem hoher Fehler zweiter Art von 44 % Abbildung 6.34: Fehlerverteilung

73 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 73 Prognosemodelle Zins Entscheidungsregeln im optimierten Entscheidungsbaum Abbildung 6.35: Treeview

74 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 74 Prognosemodelle Depot Die Misclassification Rates im Testdatensatz stellen sich wie folgt zusammen: Neuronal Network: 0, Optimiert: 0, Verschlechterung von 1,2 % Tree: 0, Optimiert: 0, Verbesserung von 5,4 % Regression: 0, Der Entscheidungsbaum ist ein guter Ausgangspunkt für das Modell und liefert optimiert, die besten Ergebnisse optimierter Entscheidungsbaum wird als Prognosemodell für Depot genommen Abbildung 6.36: Treeview

75 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 75 Prognosemodelle Depot 6,9 % Fehler zweiter Art Abbildung 6.37: Fehlerverteilung

76 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 76 Prognosemodelle Depot Entscheidungsregeln im optimierten Entscheidungsbaum Abbildung 6.38: Treeview

77 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Abschlusspräsentation … Modeling Assoziationsanalyse Clusteranalyse Prognosemodelle Standardprognosemodelle Giro Kredit Riester Zins Depot Kampangen - Management Fazit

78 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 78 Kampagnen-Management Vorgehen 1/2 Grundsätzliche Arbeitsweise: Vergleich der durchschnittlichen Monatsumsätze für das beworbene Produkt und die gesamte Abschlussmenge Kundenbasis: Wirkgruppe (nahm an Kampagne teil) Kontrollgruppe (nahm nicht an Kampagne teil) Datenbasis: Kampagnen-Tabelle (Kundennummer, Name, Wirkgruppe, Abschluss) Konten-Tabelle (Kundennummer, Abschluss, Produkt) Produkt-Tabelle (Name, Laufzeitertrag)

79 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 79 Kampagnen-Management Vorgehen 2/2 Für eine Bewertung der Kampagne wird nun untersucht, ob die angeschriebenen Kunden im Verhältnis einen höheren Umsatz erzeugt haben als die Kunden, die nicht angeschrieben wurden (Kontrollgruppe) Dazu kann der Gesamtumsatz betrachtet werden. Zur besseren Deckungsbeitragsbewertung ist jedoch die Betrachtung des Umsatzes besser, der ausschließlich mit dem beworbenen Produkt erzielt wurde Abbildung 7.1: Datenfluss

80 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 80 Kampagnen-Management Kreditmailing-Vergleich Ermitteln der Anzahl der angeschriebenen Kunden für die Kampagne: Alle Kunden in Wirkgruppe = 1 mit Kampagnenname = Kreditmailing sind die Wirkgruppe ( Kunden) Alle Kunden in Wirkgruppe = 0 mit Kampagnenname = Kreditmailing sind die Kontrollgruppe (3.610 Kunden) Für die Bewertung des Prognosemodells wurde ein Modell für Kredit auf Basis der Kundendaten mit Stand prognostiziert, wobei für das Training alle Kunden gefiltert wurden, die an Kampagnen teilgenommen haben Die ermittelten Kunden mit einer Kreditkaufwahrscheinlichkeit werden anschließend nach Wahrscheinlichkeit gescored Für eine Bewertung anhand der gemachten Kampagne wurden nur die Kunden angeschrieben, die sowohl in der Kampagne Kreditmailing aufgeführt waren als auch vom eigenen Prognosemodell als Kaufkunden bewertet wurden Daraus ergibt sich eine Wirkgruppe mit Kunden - die Kontrollgruppe bleibt gleich

81 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 81 Kampagnen-Management Kreditmailing-Vergleich Umsatz Wirkgruppe (Zeitraum 6 bis 8): Kredit: EUR abzgl. Kosten * 1,20 = EUR Nettoumsatz EUR Durchschntl. Brutto-Umsatz: 39,87 EUR Durchschntl. Netto-Umsatz: 39,47 EUR Einbezogene Kunden über 3 Monate: Umsatz Wirkgruppe (Zeitraum 6 bis 8): mit eigenem Prognose-Modell Kredit auf Basis von Mai für August Kredit: abzgl. Kosten * 1,20 = ,6 Nettoumsatz Durchschntl. Brutto-Umsatz: 39,48 EUR Durchschntl. Netto-Umsatz: 39,08 EUR Einbezogene Kunden über 3 Monate: Kontrollgruppe (Zeitraum 6 bis 8): Umsatz Kredit 6 bis 8: EUR Durchschntl. Umsatz: 34,74 EUR Einbezogene Kunden über 3 Monate:

82 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 82 Kampagnen-Management Ergebnis im Vergleich zur Kontrollgruppe Kampagnen-Ergebnisse im Vergleich zu Kontrollgruppe: Lift der Kampagne mit Brutto- und Netto-Ergebnissen 39,86 EUR / 34,74 EUR = 14,75 % 39,46 EUR / 34,74 EUR = 13,59 % Lift der prognostizierten Kampagne mit Brutto- und Netto-Ergebnissen 39,48 EUR / 34,74 EUR = 13,64 % 39,08 EUR / 34,74 EUR = 12,48 % Abbildung 7.2: Aufteilung der Vergleichsguppen

83 Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Abschlusspräsentation … Modeling Assoziationsanalyse Clusteranalyse Prognosemodelle Kampangen - Management Fazit

84 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 84 Fazit 1/3 Assoziation – Analyse zeigt guten Ersteindruck über das Kaufverhalten der Kunden – Ermöglicht Ergebnisse mit geringem Aufwand – Bietet im Gegensatz zu teureren Kampagnen-Aktionen eine günstige Cross-Selling- Grundlage im direkten Verkaufsgespräch Clustering – Ermöglicht Identifikation wesentlicher Kundengruppen in bestehender Kundenbasis – Bietet guten Ansatz um Kampagnen speziell auf diese Kundengruppen wie Kreditkunden oder Sparkunden auszurichten – Alternativ können neue Kampagnen entwickelt werden, um neue Kundengruppen in Abhängigkeit der Firmenstrategie aufzubauen

85 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 85 Fazit 2/3 Prognose für Produkte – liefert gute Ergebnisse für Kredit, Depot und Giro – Bei Zins und Riester verursacht der hohe Fehler zweiter Art hohe Opportunitätskosten, da Anteil positiver Kunden sehr gering ist Scoring – Aufwändig zu ermitteln – Nutzen des Scores und Umfang der einbezogenen Attribute extrem abhängig vom Ziel der Kundenbewertung – Für Produktprognose schon sehr einfacher Score auf Umsatzbasis ausreichend, da Modelle bereits über hohe Aussagekraft verfügen

86 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 86 Fazit 3/3 Kampagnen-Management – Kampagnen sehr nützlich für Umsatzsteigerung je Kunde im Vergleich zur nicht angeschriebenen Kontrollgruppe – Kampagnen-Ergebnisse mit Prognose-Modell erreichen vergleichbar gute Werte trotz eingeschränkter Datenauswahl Abbildung 8.1: Umsatzvergleich

87 TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Ausgewählte Aspekte der BI: Projektseminar Abschlusspräsentation– Seite 87 Literatur Hippner, H. et al; (2001): Handbuch Data Mining im Marketing, Vieweg, Wiesbaden Matignon, R.; (2007): Data Mining Using SAS Enterprise Miner, Wiley, New Jersey


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