Entscheidungsunterstützende Systeme Analytisches CRM
Rahmenbedingungen
CRM-System
Instrumente des Analytischen
CRM
TIM Customer Intelligence
Die Ausgangssituation
Akbulut Guerra
Analytisches CRM
von Cem Akbulut
und Matteo Guerra
Im Mai 2007 bei Prof. Dr. König
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TIM Customer Intelligence
Die Ausgangssituation
Akbulut Guerra
Analytisches CRM
• Ausgangssituation • Rahmenbedingungen • CRM-System • Instrumente des analytischen CRM • TIM - Customer Intelligence
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TIM Customer Intelligence
Die Ausgangssituation
Akbulut Guerra
Die Ausgangssituation
• Intensivierung des Wettbewerbs
• Kampf um die Kunden
• Wachsende Datenflut
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TIM Customer Intelligence
Problemstellung
Akbulut Guerra
Definition des CRM
Paradigmenwechsel von der Produkt-
zur Kundenorientierung
Ziele des CRM
Konzept des CRM
Definition des CRM
CRM
-Sys
tem
CRM
-Kon
zept
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CRM
TIM Customer Intelligence
Problemstellung
Akbulut Guerra
Definition des CRM
Definition des CRM
„.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .CRM als eine kundenorientierte Unternehmensstrategie, die unter E i n s a t z m o d e r n e r I n f o r m a t i o n s - u n d Kommunikationstechnologien langfristig profitable Kundenbeziehungen durch ganzheitliche und i n d i v i d u e l l e M a r k e t i n g - , Ve r t r i e b s - , u n d Servicekonzepte festigt“
Quelle: Hippner/Wilde 2004
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TIM Customer Intelligence
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Akbulut Guerra
Definition des CRM
Paradigmenwechsel von der Produkt-
zur Kundenorientierung
Ziele des CRM
Konzept des CRM
Paradigmenwechsel von der Produkt- zur Kundenorientierung
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Definition des CRM
Paradigmenwechsel von der Produkt-
zur Kundenorientierung
Ziele des CRM
Konzept des CRM
Ziele des CRM
Gewinn bzw.Rentabilität Wachstum Sicherheit
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Paradigmenwechsel von der Produkt-
zur Kundenorientierung
Ziele des CRM
Konzept des CRM
Konzept des CRM
Integration Analyse Segmentierung Differenzierung
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Akbulut Guerra
Ziele des analytischen CRM
• Gewinnung betriebswirtschaftlich relevanter Informationen
• Unterstützung im strategischen Bereich
• Analysieren vorhandener Kundenbeziehungen
• Analysieren und prognostizieren des Kundenverhaltens
• Stabile Kundenbeziehung
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Data Mining
Olap
Data Warehouse
Olap
Data Warehouse
Definition des Data Warehouse „Ein Data Warehouse repräsentiert eine von den operativen Datenbanken getrennte Decision-Support Datenbank (Analyse-Datenbank), die primär zur Unterstützung des Entscheidungsprozesse im Unternehmen genutzt wird, wobei Die Daten unternehmensweit zur Verfügung gestellt werden.“
Quelle: http://www.informatik.uni-freiburg.de
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Data Mining
Olap
Data Warehouse
Olap
Data Warehouse Data Warehouse
Merkmale des Data Warehouse
Datenquelle des Data Warehouse
Nutzen des Data Warehouse
Merkmale des Data Warehouse
• Themenorientierung
• Zeitraumbezug
• Struktur- und Formvereinheitlichung (Integration)
• Nicht-Volatilität
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Data Mining
Olap
Data Warehouse
Olap
Data Warehouse Data Warehouse
Merkmale des Data Warehouse
Datenquelle des Data Warehouse
Nutzen des Data Warehouse
Datenquellen des Data Warehouse
• Unternehmensinterne Datenquellen
• Unternehmensexterne Datenquellen
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Data Warehouse
Olap
Data Warehouse Data Warehouse
Merkmale des Data Warehouse
Datenquelle des Data Warehouse
Nutzen des Data Warehouse
Nutzen des Data Warehouse für Projekte
• Effizienterer Werbemitteleinsatz
• Erkennen Abwanderungsbereiter Kunden
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Data Mining
Olap
Data Warehouse
Multidimensionale
E. F. Codd (1993) On-Line Analytical Processing als
und
Benutzerfreundliche Kundenanalysetechnologie
E Extraktion T Transformation L Laden
Data Warehouse
Olap
Datenquelle
Datenerfassung
Datenhaltung
Datenbereitstellung
Präsentation
Data Warehouse Data Warehouse
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Multidimensionale
Kundenanalysetechnologie
Quantität
Zeit
Produkte
Olap
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Olap
Produkte
Zeit
Zeit
Zeit
Produkte
Drill-Down
Roll-up
Roll-up
Drill-Down
Drill-Down
Roll-up Benutzerfreundliche
Kundenanalysetechnologie
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Olap
Benutzerfreundliche
Kundenanalysetechnologie
Produkte
Monate
Slice
Produkte
Monate
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Data Mining
Olap
Data Warehouse
Olap
Data Mining
Datenbank
Wissen
Auswahl
Vorverarbeitung
Transformation
Data Mining
Ziel Daten
Vorverarbeitete Daten
Transformierte Daten
Pattern
(Muster)
als Kundenanalysesystem
durch ein
„Extraction Process“
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Data Mining
Die meisten Unternehmen verfügen über eine große Database aus operativen Daten, die potenziell wichtige Informationen enthält
Ziel: mehr Wissen über den Kunden generieren
Wie?
