Referenzen: Business Analytics

Wer nicht neugierig ist, erfährt auch nichts! — Johann Wolfgang von Goethe

 

Die nachfolgend dargestellten Projektreferenzen sind nur eine kleine Auswahl unserer kompletten Projektreferenzen. Sehr gerne stellen wir Ihnen weitere Projektreferenzen in einem persönlichen Gespräch vor.

 

Social Media Analytics

Verbesserung der Sicht auf den Kunden im Rahmen einer sozialen Netzwerkanalyse für ein führendes Konsumgüterunternehmen.

Herausforderung

  • Das Unternehmen wollte Kundenzentriertheit als Wettbewerbsvorteil nutzen.
  • Die interne Wissensbasis bot nur eine eingeschränkte Sicht auf den Kunden.
  • Klassische Marktforschung ermöglichte lediglich einen eindimensionalen und statischen Zugewinn an Kundenwissen.
  • Die Erkenntnisse klassischer Marktforschung ließen sich nur selten in der Steuerung des Geschäftes über interne Systeme einsetzen.
  • Soziale Netzwerke sind reichhaltige mehrdimensionale Quellen, die nicht nur den Kunden und seine Attribute, sondern auch seine Beziehungen mit der Umwelt umfassend darstellen können.

Beratungsleistung 

  • Einführung eines Social Data Warehouses (SDW). Dabei handelt es sich um ein fortschrittliches hybrides System, das die Lebenswelten von Kunden anhand massiver Datenvorräte aus den sozialen Netzwerken in über 2 Mio. Dimensionen darstellen kann.
  • Die Anbindung des SDW an die Daten ergänzender MaFo-Systeme und interner Systeme wurde aktiv unterstützt durch:
    • Recommendation Engine
    • ERP-Daten
    • Externe Daten (Wetter, Medien etc.)
  • Die Implementierung wurde maßgeschneidert auf die Ziele des Kunden zugeschnitten.

Kundennutzen

  • Bisher unerreicht scharfes und detailliertes Verständnis der eigenen Kundengruppen über assoziative Netzwerke in kulturellen, politischen, ökonomischen (z.B. Lieblingsmarken), geographischen (z.B. Urlaubsländer), thematischen (z.B. Nachhaltigkeit) und weiteren Dimensionen.
  • Direkte Steuerung eigener e-Commerce Aktivitäten über Anbindung an Tracking-Daten, Recommendation Engine und Warenkorbdaten.
  • Steuerung eigener Content Marketing Strategie.
  • Aufdeckung zuvor verborgener nicht offensichtlicher Assoziationen, aus denen sich konkrete Ansätze z.B. für Cross-Selling oder geographische Expansion ableiten lassen.

 

Customer Segmentation

Identifikation der vielversprechendsten Zielgruppen und Entwicklung von darauf maßgeschneiderte Kundenstrategien für einen Financial Services Dienstleister.

Herausforderung

  • Das Unternehmen wollte kundenzentrierter mit seinen Zielgruppen kommunizieren.
  • Das Unternehmen wollte Bewegungen im Kundenstamm anhand der Kundenhistorie besser verstehen, Erfolge wiederholbar machen (z.B. Erreichung von attraktiven Neukundengruppen) und Misserfolge langfristig reduzieren (z.B. hohe Kundenabwanderungsrate).
  • Er bestand keine holistische Sicht auf den Kunden.
  • Schwierigkeit Kundendialog & Angebote effektiv zu individualisieren.
  • Vermehrte Konkurrenz um Aufmerksamkeit der Konsumenten erhöhte Druck auf relevante Kundenkommunikation.

Beratungsleistung

  • Kundendaten wurden aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und hinsichtlich ihrer Einstellungs- und Verhaltensmuster analysiert, um klare Kundensegmente herauszubilden, die sich in ihrer Wertigkeit für das Unternehmen und ihren Bedürfnissen und Präferenzen unterscheiden.
  • Die strategische Segmentierung erlaubte die Zusammenfassung von Kunden in klare Segmente, die als Basis für eine gezielte Ansprache, ein individualisiertes Nutzenversprechen und die Steuerung von Marketing-, Customer Care und Pricing Strategien dienten.

Kundennutzen

  • Effizienz
    • Kosten- und Risikoreduktion durch gezielte Kundenansprache mit relevanten Marketingstrategien und geringen Streuverlusten.
  • Effektivität
    • Erhöhung der Kundenloyalität und Reduktion von Kundenabwanderung durch bessere Insights.
    • Erhöhter Share of Wallet und bessere Marktdurchdringung durch effektivere Marketingmaßnahmen.
  • Selbstvertrauen
    • Von der Black-Box Marketing/Customer Service in den Driver Seat.

 

Kundenbindungs-Analytics

Analytische Kundenverhaltens-Analysen und -Modellierungen um Loyalitätstreiber und Loyalitätsinhibitoren zu identifizieren.

Herausforderung

  • Unser Kunde sah sich verstärkter Produktstandardisierung, Produktsubstitution und Markenfragmentierung gegenübergestellt.
  • Verbraucher waren schwer zu erreichen, schwerer zu beeindrucken und hatten mehr Information und mehr Auswahl als je zuvor zur Verfügung.
  • Hoher Preisdruck durch steigenden Kosten für die Kundenakquisition.
  • Übermäßige Fokussierung auf Neukundenakquisition, anstatt durch kontinuierliche Weiterentwicklung von Bestandskunden den Umsatz zu steigern.
  • Zu starke Fokussierung auf Kostensenkung und weniger auf überragende Brand & Customer Experience.

Beratungsleistung

  • Durchführung einer Verhaltens- und bedarfsorientierte Segmentierung.
  • Analytische Kundenverhaltens-Analysen und -Modellierungen um Loyalitätstreiber und Loyalitätsinhibitoren zu identifizieren.
  • Identifikation von Kundenbindungshebeln, um die Vorhersagbarkeit von Maßnahmen zur Steigerung der Kundenbindung von Bestandskunden und Gewinnung von Neukunden zu verbessern.
  • Design von gezielten Kundenbindungsstrategien und -kampagnen mit dem Ziel die Kundenbindung im Allgemeinen generell zu verbessern sowie abwanderungsgefährdete Kunden im Speziellen in treue
    Kunden zu verwandeln.

Kundennutzen

  • Transparenz zu Treibern und Inhibitoren von Kundenloyalität
  • Effektivere und effizientere Kundenbindungskampagnen
  • Erhöhung der Share of Wallet
  • Erhöhte Cross-Selling / Up-Selling-Möglichkeiten für die profitabelsten Kunden durch maßgeschneiderte Angebote
  • Erhöhung Customer Lifetime Value
  • Durch neue Erkenntnisse der Kundenbedürfnisse wurden neue Möglichkeiten identifiziert eine überragende Brand & Customer Experience zu entwickeln und Kunden zu Fans weiterzuentwickeln.

 

Haben Sie Rückfragen zu unseren Referenzen? Dann schreiben Sie uns per Email oder rufen Sie uns an. Sehr gerne stellen wir Ihnen unsere Referenzen in einem persönlichen Gespräch detailliert vor. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!