Die optimale Erfassung von Kundenpräferenzen, maßgeschneiderte Angebote und Werbekampagnen gehören heute zur Überlebensstrategie vieler Unternehmen. Daher ist es notwendig das Marketingbudget möglichst zielgerichtet zu verwenden. Eine Erhöhung der Response-Rate von Direkt-Marketing-Kampagnen steht häufig im Zentrum der Bemühungen. Das heißt es müssen diejenigen Kunden mit den größten Kaufwahrscheinlichkeiten identifiziert werden. Um dies zu erreichen können mit Hilfe von Clementine Modelle entwickelt werden. Zusätzlich fasst man jene mit ähnlichen Merkmalen (Profilen) zu Gruppen zusammen, die ähnliches Kaufverhalten zeigen. Die Kenntnis der Kundenprofile erlaubt anschließend die Entwicklung maßgeschneiderter Produkte und deren zielgerichtete Vermarktung. Das Verkaufs- und Marketingteam verfügt nach der Modellierung über Listen von Kunden und deren Profilen. Dadurch wird eine gezielte Bearbeitung der Kundensegmente ermöglicht, was die Response-Rate des nächsten Mailings oft mehr als verdoppelt.
Ein anderer Anwendungsbereich für Clementine ist z.B. gezieltes Customer Relationship Management zur Reduzierung der Kündigerraten (Churning).
Die Kündigung von Kunden ist in Anbetracht des entgangenen Umsatzes und der Kosten für die Neuakquisition von Kunden ein sehr kostspieliges Problem. Mit einer frühzeitigen Identifikation der Kunden mit Kündigungsabsicht und der Kündigungsgründe kann die Kundenbeziehung effizienter gestaltet werden. Optimales "Customer Relationship Management" mit Clementine berücksichtigt das Verhalten des einzelnen Kunden und führt zu einer individuell ausgestalteten Kundenbeziehung. Dadurch wird die Kundenbindung erhöht und potenzielle Kündiger entsprechend sensibilisiert angesprochen.
Die in CRM-Systemen gespeicherten Datensätze beinhalten sehr viele Informationen zu jedem Kunden. Ein gutes Data Mining-Modell kann eine korrekte Prognose von bis zu 90% der Kündigungen erstellen. Durch die daraus gewonnenen Erkenntnisse können Kunden, bei denen eine hohe Kündigungswahrscheinlichkeit erkannt wurde, mit speziellen Maßnahmen gehalten werden.
Mit Clementine erhalten Sie eine professionelle Data Mining Workbench, die den gesamten Analyseprozess durch eine einzigartige grafische Programmieroberfläche darstellt. Clementine unterstützt den gesamten Data Mining Prozess vom Datenzugriff, der Datenaufbereitung und Modellbildung bis hin zur Modellanwendung. Neben umfangreichen Datenimport- und Aufbereitungsprozeduren sind Entscheidungsbäume, Neuronale Netze, Clusterverfahren, Assoziations- und Sequenzassozisationsverfahren sowie Faktoren- und Regressionsanalysen enthalten, um Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen.
Hohe Performance wird u.a. durch ein automatisches Zurückstoßen von Datenaufbereitungsschritten via SQL in Datenbanken erzielt. Es können in einem Analysestream jederzeit auch verschiedenste Datenquellen zusammengespielt werden. Erstellte Modelle können sehr einfach ohne eine Clementine-Version verteilt und zum Einsatz gebracht werden.
Die Kombination von Clementine und SPSS bietet eine umfassende Data Mining Lösung für alle Anwendungsgebiete.
Predictive Analytics
kann Ihre Organisation noch
erfolgreicher machen
Weitere Produkte
Ressourcen
Demos und Downloads
