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SELF-SERVICE ANALYTICS:SMART MARKETING MIT INFONEA®

IM KONTINUUM ZWISCHEN DATA SCIENCE,

ANALYTICS FÜR FACHANWENDER UND INTERAKTIVEN REPORTS

SELF-SERVICE ANALYTICS /INFONEA® FÜR MARKETING /

INFONEA Dashboard

INFONEA ist die erste Self-Service Data-Science-Lösung, mit der Unternehmen ihre Kunden, Produkte und Prozesse wirklich verstehen können. Hier erkennen datenaffine Fachanwender nicht nur spielerisch Auffälligkeiten in großen, komplexen Datenmengen – vielmehr sind sie nun auch in der Lage, selbstständig die tieferliegende Ursache zu identifizieren. Müssen dafür sonst häufig statistische Expertenfunktionen mit hohem Aufwand programmiert werden, sind diese Funktionen in INFONEA bereits modular integriert und können direkt out-of-the-box genutzt werden. Interaktiv, im Dialog mit den Daten, formulieren Anwender vielfältige analytische Fragestellungen – die Software verwendet dann systematisch die passenden Algorithmen für die weiterführende granulare und visuelle Datenanalyse. Die Ergebnisse kann der Anwender direkt in INFONEA aufbereiten: mittels interaktiver Reports oder Analysen sind sie für jeden denkbaren Empfänger verständlich.

SELF-SERVICE ANALYTIC BUSINESS INTELLIGENCE:SMART MARKETING MIT INFONEA

Self-Service Data Science für den FachbereichIm Zeitalter von Big Data nimmt mit steigendem Datenvolumen auch die Komplexität der Daten zu. Angesichts dieser Datenflut stellt sich vielen Unternehmen die Frage: Wo lohnt es sich, genauer und im Detail hinzusehen? Datenmuster und darin enthaltene Auffälligkeiten sind dafür wichtige Indikatoren. Allerdings sind klassische Reports in diesem Fall nicht unbedingt eine Hilfe, da hiermit nicht auf allen Daten unbekannte Muster und Zusammenhänge erkannt werden können.

Anwender gehen bei der Datenanalyse häufig systemisch vor: Affektive und kognitive Erfahrungen bestimmen dabei die Ausprägung der Bewertung und Interpretation von Daten. Die Fähigkeit, Muster z. B. in Daten erkennen zu können, ist allerdings von Mensch zu Mensch sehr unterschiedlich ausgeprägt. Im Rahmen einer Mensch-Maschine-Interaktion ergänzen moderne BI-Tools die daten- und algorithmenbasierte Sicht. Diese Kombination von Stärken des Mensch-Maschine-Teams wird in der Mustererkennung und vor allem in der Konsequenz: dem Ziehen von Rückschlüssen und dem Fällen von Entscheidungen für eine ausbalancierte und verlässliche Analyse sorgen.

Datenmuster geben Aufschluss über Zusammenhänge, generieren weiterführende Informationen und lassen ggf. auch Auffälligkeiten hervortreten. Im Rahmen von Kausalanalysen können Anwender die Ursache dieser Muster ergründen. In vielen Fällen und Anwendungsbereichen können sich hinter diesen Mustern und Auffälligkeiten auch Anomalien verstecken, die nicht nur gefunden, sondern evtl. auch beseitigt werden müssen. Mittels INFONEA soll daher jeder einzelne Anwender in den relevanten Fachbereichen nicht nur den Unternehmensdatenbestand, sondern auch seine eigenen Daten auf Auffälligkeiten überprüfen können. Immer mehr Branchen und Segmente setzen diese Möglichkeit ein, um anhand der Detektion von Mustern und Auffälligkeiten die Ergebnisse ihrer Datenanalyse zu optimieren und als Grundlage für Handlungsempfehlungen zu nutzen. Unter Zuhilfenahme statistischer Verfahren setzen moderne BI-Tools eine Kapselung von Komplexität in einfach bedienbare und verständliche Module wie z. B. einen Mengenvergleich oder Multifilter um. Diese Module sind „out-of-the-box“ einsetzbar und befreien den Anwender von der Pflicht, selbst Statistikexpertise mitbringen zu müssen. Auch wenn sich die Anwendungsfelder unterscheiden, dienen diese BI-Analysen letztendlich immer der Unternehmensgewinn-Maximierung, wie die nachfolgenden Beispiele zeigen.

