Marktübersicht Die Linusbank Problembeschreibung Projektplan Hier bitte den (ausgeblendeten) Folientitel eingeben, z.B. „Agenda Kapitel 1“ Die Linusbank Marktübersicht Linusbank Übersicht Problembeschreibung Projektplan Deskriptive Analyse Kundenwertkonzept Klassifikationsmodell Kampagnenauswertung

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 %

Die Linusbank mittelgroße Filialbank mit 500.000 Kunden 5 Produkte : umfangreiches Data Warehouse mit historisierter Datenbasis sowohl Online- als auch Filialgeschäft

Klassifikationsmodell Kampagnenauswertung Hier bitte den (ausgeblendeten) Folientitel eingeben, z.B. „Agenda Kapitel 1“ Die Linusbank Problembeschreibung Projektplan Deskriptive Analyse Kundenwertkonzept Klassifikationsmodell Kampagnenauswertung

Problembeschreibung "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.“

Problembeschreibung 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 von Marketingkampagnen einführen

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Projektplan

Klassifikationsmodell Klassifikationsmodelle ordnen Elemente vordefinierten Segmenten zu Klassifikationsmodelle sind Entscheidungsbäume Künstliche Neuronale Netze Clusterverfahren Assoziationsanlyse Voraussetzung ist eine Segmentierung

Diskriminanzanalyse Aufgrund einer Menge von p Variablen ("features") auf die Klassenzugehörigkeit eines Objektes schließen Standard-Beispiel: Kredit-Scoring mtl. Einkommen Familienstand Beruf Kredithöhe Zurückzahlungsschema Auswertung nach Statistischen Kriterien, wie: Kleinste erwartete Fehlerrate Minimale erwartete Kunden

Diskriminanzanalyse