Data Mining Automation

DynaMine – Data Mining Automation

Wettbewerbsvorteile durch Advanced Analytics

Im heutigen Wettbewerb konkurrieren die meisten Unternehmen mit vergleichbaren Produkten oder Services um die Gunst der Kunden. Daher ist es unabdingbar, die individuellen Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden frühzeitig zu erkennen und zu verstehen, um mit einem adäquaten Ressourcenaufwand diese essenziellen Informationen in die Kundendialoge einzubinden. Mit DynaMine erhalten Sie diese Informationen automatisiert und erzielen somit den entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Schlagworte DynaMine in Bezug auf Prognosequalitäten

DynaMine erfüllt dabei die hohen Ansprüche an die Prognosequalität problemlos, ohne dass eine ressourcenintensive Betreuung durch eine Vielzahl von Analysten notwendig wird.

Nutzen

DynaMine unterstützt den Anwender bei der Datenanalyse, indem beliebig viele Modelle automatisiert oder interaktiv, einfach und effizient über das Frontend erstellt und verwaltet werden können. Der Zeitaufwand zur Erstellung und Pflege der Miningmodelle sinkt dadurch drastisch. Gleichzeitig ergibt sich durch die regelmäßige Modellevaluierung eine spürbare Steigerung der Vorhersagequalität. Besonders in sehr komplexen Umgebungen (wie z. B. beim Einsatz von Next Best Offer oder Kampagnenoptimierungssystemen) kann DynaMine seine Stärke voll ausspielen. Der sonst sehr hohe Aufwand für die notwendige Datenbasis solcher Systeme wird durch die DynaMine-Automatisierung auf ein Minimum reduziert.

DynaMine Automatisierung

Einsatzmöglichkeiten nach Branchen

DynaMine kann in allen Unternehmensbereichen eingesetzt werden, in denen Daten mithilfe von Data Mining-Modellen ausgewertet und Prognosen für die Zukunft erstellt werden müssen.

Überblick möglicher Einsatzgebiete
Marketing & Vertrieb Next Best Offer
Generierung von kundenindividuellen Angeboten anhand der Interessen und Kaufhistorie, um so beispielsweise die Top-5-Produkte zu erhalten.
Cross-Selling
Generierung von ergänzenden Leistungen zu einem bereits verkauften Produkt
Up-Selling
Anbieten einer höherwertigen Leistung/eines höherwertigen Produktes für eine bereits erworbene Leistung/ein bereits erworbenes Produkt
Produktaffinitäten
Anbieten von Produkten, die aufgrund von Kundenmerkmalen (z. B. Geschlecht und Altersgruppe) von Kunden mit ähnlichen Merkmalen als relevant identifiziert wurden
Potenzialoptimierung durch Kündigerprognosen (Churn)
Erkennen Sie frühzeitig abwanderungsgefährdete Kunden, um mit kundenwertspezifischen Maßnahmen entgegenwirken zu können.
Forecasting (Auslastungsprognose für Callcenter oder Absatzerwartung von Produkten)
Das Modul „Advanced Forecasting“ ermöglicht die Prognose der zu erwartenden Inbound-Anrufe, um so die Auslastung von Callcentern planen zu können.
Industrie Predictive Maintenance
Automatisierte Auswertung einer Vielzahl von Sensoren, um frühzeitig einen möglichen Maschinenausfall prognostizieren zu können.
Rechnungswesen Betrugserkennung (Fraud Prevention and Detection)
Identifizierung von betrügerischen Handlungen bei der Rechnungslegung

 

Ausgewählte Anwendungsbeispiele

Versandhandel – Next Best Offer

Ein Versandhandel betreibt Newslettermarketing und möchte im nächsten Newsletter die kundenindividuellen Top-3-Produkte anzeigen. Da dieses Produktranking für jeden Kunden individuell berechnet werden muss, entsteht ein hoher analytischer Aufwand: Für jedes Produkt muss ein passendes Prognosemodell erstellt werden, um im nächsten Schritt dann die 3 Produkte mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit berechnen zu können. DynaMine ermöglicht ein effizientes Anlegen und Trainieren dieser Modelle und sorgt dafür, dass die berechneten Daten auch für die nächsten Newsletter wieder topaktuell sind.