Anwendungsbeispiele aus dem MarketingINFONEA, die In-Memory-basierte Self-Service Data Science Software, unterstützt Kunden in fachbereichsgetriebenen Data Science- ebenso wie mit Ad-hoc-Analysen. Auffälligkeiten und Zusammenhänge in den Daten werden mit Hilfe von Visualisierungen und Rating-Systemen den Anwendern in den unterschiedlichsten Branchen auf den ersten Blick

sichtbar dargestellt. Im Marketing findet sich ein breites Anwendungs-spektrum für Data Science-basierte Analysen wie z. B. die Identifikati-on der Kunden bzw. Produkte mit dem größten Potential, die Optimie-rung von Kampagnen, Finden von Auffälligkeiten in Kundendaten, granulare Segmentierungen, Market- und Wettbewerbsanalysen etc.

Insbesondere die Analyse von Kundengruppen hat hier eine hohe Rele-vanz:

• Mittels einer Kundenwert-Analyse durch eine automatische und re-gelbasierte Kundensegmentierung in Wertgruppen erhält der An-wender einen schnellen Überblick über das Umsatzpotential sei-ner Vertriebsregion.

• Funktionen zum strukturierten Vergleich von Kundengruppen las-sen Unterschiede deutlich werden, die wiederum Ansatzpunkte für ein gezieltes und individuelles Ansprechen dieser Gruppen ermög-lichen.

• Durch den Vergleich von Datenmengen mit beliebigen Referenz-mengen kann der Anwender eine vergleichende Ursachenfor-schung mit der Methode der statistischen Mehrlinge betreiben.

In einem weiteren Szenario bezieht die Überprüfung von Umsatzzahlen eine Betrachtung des Kaufverhaltens von Kunden bei Preisanpassungen oder Sortimentsveränderungen mit ein. Wird eine Preiserhöhung ange-kündigt, reagieren Kunden typischerweise mit sog. Hamsterkäufen vor der Preiserhöhung, schränken ihren Kauf dieses Produktes als eine Art des Boykotts gänzlich ein oder reagieren gleichgültig, so dass keine Ver-änderung im Kaufverhalten zu verzeichnen ist. Interessant ist hierbei dann, welche Rolle die Höhe der Preiserhöhung spielt und wann die Schmerzgrenze in der Käuferzielgruppe erreicht ist. Ähnliche Muster ru-fen Sortimentsänderungen hervor, die häufig ebenfalls in Korrelation zu der Preisstruktur sowie dem Kaufverhalten stehen. Auf diese Weise kön-nen Unternehmen nicht nur das Kaufverhalten steuern, sondern auch Vorhersagen hinsichtlich ihrer Unternehmensziele treffen.

Die Kommunikation mit Kunden, Partnern und Multiplikatoren gehört zu den Kernaufgaben des Marketings. Hier gilt es, trotz immer stärkerer Diversifizierung und Individualisierung die Kontrolle zu bewahren und den Erfolg einzelner Module im Zeitverlauf zu messen. In der Regel wird ein so definierter Prozess (Planung, Durchführung, Kontrolle) durch ein operatives und analytisches Customer Relationship Management (CRM) unterstützt. Die gesammelten Reaktionsdaten aus den Kampagnen wer-den über Schnittstellen in den konsolidierten Datenbestand zurückge-

INFONEA Predictive: Vorhersage zeitlicher Entwicklungen

SELF-SERVICE ANALYTICS /INFONEA® FÜR MARKETING /

führt. Sie erhöhen laufend die Aussagekraft aller gesammelten Daten und ermöglichen es so, dezentrale und zielgruppenspezifische Kam-pagnen dennoch zentral zu steuern. INFONEA bietet eine semantische und hochperformante Analyse sämtlicher Daten im Zeitablauf. In we-nigen Schritten lassen sich so z. B. die Einflüsse auf Reaktions- und Um-wandlungsraten sowie Brand-Awareness-Quoten differenziert analy-sieren. Besonders vorteilhaft: Auch eine noch laufende Kampagne kann so ad hoc optimiert werden.

