Mit SAS/GIS und SAS Enterprise Miner auf der Suche nach Reisetypologien

Transkript

1 Praxisbeispiel Mikrotypen: Mit SAS/GIS und SAS Enterprise Miner auf der Suche nach Reisetypologien Helene Schmitz Business Competence Center SAS Deutschland KSFE, März 2001 Copyright 2000, SAS Institute Inc. All rights reserved.

2 Themen Mit SAS/GIS und SAS Enterprise Miner auf der Suche nach Reisetypologien Hintergrund des Projektes Projektablauf Wo werden welche Reisen gebucht? Mikrotypvariable von pan-adress Reisetypologien aus Mikrotypen Fazit

3 Hintergrund des Projektes Einige Fragestellungen der Reiseveranstalter und Reisebüroketten: Wo werden welche Umsätze im Reisemarkt gemacht? Welche Reisebürokette hat wo ihre Kunden? Wie unterscheidet sich ein Last-Minute-Bucher von anderen? Gibt es ein typisches Bucherprofil bei Reisebüroketten?

4 Hintergrund des Projektes Grundlagen Verschiedenste Dateien mit Buchungsdaten Kundenanschrift (PLZ, Ort, Straße, Hausnummer) Mikrotypvariable aus der pan-adress Datenbank MIKROTYP

5 Themen Mit SAS/GIS und SAS Enterprise Miner auf der Suche nach Reisetypologien Hintergrund des Projektes Projektablauf Wo werden welche Reisen gebucht? Mikrotypvariable von pan-adress Reisetypologien aus Mikrotypen Fazit

6 Umsätze im Reisemarkt: wo? Datenaufbereitung für die Visualisierung Aufbereitung aller Buchungsdaten Aggregation der Umsätze auf PLZ5-Ebene Geografische Aufbereitung mit SAS/GIS

7 Umsätze im Reisemarkt: wo? Gesamtumsatz aller Reisebuchungen im Betrachtungszeitraum

8 Umsätze im Reisemarkt: wo? Flugumsatz und Umsatzanteil einer Reisebürokette

9 Umsätze im Reisemarkt: wo? Umsatz der Last-Minute-Bucher und Umsatzanteil einer Reisebürokette

10 Themen Mit SAS/GIS und SAS Enterprise Miner auf der Suche nach Reisetypologien Hintergrund des Projektes Projektablauf Wo werden welche Reisen gebucht? Mikrotypvariable von pan-adress Reisetypologien aus Mikrotypen Fazit

11 Datenquellen für Mikrotyp? Basis: Informationen aus 70 Mio. anonymisierten Haushaltsadressen mit über 1 Mrd. Merkmalen pan-adress Creditreform Versandhandel Marktforschung Kraftfahrtbundesamt Flächendeckende Informationen aus Mikrotyp auf Hausebene: auf Straßenebene: Anzahl Haushalte Straßentyp Anzahl Gewerbeadressen auf Zellebene: Altersstruktur Familienstruktur Prüfungsgrad Bonität Sozialer Status Ausländeranteil Bebauungstyp auf 20-iger Haushalts-Ebene KFZ-Dichte Leistung Gebrauchtwagen Geländewagen Kleinbus

12 Erstellen von Markttypologien Verknüpfung von Befragungsergebnissen und MIKROTYP- Merkmalen Schätzung der Anlagepräferenzen für alle Adressdaten Befragte Nutzung verschiedener Anlageformen Repräsentativbefragung psychonomics Umschichtungen und Neuanlagen Geldanlagepräferenzen Bankverbindungen Interesse an verschiedenen Anlageformen Soziodemografie Informationsgewohnheiten Mikrotyp Ermittlung der Zusammenhänge zwischen Wohnumfeldinformationen und Anlagepräferenzen 5 Mio. Zellen bundesweit

13 Skeptisch-Gleichgültige geringe Kompetenz entscheidet spontan mißtrauisch Treue Vertreterkunden wenig kompetent informiert sich, aber einseitig vertreterorientiert Die 7 Versicherungstypen 24% 12% Überforderte Unterstützungssucher uninformiert sehr einfache Entscheidungsmuster vertreterorientiert Bequeme Experten 9% durchschnittlich kompetent sich selbst überschätzend vertreterorientiert 19% 12% Preisorientierte Rationalisten 9% 15% Anspruchsvolle Delegierer Distinguiert-Konservative kompetent, innovationsfreudig geringe Bindung hohe Schadenhäufigkeit kompetent vertreterorientiert kritisch, wechselbereit hoch kompetent serviceorientiert kritische Distanz zum Vertreter

14 Themen Mit SAS/GIS und SAS Enterprise Miner auf der Suche nach Reisetypologien Hintergrund des Projektes Projektablauf Wo werden welche Reisen gebucht? Mikrotypvariable von pan-adress Reisetypologien aus Mikrotypen Fazit

15 Reisetypologien aus Mikrotypen Datenaufbereitung für die Data Mining Analyse Adressbereinigung nach korrekter Schreibweise Ergänzen der Adressen mit Mikrotypen Auswertungen mit dem SAS Enterprise Miner

16 Reisetypologien aus Mikrotypen Diagramm der Data Mining Analyse für Last-Minute-Bucher

17 Reisetypologien aus Mikrotypen Variablen der Eingabedatei zum Data Mining Verfahren

18 Reisetypologien aus Mikrotypen Ausprägung der Variablen aus der Eingabedatei

19 Reisetypologien aus Mikrotypen Ergebnis des Entscheidungsbaums (Last-Minute-Bucher)

20 Reisetypologien aus Mikrotypen Lift-Chart der beiden Analysen (Last-Minute-Bucher)

21 Themen Mit SAS/GIS und SAS Enterprise Miner auf der Suche nach Reisetypologien Hintergrund des Projektes Projektablauf Wo werden welche Reisen gebucht? Was sind Mikrotypen? Reisetypologien aus Mikrotypen Fazit

22 Fazit Mikrotypologien Geografisch Visualisieren Schnelle Übersicht der Umsätze Erkennen regionaler Besonderheiten Erweitern der Bestandsdaten Mehr Information über Kunden Data Mining Verfahren "gleich und gleich gesellt sich gern" Neue Zusammenhänge in historischen Datenbeständen erkennen Basis für neue Schlussfolgerungen

23