Customer Intimacy mit IBM SPSS IBM Corporation

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1 Customer Intimacy mit IBM SPSS

2 Kundennähe Interaktionen Einstellungen Demografie Verhalten

3 Ihre SPSS Ansprechpartner heute Alexander Roth Geschäftsführer best-reaction GmbH Dr. Christian Trippner Nelly Dempwolff Technical Professional IBM SPSS Technical Professional IBM SPSS Daniel Schiller Account Representative IBM SPSS Florian Hanka Account Representative IBM SPSS

4 Folien nach dem Event verfügbar! Bitte folgenden Link notieren: www-05.ibm.com/de/events/spss/customer-intimacy/

5 Agenda 09:00 09:45 Uhr Bestandskundenmanagement mit Praxisbeispielen Wo drückt bei Ihnen der Schuh? 09:45 10:30 Uhr Kenne ich meine Kunden wirklich? Fünf Schritte zu mehr Kundennähe - Ein integriertes Konzept zum verbesserten Kundenverständnis 10:30 11:00 Uhr Pause 11:00 11:45 Uhr Moderne Ansätze für ein effektives Kunden-Management 11:45 12:45 Uhr Mittagspause 12:45 13:45 Uhr Vertiefendes Kennenlernen der Werkzeuge IBM SPSS Modeler 13:45 14:15 Uhr Erweiterung von Customer Care um Social Media Daten 14:15 Uhr Zusammenfassung und Diskussion

6 Kenne ich meine Kunden wirklich? Fünf Schritte zu mehr Kundennähe - Ein integriertes Konzept zum verbesserten Kundenverständnis

7 IBM SPSS für Customer Intimacy SPSS hilft Ihnen smarter mit Ihren Kunden zu agieren: Operational Analytics Akquirieren Sie die idealen Kunden Bauen Sie profitable Kundenbeziehungen auf Pflegen Sie die Kundenbeziehung

8 Ein klassischer Kundenlebenszyklus Profit Zeit

9 Optimierter Kundenlebenszyklus mit Predictive Analytics Profit Effizientere Akquisition Effektiveres Up/Cross Sell Bessere Kundenbindung Mehr Profit Generell höherer Profit durch Betrugserkennung und Risikominimierung Zeit

10 Kenne ich meine Kunden wirklich? 5 Schritte zu mehr Kundennähe - Ein integriertes Konzept zum verbesserten Kundenverständnis Planung Ausweitung Erfassung Handeln Vorhersage

11 1. Schritt: Die Planung Was ist die Vision (B)? Wie ist der aktuelle Status von Customer Intimacy in Ihrem Unternehmen (A)? Wie groß ist die Diskrepanz zwischen dem aktuellen Stand und der Vision? Legen Sie langfristige strategische Ziele fest, um von A nach B zu gelangen. Fangen Sie aber mit kleineren Schritten an! Legen Sie fest, wie die Fortschritte auf dem Weg nach B gemessen werden sollen (z.bsp. Kündigerquote, Umsatzsteigerung,...) Kennzahlen, Methoden, Messkriterien Customer Intimacy ist bereichsübergreifend: Einbindung aller relevanten Bereiche wie bspw. Marketing, Vertrieb, Kundendienst und F&E.

12 2. Schritt: Die Erfassung Alles steht und fällt mit den Daten. Wie erfassen Sie Kundendaten und wo werden sie gespeichert? Befinden sie sich isoliert in verschiedenen Systemen? Was sagen Ihnen Ihre Daten und was ebenso wichtig ist was nicht? Sind alle relevanten Informationen vorhanden? Eventuell Umkodierung, Neudefinition etc. notwendig.

