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
6. Juni 1976 München Verheiratet Mazda 3 1 Sohn (15 Monate) Kein Alkohol Neckarsteinach Tennis Bioinformatik Dipl.-Biol.
Welche Spuren hinterlassen wir im Internet? Warum sammeln Unternehmen eigentlich Daten? Welche Erkenntnisse können Unternehmen daraus gewinnen? Wo stecken die Risiken der Internetnutzung?
Welche Spuren hinterlassen wir im Internet?
Interaktionsdaten - z.b. Webserver-Logeintrag 127.0.0.1 - - [10/Oct/2000:13:55:36-0700] "GET /index.html HTTP/1.0" 200 2326 "http://www.example.com/start.html" "Mozilla/4.08 [en] (Win98; I ;Nav)" IP-Adresse Zeitstempel Abgerufene URL Referer Browser
Interaktionsdaten z.b. Cookies
Browser-Fingerabdruck panopticlick.eff.org
App-Nutzung http://www.makeuseof.com/tag/use-facebook-android-without-invasive-permissions/
Transaktionsdaten Was habe ich gekauft?
Social Media Nutzung
Daten-Deals als Trend? https://datacoup.com
Warum sind diese Daten für Unternehmen interessant?
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?
Personalisiertes Marketing Ausschnitt: Minority Report (2002)
Personalisiertes Marketing http://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/
Dynamische Preisgestaltung http://www.wsj.com/articles/sb10001424052702304458604577488822667325882
Rabatte bei Versicherungen http://www.focus.de/finanzen/versicherungen/tid-34606/rabatt-fuer-vorsichtige-fahrerblackbox-kontrolliert-autofahrer-ist-das-die-zukunft-der-kfz-versicherung_aid_1155083.html
Rabatte bei Versicherungen http://www.sueddeutsche.de/geld/neues-krankenversicherungsmodellgenerali-erfindet-den-elektronischen-patienten-1.2229667
Welche Erkenntnisse können Unternehmen aus diesen Daten gewinnen?
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses The analyst selects on Acquistion Struggle: Auto Quote with the dimension Success set to No
Analyse des Kundenerlebnisses
Analyse des Kundenerlebnisses
Beispiel 2
Kündigerprävention mit Predictive Analytics
Kündigerprävention mit Predictive Analytics
Kündigerprävention mit Predictive Analytics
Beispiel 3
Next Best Action Estimated Satisfaction: 64% Aktuelle Kundendaten werden dargestellt Der Kunde fordert bestimmte Informationen an
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
Next Best Action Die Angebots-Engine errechnet die passendsten Angebote in Echtzeit Estimated Satisfaction: 64% Das Angebot wird akzeptiert und der Bonuswert berechnet 15
Beispiel 4
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.
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.
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.
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.
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.
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
Wo stecken die Risiken der Internetnutzung? Cookies? Social Media? Online Shopping?
http://www.heise.de/newsticker/meldung/ BMW-ConnectedDrive-gehackt- 2533601.html
Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Thomas Weber Geschäftsführer CEMA GmbH Mannheim CEMA GmbH Spezialisten für Informationstechnologie Harrlachweg 5 D-68163 Mannheim Tel.: +49 (621) 33 98-300 Fax: +49 (621) 33 98-200 E-Mail: mannheim@cema.de Jens Barthelmes Predictive Text Analytics Solution Architect IBM Deutschland GmbH Altrottstr. 31 D-69190 Walldorf Tel.: +49 (7034) 274-2952 E-Mail: jens.barthelmes@de.ibm.com