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1 Von Business Insights zu Customer Understanding durch performanten Dialog mit Daten München, 20. April 2012 DR. MATTHIAS MEYER Head of Customer & Business Analytics

2 Inhalt 01 SHS VIVEON Profil 02 Big Data Analytics aus Sicht von SHS VIVEON 03 SHS VIVEON Kompetenz 04 Zusammenfassung Seite 2

3 01 SHS VIVEON Profil Seite 3

4 Über SHS VIVEON International agierender Business- und IT-Lösungsanbieter im Bereich Customer Management. - Mit rund 250 Mitarbeitern und mehr als 200 Kunden in 15 Ländern gehört SHS VIVEON zu Europas führenden Anbietern im Customer Management. Komplettanbieter für alle zentralen Fragen im Customer Management - Einzigartiges Leistungsportfolio aus Beratung, Softwareprodukten und Lösungen. - Marktführende Expertise im Customer Value und Customer Risk Management. - Weitere Kernkompetenzen: Customer Analytics Customer Interaction und Application Management Business Intelligence und Data Warehouse GUARDEAN Produkthaus spezialisiert auf Customer Risk Management Lösungen. - Bei Kundenrisikomanagementlösungen für den Finanzdienstleistungs- und Telekommunikations-Markt hat SHS VIVEON mit GUARDEAN bereits seit Jahren einen Namen. - GUARDEAN Debitex ist marktführendes Kundenrisiko- und Kreditmanagementprodukt im Handel/B2B-Markt. Wir genießen das Vertrauen namhafter Kunden aller Branchen - 30 Prozent aus der Liste der Fortune 500 International - Auszug aus der Kundenliste: BayWa, BMW Financial Services, Buch.de, coop eg, Credit Suisse, DaimlerChrysler, DePauli, Deutsche Telekom, HUK Coburg, Ingram Micro, RaabKarcher, o2 Deutschland, Orange, SüdLeasing, Telefonica, XING und Zalando. 6 Standorte in 3 europäischen Ländern (DACH) Seite 4

5 SHS VIVEON gehört zu Europas führenden Lösungsanbietern im Customer Management Kastl Düsseldorf München Stuttgart Wien Zürich Gründung: 1991 in München (börsennotiert seit 1999) Tochtergesellschaften: GUARDEAN GmbH, SHS VIVEON Schweiz AG Leistungsfokus: Customer Risk Management Customer Value & Analytics Management Customer Interaction & Applications Management Business Intelligence Data Warehouse Zielbranchen: ecommerce & Retail Banking & Insurance Telecommunication & Technology 25 Mio. EUR Umsatz (DACH) 250 Mitarbeiter (DACH) 200 Kunden in 15 Ländern 6 Standorte in 3 Ländern Partner: Führende internationale Technologieunternehmen Beratungen Auskunfteien Seite 5

6 Über 200 Kunden in 15 Ländern vertrauen SHS VIVEON Düsseldorf Standort Standort & Kunden Kunden Kastl Stuttgart München Zürich Wien Seite 6

7 Konkrete Leistungen, die wir erbringen Behavioral Targeting OLAP Kampagnen Design BI Strategie Reporting Kampagnen Selektionen Kundenlebenszyklus Kampagnenausführung Loyality Programme Data Quality Checks Data Warehouse Review DWH/BI-Architektur Kundenwertorientierte Servicedifferenzierung Management Prozesse Scorecards Prognosemodelle Lead Next Best Activity/Offer CRM Toolauswahl Datenmodelle Kundensegmentierungen Analytics as a Services Data Mining Kundenprofile Date Warehouse Aufbau Risk Management Prozesse optimieren Cross- und Upsell Konzepte ETL-Umsetzungen Segmentierung Inbound Sales Multichannel Optimierung BI/DWH Tool Auswahl Web Analytics Scoring KPI Review Seite 7

8 02 01 Big Ausgangssituation Data Analytics aus 2011 Sicht von SHS VIVEON Seite 8