13 3. Schritt: Die Vorhersage Erstellen Sie leistungsstarke Vorhersagemodelle auf Grundlage der vorhandenen Daten. Leiten Sie Strategien für Ihre Kundenansprachen ab. Aktion statt Reaktion! Welche Kunden haben eine hohe Responserate und werden daher über einen kostenintersiveren, aber persönlicheren Kommunikationsweg kontaktiert? Welche Kunden sind für welche Marketingmaßnahmen affin? Wann sollte man einem bestimmten Kunden ein spezielles Produkt anbieten? Welche Kunden haben schlechte Zahlungsmoral und sollten daher nur gewisse Zahlungsarten angeboten bekommen? Welche Kunden haben eine besonders hohe Wahrscheinlichkeit innerhalb der nächsten 3 Monate zu kündigen? Welche Produkte sollte man in Kombination anbieten? Usw.

14 4. Schritt: Das Handeln Kombinieren Sie die Analyseergebnisse mit der Geschäftslogik. Einbindung der erhaltenen Ergebnisse in die Kundenbeziehung wie z.bsp. seltenere oder häufigere Kontaktaufnahme, besondere Angebote oder attraktivere Zahlungsmodelle Möglichkeit des Live-Scorings: Neue Daten werden eingegeben und direkt innerhalb der gefundenen Modelle in Handlungsweisungen übersetzt. Binden Sie erneut alle Geschäftsbereiche mit ein: Isolierte Abteilungsfunktionen werden so in unternehmensweites Wissen und Potenzial verwandelt.

15 5. Schritt: Die Ausweitung Die ersten Erfolge (wie bspw. eine rückläufige Kündigerquote, geringere Marketingkosten, höhere Konversationsrate oder gestiegene Kundentreue der rentabelsten Kunden) sind verbucht. Auf Basis der Ergebnisse und neu generierter Daten sollten nun die nächsten Customer Intimacy Ziele definiert werden. Durch die Erfüllung der einzelnen Ziele ergeben sich neue Analysebereiche wie zum Beispiel: Spezialkampagnen für die rentabelsten Kunden und anschliessende Datenanalyse zur Identifizierung der erfolgreichsten Aktion. Welche Maßnahmen der Kündigerprävention war für verschiedene Kundensegmente die effektivsten? Wie soll die Lagerhaltung für die zuvor identifizierten Cross-/Upsell-Produkte am effektivsten gesteuert werden?

16 Verschiedene Ziele müssen gleichzeitig betrachtet werden Mit welcher Wahrscheinlichkeit wird ein Kunde reagieren? Akquise guter Kunden Erkennung und Prävention von Betrug Welche Aktivitäten sind betrugsverdächtig? Welche Kunden sind abwanderungsgefährdet? Bindung profitabler Kunden Steigerung des Kundenwerts Risiko- Minimierung Welche Kunden werden vss. Zahlungsschwierigkeiten bekommen? Welches ist das interessanteste nächste Produktangebot?

17 PAUSE

18 Moderne Ansätze für ein effektives Kunden-Management

19 Customer Intimacy - Aktuelle Themen Kundenzufriedenheit analysieren Kundenfeedback aus Social-Media-Quellen durch intelligentes Text-Mining Befragungsplattform über alle Kanäle (Papier, individuelles Gespräch, Telefon, mobile Endgeräte, Online) Kundenbindung durch besseres Verständnis Kundensegmentierung Personalisierte Angebote durch Warenkorbanalysen Optimiertes Sortiment Schnellere Bearbeitung von Kundenanfragen/Beschwerden/Garantiefällen Marketingmaßnahmen ableiten Verhinderung von Kundenabwanderungen Welche Kunden sind abwanderungsgefährdet Welche Aktionen können eine Abwanderung verhindern

20 Herausforderungen Verdrängungswettbewerb Immer besser informierte Kunden (WWW) Effiziente Analyse großer Datenmengen Zielgerichtetes und kostensparendes Marketing Gezielte Kundenansprache Ausbau der bestehenden Kundenbeziehung zu Cross-/und Upsell-Zwecken Zielgruppenidentifikation zur effizienten Neukundengewinnung etc.

