Bergwelt in der Nacht

Data Mining

Verstehen, was Ihre Kunden wirklich bewegt

Data Mining, der Schlüssel um auch Unerwartetes aufzudecken

Mit zunehmender Transparenz und Dynamik der Märkte müssen Angebote und Services immer passgenauer auf den einzelnen Kunden zugeschnitten werden. Langfristiger Erfolg ist nicht denkbar, ohne zu verstehen, was die eigenen Kunden antreibt und bewegt. Häufig haben Sie bereits Vermutungen darüber, warum Ihre Kunden handeln, wie Sie handeln. Doch stimmen diese Einschätzungen auch?

Mittels Data Mining Verfahren lassen sich sowohl erwartete als auch unerwartete Zusammenhänge in Ihren Kundendaten aufdecken. Auf Basis des Verhaltens Ihrer Kunden in der Vergangenheit identifizieren komplexe Algorithmen spezifische Muster, mittels derer sich auch Vorhersagen über die Zukunft treffen lassen. Nutzen Sie die Verfahren des Data Minings, um auf Basis der Ergebnisse Angebote passgenau zu modellieren und Ihre Kundensegmentierung oder Kündigerprävention (Churn Prevention) zu optimieren. Wir unterstützen Sie gerne dabei, aus den vielfältigen Analysemöglichkeiten wie beispielsweise der Klassifikation, dem Clustering oder der Assoziationsanalyse das geeignete Verfahren auszuwählen und wertvolle Erkenntnisse zu generieren.

Typische Fragestellungen, die sich mittels Data Mining beantworten lassen, sind:

  • Welche Produkte interessieren unsere Bestandskunden und wie können wir diese bestmöglich bewerben (Cross-Selling)?
  • Welche Kunden sind kampagnenaffin und welche Kampagnen sollten wir an sie ausspielen?
  • Wie können wir inaktive Kunden reaktivieren?
  • Wie können wir kündigungsgefährdete Kunden frühzeitig erkennen?

Die Bausteine einer Data Mining Beratung

Wir begleiten Sie während des gesamten Data Mining Projektes. Bei der Umsetzung von Data Mining Projekten hat sich insbesondere das Vorgehen basierend dem Cross-Industry Process for Data Mining (CRISP-DM) in der Praxis bewährt.

Darüber hinaus haben wir in unseren Projekten stets Ihre Data Governance im Blick und vermitteln Ihren Mitarbeitern notwendiges technologisches, methodisches und organisatorisches Know-how rund um Data Mining Projekte.

CRISP-DM gliedert sich in sechs Phasen, die iterativ durchlaufen werden:

  • Business Understanding

    Am Anfang des Projektes identifizieren wir gemeinsam mit Ihnen, die Fragestellungen, die mithilfe des Data Mining Projekts beantwortet werden sollen. Daraus erarbeiten wir Use Cases, die Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bringen und wählen geeignete Tools und Methoden zur Umsetzung dieser aus.

  • Data Understanding

    In diesem Schritt analysieren wir die internen und externen Daten, die in Ihrem Unternehmen zur Verfügung stehen. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Analyse der Datenqualität sowie der technischen Machbarkeit.

  • Data Preparation

    In der Phase der Data Preparation erstellen wir den finalen Datensatz. Wichtige Schritte hierbei sind das Data Cleansing (Verbesserung der Datenqualität) und das Feature Engineering (Konstruktion der Variablen).

  • Modeling

    Im Rahmen des Modelings wenden wir die geeigneten Methoden des Data Minings zur Beantwortung Ihrer Fragestellungen an. Um den Erfolg des Modells iterativ zu verbessern, werden Ihre Daten in Test- und Trainingssätze aufgeteilt.

  • Evaluation

    In der Evaluationsphase bewerten wir die Güte des Modells. Im engen Austausch mit Ihren Fachabteilungen werden die Ergebnisse des Modells ausgewertet.

  • Deployment

    In der letzten Phase unterstützen wir Sie bei der Integration Ihres Data Mining Projektes in die IT-Infrastruktur und die Business Prozesse Ihres Unternehmens.

Ihr Mehrwert einer Data Mining Beratung mit CINTELLIC

Um Data Mining schnell und effizient einsetzen zu können, ist es wichtig, neben den geeigneten Analyseverfahren auch die passende analytische Infrastruktur im Haus aufzubauen.

  • Wir stehen Ihnen beim gesamten Prozess zur Umsetzung von Data Mining Projekten beratend zur Seite – angefangen bei der Analyse des Ist-Zustandes hinsichtlich der vorhandenen Kundendaten, Businessprozesse und eingesetzten Technologien bis hin zur technischen Umsetzung der Business Use Cases, die einen wirklichen Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren.
  • Unsere Mitarbeiter sind keine reinen Analysten, sondern Businessberater. Dies bedeutet, dass sie stets ihr Branchen-Know-How und ihre Datenexpertise kombinieren, um die Verfahren des Data Minings auszuwählen, die zu Ihren Business Use Cases passen.
  • Mit unserem umfassenden Technologieverständnis unterstützen wir Sie dabei, technische Hindernisse zu überwinden und Ihre IT-Infrastruktur so aufzustellen, dass sie die entwickelten Modelle in Ihre Businessprozesse integrieren können.

Data Mining Referenzen

CINTELLIC hat bereits langjährige Erfahrung im Bereich Data Mining. Besonders in den Branchen Telekommunikation, Banken und Handel haben wir in den vergangenen Jahren zahlreiche Projekte zur automatisierten Erkennung von Affinitäten und Kündigungsgefahr begleitet. Hierzu zählen die Prognose der Churnwahrscheinlichkeit (inkl. Identifikation von Triggern) bei einer Bank oder die Entwicklung von Scoringmodellen zur Erhöhung der Aktivquote bei Neukunden und der Reaktivierung von Altkunden und Interessenten bei einem Handelsunternehmen.

Sie möchten Ihre Geschäftsprozesse mittels Data Mining optimieren? Wir unterstützen Sie  gerne auf Ihrem Weg zum datengetriebenen Unternehmen.

Wir beantworten gerne Ihre Fragen zum Thema Data Mining

CINTELLIC Consulting - Social Media