Scoring: Kaufwahrscheinlichkeiten ermitteln und gezielt Umsätze steigern

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1 whitepaper Scoring: Kaufwahrscheinlichkeiten ermitteln und gezielt Umsätze steigern INHALT S. 1. Was ist Scoring? 2 2. Fallstudie: Response-Scoring 3 3. Wirtschaftlich Arbeiten mit D&B Business Scoring 4 4. Bestimmung des Return on Investment (ROI) 6 5. Fazit 6 Das D&B Business Scoring: Unerreichter Nutzen 7 Ihr Ansprechpartner 8 Über D&B 8

2 1. Was ist Scoring? Scoring ist ein Punktbewertungsverfahren. Der Begriff kommt aus dem Englischen, to score bedeutet punkten bzw. Punkte machen. Beim Scoring werden Punkte bzw. Bewertungen abgegeben, die dazu verwendet werden, die Wahrscheinlichkeit von Ereignissen zu prognostizieren. Im Marketingbereich werden hierbei meist statistische Analyseverfahren verwendet, um zielgruppenkonforme Vertriebsaktivitäten oder Mailings zu planen. Scores helfen die Response- oder Kaufwahrscheinlichkeit zu bewerten, Zielgruppen zu verfeinern oder Neukundenpotenziale zu finden und verdeckte Umsatzpotenziale zu aktivieren. Fokussierte Kundenansprache mit Lead-Scoring Meist weisen nur wenige Leads eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit auf. Die Kunst besteht darin, genau diese Gruppe zu finden und dann entsprechend zu pflegen, zu informieren und zu kontaktieren. Ein Lead-Scoring findet genau diese aussichtsreichen Leads. Jede Kundenanfrage kann anhand von Kaufwahrscheinlichkeiten beurteilt und entsprechend behandelt werden. Eine strukturierte Marktbearbeitung mit einer Priorisierung der Anfragen nach Kaufwahrscheinlichkeit wird somit möglich. Response-Optimierung: die Zielgruppe verfeinern Mit dem Scoring-Verfahren können Unternehmen ihre Kundenzielgruppe individuell verfeinern und besser segmentieren. Im Ergebnis kann das vorhandene Marketingbudget fokussiert eingesetzt und die Responsequote gesteigert werden. Interessentendaten werden folgendermaßen bewertet: Welche Wahrscheinlichkeit haben sie, zu einem Kunden zu werden? Bewertung von Bestandskunden: Entdecken verdeckter Umsatzpotenziale Mit Hilfe der Scoring-Modelle können Vertriebsabteilungen die verborgenen Schätze in den Kundendaten heben. Durch den Scorewert lässt sich einfach erkennen, welche Kunden ihrer Struktur nach A-Kunden sein könnten, jedoch den entsprechenden Umsatz noch nicht gebracht haben. Gerade in Zeiten knapper Ressourcen und Budgets birgt dieser Bestandskundenausbau eine schnelle Umsatzchance. Und hierzu müssen keine neuen Kunden gewonnen, sondern bestehende Kunden systematisch ausgebaut werden. Cross-Selling Durch den Einsatz multivariater Methoden oder Data- Mining-Techniken werden verdeckte Cross-Selling-Potenziale gefunden: Es lassen sich Einflussfaktoren identifizieren, die einen hohen Zusammenhang zwischen der Kaufwahrscheinlichkeit des Produktes A und des Produktes B aufweisen, und mit einem Score bewerten. Das Verfahren im Einzelnen Beim Scoring werden die Merkmale identifiziert, die den aussagekräftigsten Zusammenhang mit dem gewünschten Ergebnis (z. B. der Kaufwahrscheinlichkeit oder der Umsatzhöhe) aufweisen. Hierzu werden die Kundendaten individuell mit den vorhandenen Merkmalen auf der D&B Datenbank, als Referenzdatenquelle, verknüpft und analysiert. Um eine konkrete Kaufwahrscheinlichkeit für jeden Kunden zu prognostizieren, durchlaufen die Daten verschiedene multivariate Verfahren. Das Ergebnis dieser Analysen kann z. B. zu einem Lead-Scoring führen: Hierfür wird ein Vorhersagemodell entworfen, dass anhand eines einfachen Regelwerks (einer Scorecard) jeder Anfrage (Lead) eine Punktebewertung (Score) zuweist. Damit kann der Vertrieb die Wertigkeit der Anfrage einfach beurteilen und entsprechend reagieren. 2

