Gewinnbringende Anwendungen im Data Mining

  

Gewinnbringende Anwendungen

 

Zahlreiche Firmen unterschiedlichster Bereiche haben inzwischen erfolgreich Anwendungsgebiete für Data Mining entwickelt. Während frühe Anwender dieser Technologie dazu tendierten, Data Mining nur für informationsträchtige Unternehmenszweige wie Finanzdienstleistungen und Direktmarketing zu verwenden, wird heute Data Mining auf jedem Geschäftsgebiet eingesetzt, um große Datenwarenhäuser und Kundenbeziehungen effektiver zu handhaben.

Einige besonders erfolgreiche Anwendungsgebiete sind folgende::

 

Ein Pharmakonzern kann seine Verkaufsaktivitäten besser einschätzen und infolgedessen die Aufgaben für Physiker und Wissenschaftler besser bestimmen, sowie die geeigneten Marketingaktionen daraus ableiten, um am Markt Erfolg zu haben. Die Daten sollen den Wettbewerbermarkt einschließen als auch Informationen über das lokale Gesundheitssystem enthalten. Jüngere Projekte haben eine 20fache Kostenersparnis in bezug auf Mailingaktionen und Werbekampagnen erbracht gegenüber den konventionellen Ansätzen.

 

Eine Kreditkartengesellschaft kann ihr Datenwarenhaus erfolgreich nutzen, um Kunden zu entdecken, die sehr wahrscheinlich an weiteren Produkten ihrer Produktpalette interessiert sind. Mit kleinen Testmailings können die Eigenschaften der Kunden mit einer Affinität zu bestimmten Produkten eruiert werden und das Produkt kann so leichter bestimmt werden. Auch hier haben Projekte eine 20fache Kosteneinsparung bei Mailingkampagnen erbracht gegenüber traditionellen Ansätzen.

 

Eine Transportfirma mit ausgedehntem Direkthandel kann durch Data Mining herausfinden, wie sie ihre Dienstleistungen am besten vermarkten kan. Mit Data Mining können die Kundenerfahrungen analysiert werden. So kann die Firma eine einzigartige Einteilung in Kundensegmente vornehmen, anhand derer die höherwertigen Dienstleistungen ermittelt werden.Durch den Einsatz dieser Segmente in allgemeinen Geschäftsdatenbanken wie sie von Dun & Bradstreet aufgebaut werden, sind Listen mit Vorzugskunden nach Gebieten spezifizierbar.

 

Eine großer Verpackungsmittelhersteller kann Data Mining einsetzen um seine Verkaufszahlen bei Wiederverkäufern zu steigern. Verbraucherstatistiken, Versanddatenbanken, Wettbewerbs-Aktivitäten können einbezogen werden, um die Hintergründe für die Markenbildung und die Lagerhaltung zu bestimmen. Durch diese Analysen gelingt es dem Hersteller seine Strategien für die Werbung genau auf den Markt abzustimmen, sodaß die Kundensegmente am Markt erreicht werden.

 

Diese Beispiele haben alle eines gemeinsam: sie zentrieren das Wissen über den Kundenbedarf und führen letzten Endes dazu, im Data Warehouse Kosten einzusparen und Kundenbeziehungen wertschöpfend zu pflegen. Die Organisation kann sich nun auf gewinnbringende Geschäfte mit Kunden fokussieren und zielorientierte Marketing-Strategien einsetzen, um Kunden zu erreichen. Jedes, wirklich jedes Geschäft mit mehr als einigen Tausend Dateneinträgen zu Geschäftsbeziehungen kann potentiell von Data Mining profitieren.