9 TREND Kundenverhalten wird komplexer und Entscheidungsprozesse werden zeitintensiver und von deutlich mehr Faktoren bestimmt Ca. 38% der Offline- Käufer haben sich zuerst online Informiert¹ Ca. 56% der Internetuser suchen und vergleichen Produkte online¹ Ca. 96% aller Internetuser haben sich bereits online über Produkte informiert² ca. 23% der Käufe in stationären Geschäftsstellen geht eine Informationssuche im Online Shop voraus 5 Der Rechercheprozess dauert im Durchschnitt zwischen 35 und 37Tage¹ Ca. 8,2% der stationären Käufe geht eine Info auf Smartphones voraus 5 65% of European online adults start researching a considered purchase online, and 64% end up buying the product in a shop³ Quellen: 1: Google Studie: The Role of the Internet on the Path to Purchase; 2: OVK Onlinereport 2011/01; 3: Forrester Research; 4: Dr. Torsten Schwarz; 5: Internetworld Business Seite 9

10 TREND Systemlandschaften müssen über vielfältige Kontakt- und Antwortkanäle verfügen und relevante Informationen bereitstellen Nicht adressierbar TV / Radio Product Placement Print Events POS Interesse Inspiration Mobile SEA SEO Website Online Kontaktkanäle Adressierbar Call Center Direct Mail Service Mobile SEA SEO Website Anstoß Bindung Wunsch / Bedarf Abschluss Postalisch Fax Events POS Call Center Offline Antwortkanäle Seite 10

11 TREND Zur Sicherung eines langfristigen und nachhaltigen Markterfolges müssen in Zukunft zusätzliche Faktoren berücksichtigt werden Herausforderung Zusammenspiel der Touchpoints Kontakthistorie Interessen Phase im Lebenszyklus Wettbewerb Automatisierung (MA) Nutzen und Mehrwerte Individualität Eine Optimierung der Wertschöpfung lässt sich durch eine 360 Kundensicht und ein integriertes Kampagnenmanagement realisieren, das in Zukunft potentiellen Kunden die richtigen Informationen zum richtigen Zeitpunkt im richtigen Kanal liefert. Seite 11

12 Trends im Bereich Big Data Big Data wird bald gemessen in Petabytes, nicht Terabytes Volumina 0,5 Petabyte wird in 3 Jahren üblich sein Neue Arten von analytischen Anwendungen entstehen Analytics Externe / unstrukturierte Daten kommen hinzu Neue Analysefragestellungen sind möglich Kompetenz Neue technologische und analytische Möglichkeiten erfordern neue Kompetenzen Herausforderung liegt in der Personalausstattung und dem Aufbau geeigneter Kompetenzen Angelehnt an: TDWI Best Practices Report Q Big Data Analytics Seite 12

13 SHS VIVEON Beobachtungen und Einschätzungen Big ist wirklich Big Big bedeutet nicht automatisch besser Big Data ist für sich kein Allheilmittel - Nicht nur Webtracking lässt das Datenvolumen unserer Kunden explodieren. - Stark wachsende Volumina bei Call-, Data Usage-, Tradingund Bondaten sowie Freitextdaten (Social Media) - Häufigster Kritikpunkt an Big Data zu viel Rauschen in den Daten. - Nicht allein die Menge entscheidet über die Qualität der gewonnenen Insights! - Mit welchem Ziel sollen Muster und Hinweise in Daten gefunden werden? - Zuerst entscheiden, welche Fragestellungen beantwortet werden sollen! Seite 13

14 Chance und Herausforderung durch Big Data Analytics Chance Herausforderung Beliebige Fragen stellen können keine Aggregate keine Beschränkung auf kurze Historien keine Beschränkung auf interne Daten keine Beschränkung auf strukturierte Daten Die richtigen Fragen richtig stellen Zielsetzung Mehrwert durch Antwort Seite 14