3 Analyse von vergangenheitsbezogenen Daten aus D&B Datenpool Merkmale aus Kundenstamm Identifikation der aussagekräftigsten Merkmale für eine stabile und trennschafte Prognose Wirkungen der Merkmale werden analysiert ein D&B Business Scoring Prognosemodel erstellt aussage zu zukünftigem Verhalten ergebnis wird prognostiziert 2. Fallstudie: Response-Scoring Für ein Unternehmen mit hohem Postaufkommen eignet sich beispielsweise ein Response-Scoring. Ziel ist es hierbei, eine Kaufwahrscheinlichkeit über eine prognostizierte Responsequote zu berechnen. Als Basis für das Scoring werden Daten aus vergangenen Marketingaktionen herangezogen. Hierbei wurde als Merkmal definiert: Wer hat gekauft? und Wer hat nicht gekauft? eine Gut-Schlecht-Definition. Zur Entwicklung eines Response-Scorings bietet sich die CHAID-Analyse ( Chi-squared Automatic Interaction Detection -Analyse) an. Für die Analyse ist es notwendig, möglichst viele Merkmale analysieren zu können, damit alle Einflüsse auf die Responserate abgedeckt sind. So werden meist die von Kundenseite gelieferten Daten mit Merkmalen aus dem D&B Datenpool (z. B. Branche, Unternehmensgröße, Jahresumsatz, Gewinn/Verlust, Rechtsform oder Anzahl Konzernmitglieder) angereichert. Diese Datenbasis bildet anschließend die Grundlage für multivariate Analysen und ein detailliertes Data Mining, an dessen Ende ein Entscheidungsbaum entsteht. Aus dem abgebildeten Entscheidungsbaum lassen sich Merkmalskombinationen für gute und schlechte Responseraten ableiten: Ein Unternehmen aus einer der 14 Branchen des Branchenclusters 3, das mehr als 100 Mitarbeiter hat und eine Aktiengesellschaft (AG) ist, hat statistisch gesehen eine Kaufwahrscheinlichkeit von 55 Prozent. Ein Unternehmen, das bei ansonsten gleichen Daten eine GmbH ist, hat hingegen nur eine Kaufwahrscheinlichkeit von 10 Prozent. Ein Unternehmen mit weniger als 10 Mitarbeitern aus dem Branchencluster 1 und einem Risikoindikator von 3 oder 4 hat dagegen nur eine Kaufwahrscheinlichkeit von 2 Prozent. 3

