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Softwaremarkt für Customer Analytics

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19.09.2016

Softwaremarkt für Customer Analytics

Die in Customer-Analytics-Projekten eingesetzte Software sollte den Nutzer möglichst in allen Phasen des Vorgehensmodells unterstützen. Neben den Möglichkeiten der analytischen Modellierung sollten auch Funktionalitäten im Bereich der Datenaufbereitung und Anbindungen an gängige Datenbanken und Fachsysteme (ERP, WAWI, CRM etc.) unterstützt werden. Die Software sollte die Evaluierung der erstellten Modelle anhand geeigneter Performance-Metriken, sowie eine Visualisierung der Modelle und deren Ergebnisse unterstützen. Die Aufgaben im analytischen Zyklus können daher als Kriteriengerüst für die Bewertung derjenigen Software gesehen werden, die Nutzer bei der Umsetzung von Customer-Analytics-Projekten unterstützen soll.

Am Markt für Business Intelligence (BI) haben sich verschiedene Werkzeugklassen herausgebildet. Hier wird danach unterschieden, ob lediglich bestehende Daten oder Zusammenhänge wiedergegeben werden oder ob der Anwender selbst mit den Daten arbeiten und so neue Informationen erzeugen kann.

                    

                       Abbildung 2: Business-Intelligence-Anwendungsklassen

Bei der Umsetzung entsprechender Projekte muss darauf geachtet werden, welche Teile der fachlichen Logik (Einordnung der Daten, Relationen, Verdichtungen etc.) in welchem Werkzeug abgebildet werden sollen. So empfiehlt sich eine Kombination der analytischen Fähigkeiten der BI- und Advanced-Analytics-Werkzeuge mit den fachlichen Modellen der CRM-Systeme zur Bewertung von (potenziellen) Kunden. Diese liefern beispielsweise definierte Eigenschaften und Verfahren zur Bewertung und Steuerung der Kundenentwicklung sowie Entscheidungsbäume zur Abschätzung des Kundenpotenzials.

Customer Analytics bietet hierbei viele Potenziale: neben der (kurzfristigen) Steigerung des Erfolgs einzelner Marketingmaßnahmen kann die gesamte Kundenbeziehung gestärkt und ausgebaut werden. Gleichzeitig bietet das Wissen den Ausgangspunkt für die Weiterentwicklung des eigenen Unternehmens, der Leistungen, Prozesse und Formen der Kundenansprache. Dazu reicht es nicht, möglichst viele Daten zu sammeln – sie müssen an klaren operativen und strategischen Zielen ausgerichtet analysiert und genutzt werden können. Somit kann Customer Analytics auch kein einmaliges Projekt sein, sondern es ist der Ausgangspunkt zu einer kontinuierlichen Verbesserung.

Eine Übersicht und generelle Einschätzung der Funktionalitäten von Advanced-Analytics-Plattformen bietet der BARC Score Advanced Analytics Platforms DACH 2016 .

Am 27. und 28. September 2016 findet in Frankfurt am Main unsere BARC Tagung Advanced und Predictive Analytics statt. Hier können Sie sich mit Praktikern, Herstellern, Serviceanbietern und den BARC-Analysten live zu aktuellen Trends und Technologien rund um Advanced und Predictive Analytics austauschen – unter anderem über deren Einsatz in Customer-Analytics-Projekten.