15 Fragen, die sich unsere Kunden beispielsweise stellen Welche und wie viele Kunden verbrennen vermeidbar Kapitel durch schlechtes Transaktionsverhalten? Welcher Kunde will betrügen bzw. sich einen Vertrag erschleichen? Wie viele Kunden sind regelmäßig Käufer und kaufen typische / alltägliche Produkte dennoch nicht? Bei welchen Preisschwellen springen welche Kunden(typen) ab? Können durch Verwendung kompletter Kundenhistorien kundenindividuelle Responses auf -Newsletter / Online-Promotions präziser abgeschätzt werden? Fragen dieser oder ähnlicher Art stellen sich auch in anderen Branchen Seite 15

16 Entwicklungsstufen Analytics Individual Modeling Behavioural Modeling Customer Identification Customer Segmentation Seite 16

17 03 SHS VIVEON Kompetenz Seite 17

18 Ausgewählte Pressemeldungen Seite 18

19 Aufbau DWH, BI und Kampagnenmanagement-Landschaft für Online Marketing Ausgangssituation Für die Optimierung des Online Marketing sollte eine vollständige High-Performance Plattform aufgebaut werden. Projektziele Aufbau einer DWH, BI und Kampagnenmanagement- Landschaft (Best-Off Bread), High-Performance Ad Hoc Analyse Plattform, Zukunftssichere und erweiterbare Systemlandschaft und abrechnungsfähiges Kampagnen und Dialogmanagement durch saubere Responseerfassung. Unsere Leistungen Anforderungsanalyse, Sizing der Plattform, Systemarchitektur, Einführung von Campaigning Solution und Marketing Operations, Einführung von EXASOL, Entwicklung von Frameworks für ETL-Prozesse EXASOL & Kettle Anbindung von verschiedenen Quellsystemen und Touchpoints Nutzen des Projekts Schaffung einer Plattform, die über verschiedene Kunden-Identitäts-Level hinweg Online Marketing Dialoge gestalten bzw. durchführen kann. Analyse, Reporting und Kampagnenmanagement auf einer Datenbasis. Mit Einführung von EXASOL hohe Flexibilität und Performance bei fachseitigen Auswertungen. Ermöglichung von vollständig neuen Online Marketing Kampagnen. Seite 19

20 04 Zusammenfassung Seite 20

21 Zusammenfassung Big Data ist kein technologischer Selbstzweck SHS VIVEON verbindet Technology, Analytics und Business Integration neuer, externer Datenquellen Integration unstrukturierter Daten Hohe Performance erlaubt beliebige Fragestellungen (in allen Dimensionen, ohne Aggregate) Auch beliebige Fragestellungen brauchen Ziel und Richtung Partnerschaften mit EXASOL und SAS Erfahrene Teams in DWH/BI, CRM und Business Consulting & Analytics Umsetzungskompetenz, u.a. in Retail, E-Commerce und Online-Marketing Big Data Analytics = Performance + Insights Seite 21

22 HERZLICHEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT DR. MATTHIAS MEYER Head of Customer & Business Analytics M +49 (0) Seite 22

23 Customer Identification Cherry Picker - Kaufverhalten in stationärem Einzelhandel - Teil der Kunden deckt Alltagsbedarf woanders ab Ansatz - Wer ist regelmäßiger Käufer? - Welche Produkte kauft er NICHT? Ergebnis - 6 Monatsbetrachtung Mio. Bonpositionen relevante Kunden - ca. 35% Cherry-Picker - Abfragedauer: 3-5h (SAS auf herkömmlichem DBMS) Next Step: Big Data Analytics - Erweiterung Dimensionen Zeitdimension (mehrere/längere Intervalle, Saisonalitäten) Geograph. Umfeld (z.b. Distanz zu Wettbewerbsfilialen Wettbewerbsaktivitäten Seite 23

24 Customer Identification (aktuelles Projekt) Schlechte Trader - Kunden verbrennen vermeidbar Kapitel durch schlechte Transaktionen Ansatz - Indizien für schlechtes Trading auf Basis Transaktionsabfolge und -zeitpunkte - Wie viele gibt es? Next Step: Big Data Analytics - Erweiterung Dimensionen Zeit ( Wiederholungstäter ) Marktsignale/-entwicklungen Ad hoc-meldungen Seite 24

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