21 Evolution einer kundenorientierten Strategie Customer Intimacy Proaktive Optimierung jeder Kunden-Interaktion, um die Kundenwünsche zu übertreffen und den Gewinn zu maximieren. Customer Experience Management Entwicklung und Reaktion auf Grundlage von Kunden-Interaktionen, um die Kundenwünsche zu erfüllen oder zu übertreffen. Ziel: Kundenzufriedenheit und Loyalität Enterprise Feedback Management Systematischer Ansatz, um die Kundenbedürfnisse und Kundenerfahrungen in den Geschäftsprozess mit einzubinden. Voice of the Customer VOC hilft Unternehmen personalisierte Fragen zur richtigen Zeit, am richtigen Ort über den richtigen Kanal zu stellen.

22 Stellen Sie sich vor, Ihr Entscheider könnte Infektionen von Frühgeborenen 24 Stunden früher vorhersagen und behandeln Kreditlimitierungen unter Berücksichtigung des Zahlungsausfallrisikos vornehmen die Kunden mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit, hinsichtlich eines Angebots identifizieren durch abgeleitete Maßnahmen Kundenabwanderungen verhindern Arzt Kreditsachbearbeiter Vertriebsmitarbeiter Call Center Agent jede Transaktion, jeden Prozess und jede Entscheidung hinsichtlich der aktuellen Situation optimieren ohne ein Analysespezialist zu sein

23 Beispiel: Zielgerichtetes Marketing bei Inbound-Telefonkontakten Ich rufe an, weil ich mich mal wegen meines Download limits erkundigen wollte. Wie viel davon habe ich denn schon verbraucht? Frau Dempwolff, Sie sind gerade kurz vor Ihrem 300 MB Limit. Wir können Ihnen als geschätzte langjährige Kundin aber anbieten, zu unserem Internet-Pack-M-Plus zu wechseln Natürlich, Frau Dempwolff. Ich sehe kurz nach Next Best Action : Empfehlung Internet-Pack-M-Plus Kampagne Markt Segment Vorhersage Zufriedenheit Berechtigt? Antwortwahrscheinlichkeit Vorhersage ARPU* Erwartete Marge Kündigerprävention 1 64% NEIN 12% Internet-Pack-M-Plus 2 68% JA 68% Samsung Galaxy Ace 2 68% JA 72% *Average Revenue per User

24 Anzahl der Anrufe/Jahr Mitarbeiter gibt die Anfrage als Freitext-Kommentar ein

25 Anzahl der Anrufe/Jahr Alle Daten werden im Hintergrund für die Berechnung des passenden Angebots verwendet: Text-Daten aus dem Kommentarfeld,demographische und Transaktionsdaten des Kunden

26 Anzahl der Anrufe/Jahr Die Angebots-Engine errechnet die bestpassendsten Angebote in Echtzeit

27 Predictive Analytics im moment of truth Kündigungsrisiko Het is voor U voordeliger om een sms voorraad 50 aan te sluiten. Johnson Churchilllaan AM Amsterdam Cross-Selling Vorschlag Kundenwertindikator

28 Ergebnisse: Cross-Selling-Optimierung im Call Center Inbound Calls Cross-selling Vorschläge Angebote vom Agent ausgesprochen hochqualifizierte Leads Verkäufe Conversion rate von über 36% Über 30 Millionen Euro zusätzlicher Umsatz durch das Call Center!

29 Erfolgreiches Customer Intimacy erfordert einen Closed Loop Capture Predict Act Daten sammeln Text Mining Data Mining Statistics Analyse und Anreicherung Entscheidungen Dashboards / Analysen / Scorecards Reporting Kunden Informationen

30 360 Kundensicht schafft einen echten Wettbewerbsvorteil Schaffung echter und nachhaltiger Wettbewerbsvorteile Interaktionsdaten - CRM Systeme - Click-Streams - Kunden-Feedback Psychologische Daten - Werthaltungen - Einstellungen - Affinitäten Deskriptive Daten - Demographie - (Mikro-)geographie - Selbstauskünfte Verhaltensdaten -Transaktionen - Zahlungsverhalten - Nutzungsverhalten Grundlage: historische Basis