Versandhandel

Telekommunikation – Kündigerprognosen (Churn)

Die Identifikation abwanderungsgefährdeter Kunden ist vor allem für Branchen interessant, in denen Verträge mit Mindestvertragslaufzeiten genutzt werden. Mithilfe der von DynaMine berechneten Churnmodelle lassen sich genau diese Kundengruppen identifizieren, um sie dann in speziellen Kampagnen zu kontaktieren und von einer möglichen Kündigung abzubringen. Durch Anwendung des innovativen Uplift-Modelling-Ansatzes können außerdem sogenannte Schläfer erkannt werden. Hierbei handelt es sich um Kunden, die erst durch die Ansprache an den auslaufenden Vertrag erinnert werden und deshalb nicht in Churn-Prevention-Kampagnen selektiert werden sollten.

Telekommunikation

Industrie – Predictive Maintenance

Ein international tätiges Industrieunternehmen betreibt Großmaschinen im Dauereinsatz zur Produktion von Erzeugnissen. Zur Durchführung von Wartungs- und Reparaturarbeiten ist ein mehrtägiger Stillstand der Maschine erforderlich, der einen Produktionsausfall zur Folge hat. Bei einem Defekt der Maschine entstehen oft zusätzliche Folgeschäden, die neben einer kostenintensiven Reparatur auch einen längeren Stillstand der Maschine notwendig machen. Für das Unternehmen ist es daher wirtschaftlich sinnvoll, mögliche Defekte anhand von Unregelmäßigkeiten in den Maschinendaten (Drehzahl, Temperatur, Schwingungen) frühzeitig zu erkennen, damit Reparaturphasen im Produktionsplan berücksichtigt und Folgekosten vermieden werden können.

Real-time recommendations & campaign optimization

DynaMine-Module

Im Bereich Data Mining werden Sie immer wieder auch mit neuen Herausforderungen konfrontiert, die heute noch nicht in Ihrem Fokus stehen. Um den Mitbewerbern immer einen Schritt voraus zu sein, sollte sich Ihr Data Mining-System stetig an Ihren Bedarf anpassen lassen.

Wir nehmen diese Herausforderung an und bieten modulare Erweiterungen für DynaMine, um eine exakt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene Lösung anbieten zu können.

Warenkorbanalyse Das Modul ermöglicht die Auswertung von Warenkörben, um häufig zusammen gekaufte Produktkombinationen zu identifizieren. Basierend auf dem aktuellen Warenkorb können einem Kunden dann passende Produkte vorgeschlagen werden.
Text Mining Ermöglicht die Auswertung und Bewertung von unstrukturierten Informationen z. B. Posts Facebook, Twitter, Bazaarvoice durch folgende Text Mining-Elemente:

  • deutschsprachiges, semantisches Text Mining
  • Textfilterung und -standardisierung
  • Stopp-Wörter (der, die, das …)
  • Stemming (Wortstamm-Ermittlung)
  • Extraktion von Schlagworten
  • Stimmungserkennung und -klassifizierung in positiv, neutral, negativ
Forecasting Analyse von Zeitreihen, um präzise Aussagen über die zukünftige Entwicklung treffen zu können. Dazu werden vor allem zwei Vorgehensweisen verwendet:

  • Eine Vorhersage ist aufgrund der eigenen Vergangenheitswerte möglich: Je höher der Kupferpreis vor drei Monaten war, umso höher wird der Kupferpreis im kommenden Monat sein.
  • Es können jedoch auch andere Einflussfaktoren berücksichtigt werden: Je mehr Mahnschreiben in der Vorwoche versendet wurden, umso höher ist das eigene Callvolumen in der nächsten Woche.

 

Implementierung und Amortisation

DynaMine kann problemlos in einen bestehenden Data Mart oder ein Data Warehouse integriert werden. Ist die notwendige Datenbasis bereits vorhanden, so kann die Installation innerhalb weniger Tage erfolgen. Die Automatisierung führt zu einer Zeitersparnis, die sich vor allem bei der Datenaufbereitung bemerkbar macht. Im klassischen Data Mining wird fast 70 % der Zeit für die Datenaufbereitung benötigt. Durch den Einsatz von DynaMine wird das hohe Optimierungspotenzial durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben genutzt. Die eingesparte Zeit kann zur Bearbeitung von anspruchsvollen analytischen Aufgaben eingesetzt werden. DynaMine bietet somit innerhalb kurzer Zeit einen echten Mehrwert.

Wenn zusätzlich die Prozesse Training, Scoring und Evaluierung automatisiert werden, kann sich DynaMine bereits nach wenigen Modellen amortisieren.

Amortisation im Data Mining