Empfehlungssystem für Marketingstrategien

Der Einsatz von Machine-Learning-Techniken zur Segmentierung ermöglicht es uns, die verschiedenen Kundentypen eines Unternehmens zu identifizieren. Dies erleichtert die Entwicklung von Vertriebs- und Marketingstrategien, die stärker auf die spezifischen Bedürfnisse oder Interessen der Kampagne zugeschnitten sind.

Ziele

• Entwicklung personalisierter Strategien für jede Kundengruppe
• Erhöhung der Präzision durch die Analyse einer großen Anzahl von Variablen
• Erleichterung der Arbeit für Marketingabteilungen

Die Entwicklung personalisierter Marketingstrategien ist eine Aufgabe, die große Anstrengungen der beteiligten Abteilungen erfordert und ein tiefes Verständnis des Zielkunden sowie der Produkte, an denen er interessiert ist, voraussetzt. Marketingstrategien werden umso besser angenommen, je stärker sie auf die Bedürfnisse und Interessen des Kunden zugeschnitten sind. LISDATA möchte ein besseres Kundenverständnis durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglichen, indem wir Cluster-Techniken anwenden, die eine bessere Entwicklung zukünftiger Strategien erlauben.

Was wir tun

Wir arbeiten mit Machine-Learning-Techniken, wie Cluster-Algorithmen (Aglomerative Clustering, K-Means…), die auf die verschiedenen relevanten Variablen des untersuchten Sektors angewendet werden. Für die Auswahl der in die Lösung einzubeziehenden Variablen nutzen wir verschiedene Datenquellen. Wir stellen ein Tool bereit, das die verschiedenen Gruppen anzeigt, in die Kunden unterteilt werden können, sowie die Variablen, die diese definieren. Außerdem extrahieren wir für jede Kundengruppe eine Reihe vordefinierter KPIs, die es uns ermöglichen, eine spezifische Strategie für jede durch die Clusterbildung bestimmte Gruppe zu entwickeln.

Wie wir vorgehen

Auswahl und Analyse der Variablen

Annäherung an das Kundenverhalten, Bewertung der Datenqualität und präzisere Auswahl der Variablen für die Clusterbildung. Dieser Datensatz wird einem ETL-Prozess unterzogen, damit er vom Algorithmus verstanden werden kann.

Cluster-Algorithmus

Wir wenden Machine-Learning-Techniken an, um eine Kundensegmentierung basierend auf den zuvor ausgewählten Variablen zu erhalten, wobei wir uns an die spezifischen Bedürfnisse jeder Gruppe und die optimale Anzahl der Datensegmentierung anpassen.

Ermittlung der Merkmale

Eine statistische Analyse der Variablen innerhalb der Cluster ermöglicht es uns, deren Merkmale sowie die wichtigsten Variablen für die Segmentierung zu identifizieren. Wir extrahieren auch die relevantesten KPIs zur Entwicklung einer Marketingstrategie.

Bereitstellung und Visualisierung

Alle Informationen zu Kunden, Produkten und externen Variablen werden in einem Data Warehouse gespeichert. Wir richten ein Dashboard ein, das eine intuitive Visualisierung der Daten ermöglicht, um datengestützte Entscheidungen während der gesamten Marketingkampagne zu treffen.