31 Wertbasierte Optimierung operativer Entscheidungen Kampagnenausführung A B C Beste Kampagne pro Kunde Mögliche Kampagnen A B C A B C? %? 42 $?? %? $?? %? 87 $? Durchsuchen der Datenbanken nach Events

32 Enterprise Plattform für Predictive Analytics Datenquellen des Unternehmens Enterprise Plattform für Predictive Analytics Operative Prozesse Marketingdaten 1 Verstehen Einblick in die aktuelle Unternehmensleistung anbieten CRM Kundendaten Was ist in der Verghangenheit geschehen? Was geschieht momentan? Kundendienst Webdaten 2 Vorhersagen Verhalten in der Vergangenheit analysieren, um zukünftige Events vorherzusagen Produkt & Markt Produktdaten 3 Was wird passieren? Agieren Fianzen & Risiko Transaktionsdaten Operative Prozesse überwachen und Maßnahmen vorschlagen Welche Sofortmaßnahme bietet das beste Ergebnis? Tätigkeiten

33 Verstehen Einblick in die Effektivität von Marketingkampagnen Management Cockpit: KPI s Visualisierung von komplexen Beziehungen

34 Vorhersagen Automatische Erkennung neuer Zielgruppen und Vorhersage ihres potenziellen Wertes Entdecken neuer Risikoprofile Modellierung des Kampagnenresponses und Auswahl der affinsten Segemente Einsatz von Clusterverfahren zur Kundensegmentierung und zur Erstellung von speziellen Angeboten für wenig loyale Kundengruppen

35 Agieren Vertriebs- und Laufzeitangebote über Call Center Cross-sell und Angebote via Website Optimierung der Entscheidung Bewertung der Risiken zum Zeitpunkt der Dateneingabe Real-time Identifikation von suspekten Transaktionen Optimierung des Direct Marketing, um die Resonanz und den Profit zu maximieren Risk-Scoring, um Fälle für die Recherche zu bestimmen

36 DEMO-BEISPIELE FÜR DIE UMSETZUNG VON CI

37 PAUSE

38 Vertiefendes Kennenlernen der Werkzeuge IBM SPSS Modeler

39 Predictive Analytics ist ein Prozess Capture Datenzugriff & ETL Befragung verschiedener Zielgruppen Nutzung strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten Predict Statistische Analytik Data & Text Mining Act Verteilung der Ergebnisse Integration von Modellen in operative Systeme für bessere Entscheidungen

40 Predictive Analytics: Agieren statt Reagieren Antizipativ Vorhersage von zukünftigen Verhalten auf Basis historischer und aktueller Daten im Gegensatz zur Ex Post Analyse. Individualisiert Erkennen von individuellen Einflussfaktoren für jeden einzelnen Kunden Ziel: Vorhersage zukünftiger Einzelereignisse Handlungsorientiert Predictive Analytics zielt direkt auf die Optimierung von Entscheidungen und die Auslösung konkreter Aktionen ab. Predictive Analytics generiert aus Daten operative Entscheidungen, indem verlässliche Schlüsse zur aktuellen Situation und zukünftigen Ereignissen erkannt bzw. prognostiziert werden.

41 Mehrwert mit Predictive Analytics für Customer Intimacy Top-Down Abfragen: OLAP, BI Bottom-Up Data Mining Text Mining In welchen Stadtteilen? Integrierte Analytics Mehrwert Wie viele Kunden haben wir verloren? Query & Reporting OLAP Data Mining Welche Kunden sind stark wechselgefährdet? Lösungen Was sollten wir diesem Kunden heute anbieten?

