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Ein umfangreiches Kundenbild ist die Grundlage unserer Prognosen, wie sich ihre Kunden zukünftig verhalten werden. Dazu modellieren wir sehr komplexe, multivariate Datenmodelle, die einen 360°-Blick auf einen Kunden ergeben:
Da die Variablen alle gleichzeitig ausgewertet werden, werden keine vereinfachenden Annahmen über das Kundenverhalten gemacht. Übliche Methoden können so große Datenmodelle nicht behandeln und ignorieren damit einen Großteil des Kundenverhaltens.
Die Neuronalen Netze von Neuroconsult lernen nicht-triviale Muster aus dem tatsächlichen Kundenverhalten
und liefern hochqualitative Segmentierungen und Prognosen.
In der folgenden Übersicht möchten wir Ihnen die wichtigsten Aspekte von Data-Mining-Projekten vorstellen: Von den ersten Vorgesprächen bis zur endgültigen Implementierung von regelmäßigen Scoringanalysen.
Dieser Abschnitt beschreibt die vier in der Praxis wichtigsten Zielsetzungen von Data-Mining-Analysen: Response Optimization, Cross Selling, Customer Retention und Bonitätsscoring. Anhand von vier Beispielen werden wir diese Szenarien näher beschreiben. mehr...
Eine exakte Planung und Vorbereitung von Data-Mining-Prozessen wird in der Praxis häufig vernachlässigt, was später unausweichlich zu Komplikationen und unnötigen Projektverzögerungen führt. Wir weisen Sie auf alle notwendigen Vorbereitungen hin und begleiten jeden Einzelschritt dieser Phase. mehr...
Erfolgreiches Data Mining basiert nicht nur auf einer ausreichenden Qualität der Daten, sondern auch auf einer angemessenen Aufbereitung der Daten. Unsere Analysesoftware Score™ 4.0 vereinfacht diesen Prozess der Aufbereitung, wie in diesem Abschnitt genauer beschrieben wird. mehr...
Score™ 4.0 erlaubt die Analyse von extrem großen Datenbeständen, z.B. 10 Millionen Datensätzen bei 500 Variablen, auf einem handelsüblichen PC. Sämtliche Arbeitsschritte sind in einem einzigen Tool zusammengefasst, das mit seiner klaren Benutzeroberfläche und seinen hochentwickelten Analyseroutinen sehr kurze Analysezeiten möglich macht. mehr...
Die eigentliche Bewertung, das Scoring, von Kundendaten lässt sich mit Score™ 4.0 vom Analyseprozess vollständig abkoppeln und automatisieren. Der Scoring-Prozess kann somit sehr einfach auf ein verteiltes Rechnersystem übertragen werden, um sehr hohe Datenaufkommen sehr rasch verarbeiten zu können. mehr...
Im Anschluss an eine Data-Mining-Analyse kann man sehr exakt überprüfen, wie erfolgreich die anschließende Marketingaktion verlaufen ist - oder verlaufen wäre, sofern man sich noch in der Testphase eines Data-Mining-Projektes befindet. Auf Wunsch beraten wir Sie gerne über geeignete Prüfverfahren, die eine genaue Ermittlung des Data-Mining-Erfolges zulassen. mehr...