Marketingstrategie-Empfehlung

Die Verwendung maschinellem Lernen für die Segmentierung ermöglicht es uns, verschiedenen Kundentypen eines Unternehmens zu...

Recomendador de estrategias de marketing

Die Verwendung maschinellem Lernen für die Segmentierung ermöglicht es uns, verschiedenen Kundentypen eines Unternehmens zu unterscheiden. Das erleichtert die Entwicklung von Handels- und Marketingkampagnen, die stärker auf die spezifischen Bedürfnisse oder Interessen der Kunden ausgerichtet sind.

Ziele

  • Entwickeln Sie maßgeschneiderte Strategien für jede Kundengruppe
  • Erhöhen Sie die Genauigkeit durch die Untersuchung einer großen Anzahl von Variablen
  • Arbeitserleichterung für Marketingabteilungen
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Die Entwicklung personalisierter Marketing-Strategien ist eine Aufgabe, die den beteiligten Abteilungen viel abverlangt und viel Wissen über den anzusprechenden Kunden und die Produkte, an denen er interessiert ist, voraussetzt. Marketingstrategien kommen umso besser an, je stärker sie auf die Bedürfnisse und Interessen des Kunden ausgerichtet sind.
Wir von LIS Data Solutions wollen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ein größeres Wissen über den Kunden schaffen, indem wir Clustering-Techniken anwenden, die eine bessere Entwicklung zukünftiger Strategien ermöglichen.

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Was wir tun

Wir wenden Techniken des maschinellen Lernens an, wie z.B. Clustering-Algorithmen (Agglomerative Clustering, K-Means…) und können daher eine viel größere Anzahl von Daten und Korrelationen auswerten, als dies Mitarbeiter in ihren Recherchen schaffen. Für die Auswahl der Variablen, die in die Lösung einfließen sollen, verwenden wir verschiedene Datenquellen. Wir stellen ein Tool zur Verfügung, das schließtlich die verschiedenen Kundengruppen und -kategorien zeigt, sowie die Variablen, die sie definieren. Außerdem extrahieren wir für jede Kundengruppe eine Reihe von zuvor definierten Merkmalen (Interessen, Charakteristika,…), die es uns ermöglichen, eine spezifische Strategie für jede durch das Clustering bestimmte Gruppe zu definieren.

Wie wir es tun

Auswahl und Analyse der Variablen

Annäherung an das Verhalten der Kunden, um die Qualität der Daten zu bestimmen und um die Variablen, auf die das Clustering angewendet werden soll, genauer auswählen zu können. Anschließend wird die Software-Architektur mittels ETL-Prozess erstellt, damit die Daten vom Algorithmus in der späteren Nutzung des Tools verstanden werden können.

Clustering-Algorithmus

Mithilfe des maschinellen Lernens erhalten wir eine Segmentierung der Kunden nach den zuvor ausgewählten Variablen, wobei wir uns auf die spezifischen Bedürfnisse jeder Gruppe und die optimale Anzahl an Unterteilungen fokussieren.

Beschaffung der Merkmale

Eine statistische Analyse der Variablen innerhalb der Cluster ermöglicht es, die Eigenschaften sowie die für die Segmentierung wichtigsten Variablen zu erkennen. Wir legen dann gemeinsam die relevanten KPIs fest, welche die Marketingstrategien unterscheiden, und legen damit den Grundstein für deren gezielte Entwicklung.

Einsatz und Visualisierung

Alle Kunden-, Produkt- und Open-Data-Informationen werden in einem Data Warehouse gespeichert. Wir erstellen ein Dashboard, das eine intuitive Visualisierung der Daten für eine verlässliche Entscheidungsfindung während der gesamten Marketingkampagne ermöglicht.