Analytisches CRM. Workshop Data Mining im Datenbasierten Marketing. Michael Lamprecht und Jan Frick, Altran GmbH & Co. KG

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Ewald Flater
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1 Analytisches CRM Workshop Data Mining im Datenbasierten Marketing Michael Lamprecht und Jan Frick, Altran GmbH & Co. KG

2 Data Mining bietet Antworten auf zahlreiche analytische Fragestellungen Welche meiner Kunden sind besonders affin für Kreditprodukte? Welche meiner Kunden sind in den nächsten 6 Monaten besonders kündigungsgefährdet? Über welchen Kanal sollte ich potenzielle Smartphone-Käufer am besten ansprechen? Gibt es in meiner Kundenbasis Segmente mit ähnlichen sozio-demographischen Merkmalen? Welche Produkte sollten im Rahmen einer Kampagne möglichst gemeinsam angeboten werden? 2 Analytisches CRM / / Michael Lamprecht und Jan Frick

Über welchen Kanal sollte ich potenzielle Smartphone-Käufer am besten ansprechen?

3 Ziele und Ablauf der Veranstaltung Ziele Einblick in die Tätigkeiten eines IT-Beraters Schulung von analytischen Fähigkeiten, Projektmanagement und Teamarbeit Kennenlernen von Altran als Partner für Abschlussarbeiten und potenziellen Arbeitgeber 12:15 12:45 Uhr Einführung 12:45 13:15 Uhr Projektplanung Zeitplan 13:15 13:30 Uhr Präsentation 13:30 13:45 Uhr Pause 13:45 16:00 Uhr Projektarbeit 16:00 16:50 Uhr Präsentation 16:50 17:00 Uhr Ausblick 3 Analytisches CRM / / Michael Lamprecht und Jan Frick

12:45 Uhr Einführung 12:45 13:15 Uhr Projektplanung Zeitplan 13:15 13:30 Uhr Präsentation 13:30 13:45 Uhr Pause 13:45 16:00 Uhr

4 Altran, weltweit führend in Hightech- & Innovationsberatung 4 Analytisches CRM / / Michael Lamprecht und Jan Frick

5 Altran ist ein Global Leader 20+ Länder 23,000+ Innovation Makers 5 Industries 1,756 Mrd. EUROPA Belgien, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Italien, Luxemburg, Niederlande, Norwegen, Österreich, Portugal, Spanien, Schweden, Schweiz ASIEN China, Indien, Malaysia, Mittlerer Osten AMERIKA Canada, USA, Mexico 2014 Umsatz 5

EUROPA Belgien, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Italien, Luxemburg,

6 Altran in Deutschland seit 15 Jahren Hamburg Rostock In Deutschland Bremen Stade Wolfsburg Berlin Altran Academy Mülheim Innovationsgrundlage Innovation Makers Düsseldorf Köln Bonn Koblenz Leipzig Chemnitz 30 Standorte Frankfurt Rüsselsheim Mannheim Stuttgart Böblingen Laupheim Donaueschingen Nürnberg Ingolstadt Donauwörth Augsburg München Friedrichshafen 6

Bonn Koblenz Leipzig Chemnitz 30 Standorte Frankfurt Rüsselsheim Mannheim Stuttgart

7 Was machen wir? Unserer Kernkompetenzen Durch unsere Präsenz in den wichtigsten Geschäftsbereichen sind wir in der Lage, Partnerschaften mit den Hauptakteuren auf dem Markt einzugehen: 26% 23% 22% 17% 12% AEROSPACE, DEFENCE & RAILWAY ENERGY, INDUSTRY & LIFE SCIENCES AUTOMOTIVE, INFRASTRUCTURE & TRANSPORTATION TELECOMS & MEDIA FINANCIAL SERVICES & GOVERNMENT Quality & Compliance 7

der Lage, Partnerschaften mit den Hauptakteuren auf dem Markt einzugehen: 26% 23% 22% 17% 12%

8 Unsere Kunden AUTOMOTIVE, INFRASTRUCTURE & TRANSPORTATION AEROSPACE, DEFENCE & RAILWAYS ENERGY, INDUSTRY & LIFE SCIENCES TELECOMS & MEDIA FINANCIAL SERVICES & PUBLIC SECTOR 8

9 Datenbasiertes Marketing / Kampagnenmanagement 9

10 Databasiertes Marketing / Kampagnenmanagement Start Monitoring Erfolgsmessung DWH Datenbanken Operatives KM Datenqualität Adressabgleich Matching Kampagnenmanagement Optimierung Datenanalyse Reporting Dashboard Data Mining Kundenwert Segmentierung 10

Adressabgleich Matching Kampagnenmanagement Optimierung

11 11

12 CRISP-DM ist das umfassendste Prozessmodell für Data Mining Projekte CRISP-DM = CRoss Industry Standard Process for Data Mining 12

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14 Projektplanung 14

15 Projektplanung (Phase I): Projektaufgaben Wie können Sie den Kunden bei der Lösung seines Problems unterstützen? 1) 2) Wählen Sie einen Case aus und definieren Sie sinnvolle Data Mining-Ziele. Planen Sie den Ablauf der Projektarbeit (Phase II). 3) Stellen Sie dem Kunden Ihre Ergebnisse vor

1) 2) Wählen Sie einen Case aus und definieren Sie sinnvolle Data

16 Teamarbeit 16 Analytisches CRM / / Michael Lamprecht und Jan Frick

17 Präsentation der Ergebnisse 17

18 Projektarbeit (Phase II): Projektaufgaben Entwickeln Sie ein Prognose-Modell 1) Verschaffen Sie sich einen Überblick über die verfügbare Datenbasis. 2) 3) 4) 5) Bereiten Sie die Daten für die Modellentwicklung geeignet auf. Wenden Sie verschiedene Data Mining-Verfahren für die Modellentwicklung an. Wählen Sie geeignete Gütekriterien aus, vergleichen und bewerten Sie die Modelle. Identifizieren Sie (mögliche) Optimierungspotenziale. Stellen Sie dem Kunden Ihre Ergebnisse vor

Wenden Sie verschiedene Data Mining-Verfahren für die Modellentwicklung an.

19 Feedback 19

20 Ausblick: Feedback Wie beurteilen Sie? die Organisation des Workshops die vermittelten Inhalte den Aufbau der Fallstudie Sonstiges 20

21 Kontakt Website ALTRAN Michael Lamprecht Jan Frick Katja Deutsch 21 CRM in der Praxis / / Michael Lamprecht und Jan Frick

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