42 IBM SPSS Enterprise Plattform für Predictive Analytics Datenquellen des Unternehmens Enterprise Plattform für Predictive Analytics Verstehen Vorhersagen Agieren Erweiterte Analysen Entscheidung optimieren Operative Prozesse Einheitliche Kundensicht Reporting Statistiken Data Mining Web Mining Text Mining Predictive Enterprise Service Kampagnenoptimierung Interaktionsoptimierung Real-time scoring Batch scoring Real-time risk assessment Programm und Prozess Integration Feedback Management 42

43 Lösung typischer Geschäftsprobleme mit Data Mining Klassifikation Assoziation Neukundenakquise: Wer soll mit welchem Angebot wann erstmalig kontaktiert werden? Wie ist die Bonität eines Kunden einzuschätzen? Welche Kunden sind abwanderungsgefährdet? Wie können Umsätze und Abverkäufe besser prognostiziert werden? Welche Produkte werden häufig miteinander gekauft? Welche Kombinationen von Sonderausstattungen treten gehäuft auf? Welche Produkte eignen sich als Cross/Upsell für einen bestehenden Kunden? Segmentierung Wie kann ich meine Kunden in homogene Subgruppen einteilen? Gibt es Kunden, die zwischen verschiedenen Kundensegmenten hin- und her wandern? Betrugserkennung: Welche Transaktionen sind untypisch? 43 Text Mining Welche Themen werden im WWW im Kontext bestimmter Produkten diskutiert? Welche dieser Themen sind im Stimmungsbild positiv, welche negativ besetzt? Zu welchen Themen äußern sich zufriedene/unzufriedene Kunden im Call Center?

44 Arbeiten mit dem IBM SPSS Modeler Visuelles Programmieren analytische Streams Hohes Maß an Interaktivität und Benutzerfreundlichkeit Skalierbarkeit durch Client- /Server Architektur Nahtlose Zusammenarbeit mit allen gängigen Datenbanksystemen

45 Datenzugriff, -aufbereitung Datenzugriff ODBC Datenbanken, Flat Files, Datenmanipulation und aufbereitung Datenselektion & -transformation Pre-processing, Bereinigung, Abfragen Transformationen für Visualisierung oder Modellierung Bearbeitung von Metadaten 'Outputs' von Modellen können auch als Daten weiterverarbeitet werden

46 Mächtige Modellierungsalgorithmen Klassifikation und Prognose Neuronale Netze, C5.0, C&RT, CHAID, Quest, Regression, GZLM, Zeitreihen, Decision List,... Clusterung Kohonennetze, K-Means, TwoStep, Anomalieerkennung Assoziationsregeln Apriori, CARMA, Sequenzanalyse Text Mining Meta-Modelling Automatische Modellselektion (binäre und numerische Zielgrößen, Cluster, Zeitreihenmodelle), Vergleich/ Kombination der Ergebnisse mehrerer Modelle Neutral Net C 5.0 C&R Tree Logistic Kohonen TwoStep Apriori In-Database Modelling Text Extraction Anomaly 46 46

47 Kunden: eine Auswahl 47

48 Live Demo IBM SPSS Modeler

49 Erweiterung von Customer Care um Social Media Daten

50 Wie definieren Social Media User Social Media und Social Media Marketing (SMM)? Social Media Marketing (SMM) ist eine Form des Onlinemarketings, die Branding- und Marketingkommunikations-Ziele durch die Beteiligung in verschiedenen Social Media-Angeboten erreichen will. Wikipedia,

