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1 CEMA Vortragsreihe BIG Data Jeder Internetklick macht Sie durchschaubarer! Mannheimer Abendakademie, 4. Februar 2015 Jens Barthelmes Predictive Text Analytics Solution Architect IBM Deutschland GmbH 2015 IBM Corporation 2012 IBM Corporation

2 6. Juni 1976 München Verheiratet Mazda 3 1 Sohn (15 Monate) Kein Alkohol Neckarsteinach Tennis Bioinformatik Dipl.-Biol.

3 Welche Spuren hinterlassen wir im Internet? Warum sammeln Unternehmen eigentlich Daten? Welche Erkenntnisse können Unternehmen daraus gewinnen? Wo stecken die Risiken der Internetnutzung?

4 Welche Spuren hinterlassen wir im Internet?

5 Interaktionsdaten - z.b. Webserver-Logeintrag [10/Oct/2000:13:55: ] "GET /index.html HTTP/1.0" "http://www.example.com/start.html" "Mozilla/4.08 [en] (Win98; I ;Nav)" IP-Adresse Zeitstempel Abgerufene URL Referer Browser

6 Interaktionsdaten z.b. Cookies

7 Browser-Fingerabdruck panopticlick.eff.org

8 App-Nutzung

9 Transaktionsdaten Was habe ich gekauft?

10 Social Media Nutzung

11 Daten-Deals als Trend? https://datacoup.com

12 Warum sind diese Daten für Unternehmen interessant?

13 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 Welches ist das interessanteste nächste Produktangebot? Welche Kunden werden vss. Zahlungsschwierigkeiten bekommen?

14 Personalisiertes Marketing Ausschnitt: Minority Report (2002)

15 Personalisiertes Marketing

16 Dynamische Preisgestaltung

17 Rabatte bei Versicherungen

18 Rabatte bei Versicherungen

19 Welche Erkenntnisse können Unternehmen aus diesen Daten gewinnen?

20 Analyse des Kundenerlebnisses

21 Analyse des Kundenerlebnisses

22 Analyse des Kundenerlebnisses

23 Analyse des Kundenerlebnisses

24 Analyse des Kundenerlebnisses

25 Analyse des Kundenerlebnisses

26 Analyse des Kundenerlebnisses

27 Analyse des Kundenerlebnisses

28 Analyse des Kundenerlebnisses

29 Analyse des Kundenerlebnisses

30 Analyse des Kundenerlebnisses

31 Analyse des Kundenerlebnisses The analyst selects on Acquistion Struggle: Auto Quote with the dimension Success set to No

32 Analyse des Kundenerlebnisses

33 Analyse des Kundenerlebnisses

34 Beispiel 2

35 Kündigerprävention mit Predictive Analytics

36 Kündigerprävention mit Predictive Analytics

37 Kündigerprävention mit Predictive Analytics

38 Beispiel 3

39 Next Best Action Estimated Satisfaction: 64% Aktuelle Kundendaten werden dargestellt Der Kunde fordert bestimmte Informationen an

40 Next Best Action Alle Daten werden im Hintergrund für die Berechnung des passenden Angebots verwendet: Text-Daten aus dem Kommentarfeld, demographische und Transaktionsdaten des Kunden Estimated Satisfaction: 64% Mitarbeiter gibt die Anfrage als Freitext-Kommentar ein

41 Next Best Action Die Angebots-Engine errechnet die passendsten Angebote in Echtzeit Estimated Satisfaction: 64% Das Angebot wird akzeptiert und der Bonuswert berechnet 15

42 Beispiel 4

43 Optimierung der Marketingstrategie Ein Staubsaugerhersteller plant, einen Staubsaugerroboter auf den Markt zu bringen. Zunächst interessiert uns, ob in Social Media überhaupt über Staubsaugerroboter gesprochen wird. Die Share-of-Voice Analyse zeigt, dass zu einem signifikanten Anteil und zunehmend über Staubsaugerroboter diskutiert wird.

44 Optimierung der Marketingstrategie Nun wollen wir sehen, welche Themen mit Staubsaugerrobotern assoziiert werden im Vergleich zu den anderen Staubsaugertypen. Interessant! Preis, Möbel und Haustiere scheinen häufiger mit Staubsaugerrobotern in Verbindung gebracht zu werden als mit den anderen Staubsaugertypen.

45 Optimierung der Marketingstrategie Sind Männer oder Frauen affiner für das Thema Staubsaugerroboter? Männer scheinen anteilig etwas häufiger über Staubsaugerroboter zu sprechen als Frauen, aber der Unterschied ist gering.

46 Optimierung der Marketingstrategie Vielleicht gibt es Hinweise, mit welchen Themen man die beiden Geschlechter etwas individueller adressieren kann? Aha! Das Thema Haustiere hat bei den Frauen ein stärkeres Gewicht.

47 Optimierung der Marketingstrategie Wenn wir also Frauen mit dem Thema Haustiere / Haustierhaare adressieren wollen wo treffen wir diese Zielgruppe? Den höchsten Anteil weiblicher Nutzer, die über Staubsaugerroboter diskutieren, finden wir auf Plattformen wie parents.at, urbia.de, swissmomforum.ch und wunderkessel.de.

48 Optimierung der Marketingstrategie Welche Themen und Begriffe werden im Netz noch mit Staubsaugern assoziiert? Eltern diskutieren über die einschläfernde Wirkung des Staubsaugergeräuschs auf Babys Gamer diskutieren über die Entstaubung ihres PC-Gehäuses mittels Staubsauger und die damit verbundenen Gefahren

49 Wo stecken die Risiken der Internetnutzung? Cookies? Social Media? Online Shopping?

50 BMW-ConnectedDrive-gehackt html

51 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Thomas Weber Geschäftsführer CEMA GmbH Mannheim CEMA GmbH Spezialisten für Informationstechnologie Harrlachweg 5 D Mannheim Tel.: +49 (621) Fax: +49 (621) Jens Barthelmes Predictive Text Analytics Solution Architect IBM Deutschland GmbH Altrottstr. 31 D Walldorf Tel.: +49 (7034)

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