4 Mit dem Entscheidungsbaum als Ergebnis können die Verantwortlichen in Marketing und Vertrieb die Responsequoten deutlich optimieren: Zur Erhöhung der Responsequote zukünftiger Marketingaktionen, werden alle Merkmalskombinationen ausgeschlossen, bei denen eine unterdurchschnittliche Responserate prognostiziert wird. Kundendaten mit D&B Daten Analysebasis Branchencluster 1 22 Branchen Mitarbeiter im Unternehmen < 10 > = 10 Risikoindikator Branchencluster 2 12 Branchen Mitarbeiter im Unternehmen < 50 > = 50 Umsatz k Branchencluster 3 14 Branchen Mitarbeiter im Unternehmen < 100 > = 100 Rechtsform 1,2 3,4 < 250 > = 250 GmbH AG Kaufwahrscheinlichkeit in % Meist weist das Response-Scoring einen zusätzlichen positiven Effekt auf: Es führt zu einer besseren Responsequote und darüber hinaus durch die größere Produktaffinität in der optimierten Zielgruppe zur Steigerung des Bestellvolumens bzw. des Umsatzes pro Kunde. 3. Wirtschaftlich Arbeiten mit D&B Business Scoring Der tatsächliche Nutzen eines Scorings lässt sich auch in Zahlen ausdrücken. Scoring-Verfahren ermöglichen eine deutlich effizientere Zielgruppenauswahl. Der Erlös kann von Euro auf über Euro mit dem Einsatz von Scoring-Methoden gesteigert werden, wie das nachfolgende Beispiel verdeutlichen soll. In der Tabelle des Beispiels ist ersichtlich, dass die ersten vier Segmente, die mit einem Scoring-Verfahren bewertet wurden, eine deutlich höhere Response erzeugen. Der Response-Index liegt hier über 100, wobei 100 der Durchschnitt ist. Bei 50% der besten gescorten Adressen haben bereits 87 Prozent aller Responder reagiert (Segment 5). Die bewerteten Adressen lassen sich nach der Responsewahrscheinlichkeit ordnen und in Segmente wie oben einteilen. Wie zu sehen ist, wird die Zielgruppenauswahl deutlich effizienter. Überdurchschnittliche Responseergebnisse sind zu erwarten, wenn nur die Segmente 1 bis 4 angeschrieben bzw. kontaktiert werden. 4

5 Response-Auswertung Dezile Anzahl der Adressen Anzahl Reagierer Gewinn (kummulierter Responderanteil) in % Response Index Segement Segement Segement Segement Segement Segement Segement Segement Segement Segement GESAMT Das verbesserte Responseverhalten, und damit eine gute Prognosegüte, wird im Gewinndiagramm sichtbar. Auf der gelben Linie sind kumulative Perzentilgewinne abgetragen. Die graue Linie (Gleichverteilungslinie) repräsentiert eine zufällige ungeordnete Auswahl der Adressen. Ein gutes Prognosemodell erzeugt eine möglichst große Fläche zwischen der gelben und der grauen Line bzw. einen möglichst großen Abstand zwischen den beiden Linien. Bereits 87 Prozent aller Responder haben bei 50 Prozent der Aussendungen reagiert. Bei einer zufälligen Auswahl von Adressen, läge dieser Wert entlang der grauen Line und daher an diesem Punkt bei 50 Prozent. Je schlechter das Modell ist, desto näher nähert sich die gelbe Linie der Grauen an. %

6 4. Bestimmung des Return on Investment (ROI) Der Return on Investment lässt sich einfach bestimmen. Da jeder Adresse ein Scorewert zugeordnet werden kann, ist auch die Beurteilung der Wirtschaftlichkeit einer Adresse möglich: Für das Beispiel wird angenommen, dass pro angeschriebener Adresse Kosten von 2,50 Euro entstehen. Eine erfolgreiche Response erzielt im Schnitt einen Umsatz von 25 Euro. Durch den Scorewert kann nun vorab in Segmente mit guter und schlechter Responsequote unterteilt werden. ROI-Berechnung Dezile Anzahl der Adressen Anzahl Reagierer ROI ROI (kummuliert) Segement Segement Segement Segement Segement Segement Segement Segement Segement Segement GESAMT Ohne Prognosemodell würden alle Adressen auch die schlechten angeschrieben. Somit ist beim undifferenzierten Einsatz aller Adressen ein ROI von Euro möglich ([7.000 Reagierer x 25 Umsatz] - [ x 2,50 Kosten]). Werden Segmente mit einem negativen ROI nicht angeschrieben bzw. gegebenenfalls durch vielversprechendere Adressen ersetzt, ist ein ROI von Euro möglich, da die Segmente 6 bis 10 nicht kontaktiert werden ([6.090 Reagierer x 25 Umsatz] - [ x 2,50 Kosten]). 5. Fazit Die Zielgruppe wird genauer auf die Responder abgestimmt, daher bringen Scoring-Verfahren eine deutliche Effizienzsteigerung. Der Return on Investment lässt sich einfach optimieren, da die Scorewerte die Einteilung in Segmente mit guter und schlechter Responsequote erleichtern. 6