51 51 Customer loyalty and profit growth through Social Media

52 Das Phänomen Social Media darf nicht länger ignoriert werden Über 50% der Weltbevölkerung ist unter 30 Jahre alt 96% davon sind bereits einem Social Network beigetreten. Facebook übertriff Google gemessen am wöchentlichen Datenverkehr in den USA. Jedes 8 Paar in den USA heiratete im vergangenen Jahr, nachdem Sie sich auf einer Social Media Plattform kennen lernten. Es dauerte via. Radio (38 Jahre), TV (13 Jahre), Internet (4 Jahre), ipod (3 Jahre) um 50 Millionen Menschen zu erreichen. In weniger als einem Jahr erreichte Facebook mehr als 200 Millionen Mitglieder. Das rasanteste Wachstum erfuhr die Zielgruppe der jährigen Frauen. 25% aller Suchanfragen, für die 20 größte Marken der Welt, verlinken User zu nutzergenerierten Inhalten. 34% aller Blogger veröffentlichen Meinungen über Produkte und Marken. Usern ist es wichtiger wie ihr soziales Netzwerk Produkte bewertet als Bewertungen von Google. 78% der Verbraucher vertrauen Empfehlungen von Freunden nur 14% vertrauen der Werbung. Nur 18% der traditionellen TV Werbekampagnen generieren einen positiven ROI. Erfolgreiche Unternehmen auf Social Media Plattformen holen sich zuerst die Meinung der Kunden ein, bevor sie verkaufen. Der ROI von Social Media ist, dass Ihr Geschäft auch noch in 5 Jahren besteht.

53 Das Social Media wird erwachsen Alter der Social Media Nutzer Nutzer von Social Media (Deutschland) Jahre > 60 Wikipedia 95% 85% 80% 71% 58% 45% Video portal 95% 85% 65% 51% 34% 14% Private comm. 81% 65% 44% 20% 17% 9% Special comm. 28% 27% 17% 14% 17% 13% Prof. comm. 5% 6% 14% 5% 3% 5% Webblogs 14% 12% 7% 6% 6% 2% Twitter 9% 4% 4% 0% 2% 0% Nutzertrends Nutzungshäufigkeit erhöht sich kontinuierlich Hohe Wachstumsrate bei Jährige für Private Communities Steigendes Interesse an der Nutzung von massentauglichen Netzwerken: Private Communities (Facebook, Study VZ) Video Community Wikipedia Leicht nachlassendes Interesse an Spezialnetzerken: Berufliche Netzwerke (LinkedIN etc.) Private Communities (Photo, etc.) Source: ARD/ZDF Online Study 2010 (1252 participants)

54 Im Allgemeinen sehen Social Media Marketers deutliche Vorteile durch Social Media Marketing Vorteile von Social Media Marketing gewinnen immer mehr an Bedeutung Transparenz für meine Geschäftstätigkeit schaffen Mehr Traffic und Abonenten Neue Geschäftspartnerschaften Aufstieg in Suchmaschinen Rankings Generierung qualifizierter leads Absatzsteigerung Reduzierung der Marketingausgaben 85% 63% 56% 54% 52% 48% 48% 31% der Marketingspezialisten verwenden Social Media seit Jahren 65% begannen mit nur wenigen Monaten Erfahrung Zu Beginn wird 1 Stunde in Social Media investiert nach einigen Monaten sind es bis zu 10 Stunden pro Woche. Der Nutzen von Social Media stieg seit der letzten Umfrage um 10% Source: 2010 Social Media Marketing Industry Report, (appr marketer)

55 State of the Art Tools für Social Media Analysen Taxonomies: Aktuelle Gliederung relevanter Themen Relationships: Abängigkeiten zwischen Klassifikationsschemen und Hot Words Sentiments: Analyse der Sentiments of Statements (Positiv/Neutral/Negativ) Alerts: Automatische Erkennung von aufsteigenden Themen

56 Fallbeispiel - Fluggesellschaften

57 Dashboard zur Analyseübersicht

58 Sentimentanalyse

59 Tiefenanalyse durch Einsicht einzelner Beiträge

60 Beziehungsmatrix zum Erkennen von Zusammenhängen

61 Beziehungsmatrix zum Erkennen von Zusammenhängen

62 Sentimentanalyse

63 Search Results - zum individuellen Filtern von Beiträgen

64 Auffinden neuer Themen

65 FRAGEN

66 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Ihre SPSS Ansprechpartner IBM Business Analytics - SPSS IBM Deutschland GmbH Software Group Hollerithstr München Telefon

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