Was können Ihnen Ihre Daten über Ihre Kunden verraten? Wie könnten Sie diese Informationen verwenden?

Durch das Zusammenführen von Daten aus Ihren ERP, CRM und POS Systemen können wir Muster zum Verhalten Ihrer Kunden identifizieren. Falls genügend relevante Daten vorhanden sind, können sogar Psychologische Merkmale, wie zum Beispiel Offenheit für Neues, quantifiziert werden. Vermögensverwaltungsteams in Banken, beispielsweise, benötigen häufig eine Einschätzung zur Risikobereitschaft eines Kunden. Heutzutage basiert diese häufig auf der Selbsteinschätzung des Kunden, was für einen Vermögensverwalter sehr wertvoll ist um eine Anlegestrategie zu verteidigen wenn diese nicht die gewünschten Resultate vorzeigte. Aber es ist lang bekannt, dass Selbsteinschätzung nicht immer ganz akkurat ist, und somit nur bedingt dazu eingesetzt werden kann eine Strategie zu entwickeln, welche die Kundenzufriedenheit maximiert. Durch die Integration aller intern verfügbaren Kundensignale, und durch deren Komplementation mit externen Daten von, beispielsweise, Sozialen Netzwerken, kann ein klareres Bild über die Risikobereitschaft eines Kunden gezeichnet werden. Kombiniert mit Daten aus dem Selbsteinschätzungsverfahren, können so Anlegestrategien gefunden werden, mit denen sich ein Kunde besser identifizieren kann. Zusätzlich können bekannte Korrelationen ausgenutzt werden: Beispielsweise korreliert die Stärke des Psychologischen Merkmals der Offenheit mit der politischen Orientierung einer Person (Studie), was dem Marketing von politischen Parteien behilflich sein kann. Das Beifügen von Risikobereitschaft und Kaufkraft könnte zum Beispiel einem Reisebüro helfen, bei Leuten geziehlt Werbung zu machen, und automatisch Reisedestinationen vorzuschlagen, die am besten auf das Profil eines Kunden passen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Ihre Daten Ihnen mehr zu Ihren Kunden verraten können, und nehmen Sie mit uns Kontakt. auf.

Wie wird die Nachfrage nach Produkt X sich in den nächsten 6 Monaten verändern?

Die Nachfrage für spezifische Produkte ist häufig Saisonalität unterworfen; beispielsweise werden die meisten Diamanten Ende Jahr verkauft. Neben Saisonalität kann man in den Daten häufig Aufwärts- oder Abwärtstrends erkennen. Unser erste Schritt zur Vorhersage der Produktnachfrage ist deswegen das Separieren der Saisonalitätskurve von der Trendkurve. Wir erstellen dann ein Vorhersagemodell anhand Ihrer internen Daten und komplementieren diese mit externen Daten. Beispielsweise hat die Anzahl Schulferientage innerhalb eines Zeitfensters für gewisse Industrien einen starken Einfluss auf die Saisonalitätskurve, hat aber typischerweise wenig Auswirkungen auf die Trendkurve. Auf der anderen Seite könnte zB ein drastisch reduzierter Preis für Energiespeicherung sehr bald eine erhöhte Nachfrage nach Elektroautos nach sich ziehen und somit den Trend dafür stark beeinflussen. Wir können Ihnen helfen beide Trendtypen zu quantifizieren, und diese zu verwenden um die zukünftige Nachfrage zu approximieren. Wie in allen time-series Analysen gilt auch hier, dass Vorhersagen die weiter in der Zukunft liegen weniger präzise sind (zB die Wettervorhersage in 2 Wochen ist sehr unzuverlässig). Deswegen geben unsere Modelle Ihnen neben der tatsächlichen Vorhersage auch das sogenannte 95% Konfidenzintervall: Ein Bereich, in dem die tatsächliche Produktnachfrage mit 95% Wahrscheinlichkeit liegt.

