Daten für Kundenorientierung
Kundendaten nutzen, um Bedürfnisse und Präferenzen zu verstehen, das Kundenerlebnis zu verbessern und den vollen Wert jeder Kundenbeziehung zu heben.
Unsere Vision
Die Verbreitung digitaler Technologien und Online-Kanäle hat eine Fülle an Daten hervorgebracht, die Unternehmen ein nie dagewesenes Wissen über ihre Kunden verschafft.
Durch die Nutzung dieser Daten können Unternehmen die Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden besser verstehen und auf dieser Grundlage Entscheidungen treffen, dem Wettbewerb einen Schritt voraus sein, ein besseres Kundenerlebnis bieten und den vollen Wert jeder Kundenbeziehung heben.
Unser Angebot
Wir begleiten unsere Kunden auf diesem Weg bei folgenden Themen.
Den Customer Lifetime Value schätzen, um Ressourcen besser einzusetzen
- Kundenbindungsprogramme verbessern
- Die Zielgruppenkriterien für die Neukundengewinnung schärfen
- Den Customer Lifetime Value steigern (auf Basis der Verhaltensweisen und Auslöser, die ihn erhöhen)
Die beste Aktion für jeden Kunden bestimmen (Next Best Action)
- Das Einkaufserlebnis mit relevanteren und weniger aufdringlichen Angeboten verbessern
- Preisstrategien optimieren, um Umsatz und Rentabilität zu maximieren
Churn und Kundenbindung
- Präskriptive Regeln zur Senkung der Abwanderung je Kundensegment, ermittelt mit fortgeschrittenen Algorithmen zur Regelinduktion
Analyse von Kundenverhalten und Customer Journeys
Erkenntnisse, die die gesamte Marketingstrategie speisen.
Datenbasierte Segmentierung von Vertriebspartnern
Marketingbudgets umschichten, um die Wirkung von Aktivierungen zu maximieren.
Automatisierung von Aktivierungen
- Effizienter werden durch die Automatisierung aufwendiger Schritte in Marketing- und Direktmarketingprozessen
Fallstudien
- Den verborgenen Wert von Transaktionsdaten heben Preise und Umsätze durch die Analyse von Kassendaten optimieren Fallstudie lesen →
- Konzeption einer strategischen Lösung für die Kundenbeziehung Eine B2B-E-Commerce-Plattform für Großkunden Fallstudie lesen →
- Fortgeschrittene Analytik für die Segmentierung Lebensmittel und Getränke Fallstudie lesen →
- Kundenwissen erschließen Den Direktvertrieb durch Datenaggregation und eine kundenzentrierte Strategie optimieren Fallstudie lesen →
- Einführung von Marketing Mix Modelling in einem globalen Konzern Mit fortschrittlichem Marketing Mix Modelling neue Effizienzgewinne erschließen, auch im Digitalbereich Fallstudie lesen →