7 Das D&B Business Scoring: Unerreichter Nutzen Das Business-Scoring-Modell von D&B basiert auf der weltweit größten B2B-Datenbank mit über 160 Mio. Unternehmenseinträgen. Alle Daten in dieser Referenzdatenbank liegen in einer einheitlichen Form vor und sind über den DUNSRight -Prozess qualitätsgesichert. Die hohe Qualität und Quantität ist eine Grundvoraussetzung für eine hohe Prognosegüte. Die Expertise von D&B mit Wirtschaftsinformationen reicht über 160 Jahre zurück: Greifen Sie auf das Wissen unserer Scoring-Experten zurück, die mit dieser einmaligen Datenbasis eine konkurrenzlose Qualität der Analyseresultate erreichen. Die verschiedenen Prognosemodelle sind für unterschiedliche Einsatzzwecke optimiert, allen Modellen gemeinsam ist, dass sie auf die Daten der größten B2B- Datenbank zurückgreifen. D&B Business Scoring Prognosemodell fokussierte kundenansprache Lead Zielgruppe/neukunden Responce Scoring Bestandskunden Umsatz Scoring Gewünschtes Ergebnis Cross selling Cross Selling Scoring Kündigung/Abwanderung Churn Scoring Je nach gewünschter Art des Scores werden im D&B-Business-Scoring-Prognosemodell unterschiedliche Data- Mining-Techniken und mathematisch-statistische Verfahren verwendet. Allen Verfahren im Prognosemodell ist gemeinsam, dass ein Scoring-Wert berechnet wird, der gezielte Prognosen ermöglicht. Konkurrenzlose Qualität durch die weltweit grösste B2B-Datenbank D&B hat mit 160 Mio. Unternehmenseinträgen die größte B2B-Datenbank, die für das D&B Business Scoring zur Verfügung steht. Auf dieser Datenbank werden täglich 1,5 Mio. Datensätze überarbeitet. Für Deutschland stehen über 6 Mio. Unternehmensdatensätze zur Verfügung, mit täglichen Aktualisierungen. 7

8 Ihr Ansprechpartner Für weitere Informationen zum Thema steht Ihnen als Ansprechpartner Dr. Mirko Stroh gerne zur Verfügung. Dr. Mirko Stroh D&B Deutschland GmbH D&B Deutschland GmbH Havelstraße Darmstadt T ( ) F ( ) Über D&B D&B Deutschland (früher Dun & Bradstreet) ist ein Unternehmen der Bisnode Gruppe und gehört zum weltweiten D&B Netzwerk, dem Weltmarktführer für Wirtschaftsinformationen und Firmenbewertungen. Unternehmen aus allen Branchen nutzen die Daten und Lösungen von D&B Deutschland zur Bonitätsprüfung, bei der Kundengewinnung und im strategischen Einkauf. Basis dafür ist die D&B Datenbank mit Informationen über 4,5 Millionen deutsche und mehr als 170 Millionen Unternehmen weltweit. In die Bonitätsbewertung der Firmen fließt auch deren Zahlungsverhalten ein. Dazu wertet D&B alleine in Deutschland jährlich rund 600 Millionen Rechnungen aus. Die Zuordnung aller Informationen zu den Unternehmen ist durch die von D&B eingeführte D-U-N-S Nummer eindeutig. Die D-U-N-S Nummer wird unter anderem vom Verband der Automobilindustrie (VDA), dem Verband der chemischen Industrie (VCI), von den Vereinten Nationen (UN), der Europäischen Kommission (EU) und der ISO als Standard empfohlen und eingesetzt. 8

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