Advanced Analytics senken Kreditabschlusskosten signifikant
Datum: Donnerstag, dem 31. August 2017
Thema: Wien Infos
mayato entwickelte für eine führende deutsche Direktbank ein Zwei-Stufen-Modell zur Zielgruppen-Selektion für ein Konsumentenkredit-Mailing. Mit großem Erfolg: Die Abschlusszahlen lagen erheblich höher.
Wie sich Data Mining erfolgreich zur effizienten Durchführung von Marketingkampagnen nutzen lässt, zeigt jetzt ein Projekt der mayato GmbH. Die BI-Unternehmensberatung führte im Vorfeld eines Mailings zur Bewerbung von Kreditangeboten eine Reagierer- und Angebots-Prognose durch. Die Kredit-Abschlusszahlen lagen anschließend deutlich höher als bei vergleichbaren Direktmarketing-Aktionen. Der Auftraggeber, eine führende deutsche Direktbank, sparte mehr als 50 Prozent der Abschlusskosten.
Die gezielte Ansprache von Bestandskunden in Mailings stellt für Direktbanken einen wesentlichen Vertriebskanal dar. Gerade bei postalischem Versand entstehen allerdings hohe Kosten. Zusätzlich empfinden die Kunden nicht-zielgruppengerechtes Marketing als Spam und fühlen sich belästigt. Interessierte Kunden vorab zu identifizieren, spart Kosten und gewährleistet gleichzeitig eine höhere Kundenzufriedenheit. mayato entwickelte dazu basierend auf historischen Kundendaten ein Zwei-Stufen-Modell, das zunächst die Reagierer-Wahrscheinlichkeit und anschließend die Affinität für ein bestimmtes Produkt ermittelt. Die Data Scientists nutzen dafür klassische Data Mining-Algorithmen wie Random Forest, Regressionsverfahren oder neuronale Netze zur Modellierung.
Wer sich über die Lösung im Detail informieren möchte, kann sich die Success Story aus dem Bereich Data Science und Customer Analytics unter https://www.mayato.com/wp-content/uploads/2017/07/2017_07_Case-Study_Customer-Analytics-Konsumentenkreditmailings_DE.pdf herunterladen.
mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von den Standorten Berlin, Bielefeld, Mannheim und Wien aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Customer Analytics, Industry Analytics, IT Operations Analytics und Financial Analytics. Analysten und Data Scientists von mayato nutzen diese Lösungen für die Ermittlung relevanter Zusammenhänge in Small und Big Data und für die Prognose zukünftiger Trends und Ereignisse. Zu den Kunden von mayato zählen namhafte Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen. Als Partner mehrerer Softwareanbieter ist mayato grundsätzlich der Neutralität und in erster Linie der Qualität seiner eigenen Dienstleistungen verpflichtet. Nähere Infos unter www.mayato.com
mayato GmbH
Katja Petillon
Am Borsigturm 9
13507 Berlin
+49 170 459 5297
www.mayato.com
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Dagmar Ecker
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68649 Gross-Rohrheim
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(Weitere interessante Software News & Software Infos & Software Tipps gibt es hier.)
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mayato entwickelte für eine führende deutsche Direktbank ein Zwei-Stufen-Modell zur Zielgruppen-Selektion für ein Konsumentenkredit-Mailing. Mit großem Erfolg: Die Abschlusszahlen lagen erheblich höher.
Wie sich Data Mining erfolgreich zur effizienten Durchführung von Marketingkampagnen nutzen lässt, zeigt jetzt ein Projekt der mayato GmbH. Die BI-Unternehmensberatung führte im Vorfeld eines Mailings zur Bewerbung von Kreditangeboten eine Reagierer- und Angebots-Prognose durch. Die Kredit-Abschlusszahlen lagen anschließend deutlich höher als bei vergleichbaren Direktmarketing-Aktionen. Der Auftraggeber, eine führende deutsche Direktbank, sparte mehr als 50 Prozent der Abschlusskosten.
Die gezielte Ansprache von Bestandskunden in Mailings stellt für Direktbanken einen wesentlichen Vertriebskanal dar. Gerade bei postalischem Versand entstehen allerdings hohe Kosten. Zusätzlich empfinden die Kunden nicht-zielgruppengerechtes Marketing als Spam und fühlen sich belästigt. Interessierte Kunden vorab zu identifizieren, spart Kosten und gewährleistet gleichzeitig eine höhere Kundenzufriedenheit. mayato entwickelte dazu basierend auf historischen Kundendaten ein Zwei-Stufen-Modell, das zunächst die Reagierer-Wahrscheinlichkeit und anschließend die Affinität für ein bestimmtes Produkt ermittelt. Die Data Scientists nutzen dafür klassische Data Mining-Algorithmen wie Random Forest, Regressionsverfahren oder neuronale Netze zur Modellierung.
Wer sich über die Lösung im Detail informieren möchte, kann sich die Success Story aus dem Bereich Data Science und Customer Analytics unter https://www.mayato.com/wp-content/uploads/2017/07/2017_07_Case-Study_Customer-Analytics-Konsumentenkreditmailings_DE.pdf herunterladen.
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