Durch die Umsetzung
von Lerntechniken
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Data Mining
Olap
Data Warehouse
Olap
Neuronale Netzwerke
Clustering
Assoziationregeln
entscheidungsbäume
Neuronale Netzwerkstrukturen
Output Ebene
Input Ebene
Verborgene Ebenen
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Data Mining Neuronale Netzwerke
Als Beispiel
„Multi Layer Perception“
Gewichte
Gewichte
Gewichte
Gewichte
Effektiver Output
Erwarteter Output
Fehler
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Data Mining
Olap
Data Warehouse
Olap
Neuronale Netzwerke
Clustering
Assoziationregeln
entscheidungsbäume
Struktur von Entscheidungsbäumen
Wurzel
Knoten Knoten
Blättern Blättern Blättern Blättern
Regel
Regel
Regeln: Wenn - Dann
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Data Mining Entscheidungsbäume
Ziel: Durch Splitting Kriterium, eine optimale Anzahl von Splitts zu finden, die den Fehlerraten minimieren
Split 1
Split 2
1 2
3
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Data Mining
Olap
Data Warehouse
Olap
Neuronale Netzwerke
Clustering
Assoziationregeln
entscheidungsbäume
Beispiel :
70% der Kunden, die Spaghetti, Wein und Tomaten kaufen, kaufen auch Basilikum
Oft als market basket analysis bezeichnet
Regel:
Wenn Kunden Spaghetti, Wein
und Tomaten kaufen, dann
kaufen sie auch Basilikum
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Data Mining Assoziationregeln
• Kombination total von gekauften Produkten: 100
• Kombination die Wein beinhalten: 30
• Kombination die Spaghetti beinhalten: 40
• Kombination die Spaghetti und Wein beinhalten: 20
Alle die Kombinationen
Mit Wein
Mit SPaghetti
Wein und Spaghetti
Wenn Kunden Wein kaufen, dann kaufen sie auch Spaghetti
Deckung : 40/100 = 40%
Konfidenzgrad: 20/40 = 50%
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Data Mining
Olap
Data Warehouse
Olap
Neuronale Netzwerke
Clustering
Assoziationregeln
entscheidungsbäume
Einteilung in Klassen gemäß einem Ähnlichkeitsmaß
Ziel :
Datenmenge auf wenige besser interpretierbare Cluster reduzieren, die homogener sind
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Data Mining Clustering
Beispiel
Individuum Alter Einkommen Augenfarbe Geschlecht
A 62 Mittel Braun W
B 53 Mittel Grün M
C 47 Hoch Braun W
D 32 Mittel Grün M
E 21 Hoch Blau W
F 27 Hoch Braun M
G 50 Klein Blau W
H 46 Hoch Blau M
I 27 Klein Blau W
L 68 Klein Blau M
Individuum Alter Einkommen Augenfarbe Geschlecht
E 21 Hoch Blau W
F 27 Hoch Braun M
H 46 Hoch Blau M
C 47 Hoch Braun W
A 62 Mittel Braun W
B 53 Mittel Grün M
D 32 Mittel Grün M
G 50 Klein Blau W
I 27 Klein Blau W
L 68 Klein Blau M
Einkommen Einteilung
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&
TIM Leader des Marktes
47,1% 36%
16,7% 0,2%
Tim Vodafone Wind H3G
Juni 2003
SAS ist mit 1,9 Milliarden US-Dollar Umsatz weltweit größter Anbieter von Business-Intelligence-Software. Die strategisch-analytischen Lösungen von SAS werden von Unternehmen in 112 Ländern eingesetzt.