INFONEA ermittelt im Rahmen von Potentialanalysen Umsatzpoten-tiale, in denen wichtige Erkenntnisse über Marktanteile und Ausbau-potential von Unternehmen gewonnen werden. Die Untersuchung des Deckungsbeitrags gibt u. a. Aufschluss über die Kundenzufriedenheit und Loyalität. Sind Kunden abgewandert? Können bestimmte Ereig-nisse wie Preissteigerungen oder Sortimentsumstellungen damit in Verbindung gebracht werden? Diese Erkenntnisse verdeutlichen dann das Cross-Selling-Potential in Bezug auf die Steigerung der Kunden-bindung und Erhöhung der Wechselbarrieren.

Individuelle Lösungen im „INFONEA Lab“ erarbeitenWenn einmal speziell auf ein Unternehmen zugeschnittene neue Visu-alisierungen oder ein sehr komplexer Auswertungsprozess umgesetzt werden sollen? Dann bietet INFONEA die Möglichkeit, dies gemeinsam mit den Entwicklern im eigenen „INFONEA-Lab“ durchzuführen. Auf diese Weise haben unsere Data Scientists gemeinsam mit Kunden Anwendungsszenarien u. a. zu folgenden Themen entwickelt:

• Kunden-Verhalten-Prognosen• Profitabilitäts-Optimierung• Pricing (Dynamisch)• Wettbewerber- & Trend Analysen• Zielgruppenoptimierung• Kundenanalyse und -wertsegmentierung • Geschäftsvorfallanalyse• Treiberbaum bzw. Effektanalyse (-zerlegung)• Portfolioanalyse und -optimierung (z. B. nach Tarifen oder Pro-

dukten)• Produktbewertung• Kündigerprävention („Churn-Analysen“)• Bonitätsprüfung und -scoring• Kampagneneffektmessung• Potentialsegmentierung• Sentiment-Analysen• Analyse und Visualisierung von Ereignisketten.

Und was sind Ihre Fragestellungen?

Technische Daten Mit INFONEA müssen keine Investitionen in spezielle Hardware geleistet werden. Der BI-Lösung reicht ein gängiges Windows-Setup mit x64-Architektur.

INFONEA bietet Schnittstellen für alle Datenbanken, die über ODBC, OLE DB oder ADO.NET angebunden und analysiert werden können (z.B. MS SQL Server, Oracle, MS Access, DB2, Hadoop) und für Excel- sowie CSV- bzw. Flatfiles.

Sie nutzen SAP®? Als Partner von Theobald Software, einem Partner von SAP®, stellt Comma Soft sicher, dass Kunden ihre Daten über entsprechende Schnittstellen problemlos in INFONEA auswerten können.

Auf Anfrage kann auch geographisches Kartenmaterial von Partnern eingebunden und zur Visualisierung herangezogen werden.

INFONEA verwendet Open Source-Produkte, die qualitäts- gesichert im unternehmerischen Bereich verwendet werden dürfen. Die Details regeln die Release Notes.

Und welchen Wunsch kann INFONEA Ihnen erfüllen? www.infonea.com

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INNOVATION SCHAFFEN. AUS LEIDENSCHAFT.

Comma Soft AG Pützchens Chaussee 202-204a53229 Bonnwww.infonea.com

Anja HoffmannTel. +49 228 97 70-159Fax +49 228 97 70-200infonea@comma-soft.com

INFONEA ist die erste Self-Service Data-Science-Lösung, mit der Unternehmen ihre Kunden, Produkte und Prozesse wirk-lich verstehen können.INFONEA ist ein Produkt der Comma Soft AG – The Knowledge People. Hier arbeiten hoch qualifizierte Wissenschaftler unterschiedlichster Disziplinen mit großer Leidenschaft an Zukunftslösungen mit einer Haltung: Echte Innovationen machen das Leben einfacher. In diesem Sinne bündelt das Team bereits seit mehr als 20 Jahren sein Wissen in INFONEA – damit Data Science für den Anwender keine Wissenschaft, sondern einfach faszinierend ist.