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Was können Ihnen Ihre Daten über Ihre Kunden verraten? Wie könnten Sie diese Informationen verwenden?

Durch das Zusammenführen von Daten aus Ihren ERP, CRM und POS Systemen können wir Muster zum Verhalten Ihrer Kunden identifizieren. Falls genügend relevante Daten vorhanden sind, können sogar Psychologische Merkmale, wie zum Beispiel Offenheit für Neues, quantifiziert werden. Vermögensverwaltungsteams in Banken, beispielsweise, benötigen häufig eine Einschätzung zur Risikobereitschaft eines Kunden. Heutzutage basiert diese häufig auf der Selbsteinschätzung des Kunden, was für einen Vermögensverwalter sehr wertvoll ist um eine Anlegestrategie zu verteidigen wenn diese nicht die gewünschten Resultate vorzeigte. Aber es ist lang bekannt, dass Selbsteinschätzung nicht immer ganz akkurat ist, und somit nur bedingt dazu eingesetzt werden kann eine Strategie zu entwickeln, welche die Kundenzufriedenheit maximiert. Durch die Integration aller intern verfügbaren Kundensignale, und durch deren Komplementation mit externen Daten von, beispielsweise, Sozialen Netzwerken, kann ein klareres Bild über die Risikobereitschaft eines Kunden gezeichnet werden. Kombiniert mit Daten aus dem Selbsteinschätzungsverfahren, können so Anlegestrategien gefunden werden, mit denen sich ein Kunde besser identifizieren kann. Zusätzlich können bekannte Korrelationen ausgenutzt werden: Beispielsweise korreliert die Stärke des Psychologischen Merkmals der Offenheit mit der politischen Orientierung einer Person (Studie), was dem Marketing von politischen Parteien behilflich sein kann. Das Beifügen von Risikobereitschaft und Kaufkraft könnte zum Beispiel einem Reisebüro helfen, bei Leuten geziehlt Werbung zu machen, und automatisch Reisedestinationen vorzuschlagen, die am besten auf das Profil eines Kunden passen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Ihre Daten Ihnen mehr zu Ihren Kunden verraten können, und nehmen Sie mit uns Kontakt. auf.

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Wie wird die Nachfrage nach Produkt X sich in den nächsten 6 Monaten verändern?

Die Nachfrage für spezifische Produkte ist häufig Saisonalität unterworfen; beispielsweise werden die meisten Diamanten Ende Jahr verkauft. Neben Saisonalität kann man in den Daten häufig Aufwärts- oder Abwärtstrends erkennen. Unser erste Schritt zur Vorhersage der Produktnachfrage ist deswegen das Separieren der Saisonalitätskurve von der Trendkurve. Wir erstellen dann ein Vorhersagemodell anhand Ihrer internen Daten und komplementieren diese mit externen Daten. Beispielsweise hat die Anzahl Schulferientage innerhalb eines Zeitfensters für gewisse Industrien einen starken Einfluss auf die Saisonalitätskurve, hat aber typischerweise wenig Auswirkungen auf die Trendkurve. Auf der anderen Seite könnte zB ein drastisch reduzierter Preis für Energiespeicherung sehr bald eine erhöhte Nachfrage nach Elektroautos nach sich ziehen und somit den Trend dafür stark beeinflussen. Wir können Ihnen helfen beide Trendtypen zu quantifizieren, und diese zu verwenden um die zukünftige Nachfrage zu approximieren. Wie in allen time-series Analysen gilt auch hier, dass Vorhersagen die weiter in der Zukunft liegen weniger präzise sind (zB die Wettervorhersage in 2 Wochen ist sehr unzuverlässig). Deswegen geben unsere Modelle Ihnen neben der tatsächlichen Vorhersage auch das sogenannte 95% Konfidenzintervall: Ein Bereich, in dem die tatsächliche Produktnachfrage mit 95% Wahrscheinlichkeit liegt.