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Die Rolle der Kunden für TIM
SEGMENTIERUNG
ANALYSE EXTERNE DATEN AD HOC UND KONTINUIERLICHE FORSCHUNGEN
ANALYSE INTERNE DATEN
CUSTOMER PROFILING
WETTBEWERBFÄHIGES VERGLEICH
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Aus folgenden Gründen :
Konvergenz zwischen betrieblicher
Politik und Kundenbedürfnissen
Charakteristik des italienischen
Markts
Charakteristik des
Mobiltelefonmarkts Physiologischer Bedarf stark und zuverlässig sein
basiert auf der Notwendigkeit eines Customer Profiling System
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Ziele des Customer Profiling bei TIM
Die Customer Profiling Systeme von TIM sind Instrumente die
zur Verfügung stehen um marketing Strategien zu entwickeln,
die durch verschiedene Indikatoren die Möglichkeit geben :
• Kenntnisse über die Verhältnisse des einzeln Kunden zu besitzen;
• Die optimale Beziehung zu den Kunden definieren.
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Die Customer Profiling bei TIM Das Customer Profiling Consumer: System ist den 24 Millionen TIM Kunden gewidmet
Analyse des Kundenverhaltens während des Voice-Services
Das Customer Profiling Business: System ist den 2 Millionen betrieblichen Netzen von TIM gewidmet
Das Customer Profiling VAS: System ist den 26 Millionen Netzen von TIM gewidmet
Analyse des Unternehmensverhaltens während des Voice-Services
Analysis des Verhältnis beim Verbraucht von Vas Produkten
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Beschreibung der Systeme : Struktur und
Arten der Analyse
Informative Systeme
Customer Profiling Systeme
Berechnung der Indexe
Datawarehouse
DWH
Interface
Customer Profiling Analyse
Segmentierung Clustering
0%
10%
20%
30%
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160
8 2
5
5
7
4 1
3
7
1 5
4
2
8
7 3
6
4
7
Reporting Data Mining
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Interface
Haupt realisierte Aktivitäten
Marketing Customer care Pianificazione e controllo
Analyse des Einflusses von neuen Tarifen, Dienstleistungen
Definition und Individualisierung der Targets
ex-post Analysen Clustering der Kunden Unterstützung für
Marktforschung
Unterstützung für den Kundenkontakt
Herausziehung von Listen für loyality und Retention Maßnahmen
Dimensionierung der Kampagne
Analyse der Tarif Rentabilität, Dienstleistungen und Kampagnen
Periodisches Reporting Definition des Budgets
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Integration Marktforschung und Profiling
Marktforschung
Markt Szenarien und Motivationen des Verhaltens, in Kundenoptik
Analyse über die ganze
Kundenbasis
CUSTOMER PROFILING
Benutzung der profiling Informationen um: Wissen Beschreiben
Das Verhältnis der Kundenbase
Integrierte Analyse (interne/externe Daten) Über die ganze Kundenbasis zu arbeiten, ermöglicht spezifisch zu verstehen WER DER TIM KUND IST , WIE SICH SEIN VERHALTEN ZEITLICH
VERÄNDERT, IN WELCHES SEGMENT DER KUNDE GEHÖRT
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Architektur der Lösung Customer Intelligence Customer
CRM Dealer
Marketing
Netz
Data Warehouse
Scalable Performance Data Server
Segmentierung Berechnung der Prognoseindexen
Reporting
Betriebliche Prozesse und
Systeme
Exogene Variablen
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
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Die Ausgangssituation
Akbulut Guerra
Zusammenfassung und Ausblick
• Integration der Kundendaten
• Individuelle Kundenansprache
• Kundenspezifische Bearbeitungsstrategien
• Personalisierung durch eCRM
• Kritische Frage:
Verletzt die Transparenz des Kunden seine Privatsphäre?
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Die Ausgangssituation
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Danke für eure Aufmerksamkeit
Danke
tesekür ederiz
Thanks
Merci
Спасибо Tack
Kiitos