Expert Talk: "AI wird das Kaufverhalten massiv beeinflussen"
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Checkliste: Zehn Methoden für den Erfolg von Big Data
25.06.2012 - In den letzten Jahrzehnten ist die Kundenbasis in den Unternehmen stetig gewachsen. Waren die Daten früher nur in Papierform nachschlagbar, sind Sie heute aufgrund der vorliegenden Serverinfrastrukturen meist strukturiert erfasst und gezielt auswertbar. Data Mining unterstützt das Marketing bei der Aufgabe, affine Kunden für Produkte oder Kampagnen zu ermitteln und so Streuverluste zu minimieren und den Gewinn zu steigern.
von Joachim Graf
Die Congenii Consulting Group hat zehn Methoden zusammengetragen, Scores effizient und effektiv einzusetzen:
1. Verankern Sie Scores in der Organisation
Um Data Mining erfolgreich zu machen muss in den Fachbereichen, die diese einsetzen, ein Verständnis für den Aufbau und Nutzen von Scores geschaffen werden. Gehen Sie auf die Kollegen zu und besprechen Sie Fallbeispiele, einzelne Produktscores oder mögliche Optimierungsergebnisse zum Beispiel von Kampagnen. So verankern Sie den Mehrwert der Scores bei den Kollegen, die diese bald nicht mehr missen möchten.2. Schaffen Sie die Datenbasis für eine aussagekräftige Analyse
Um gute Scores zu erstellen wird immer eine ausreichende Zahl Kunden oder RespondMitglied werden und kostenfrei lesen.
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Am: 25.06.2012
Am: 25.06.2012
Zu: Checkliste: Zehn Methoden für den Erfolg von Big Data
Da Datamining nicht zu meine Aufgabengebieten gehört, kann ich mit dem Begriff "Score" hier nicht so viel anfangen. Es wäre schön gewesen, zu Beginn eine Begriffsdefinition zu finden. Auch aus dem Text ist mir nicht ganz klar geworden, was in diesem Zusammenhang exakt mit Score gemeint ist, denn das Wort als solches kann ja erstmal viele Bedeutungen haben. Ich könnte mir vorstellen, dass es dem ein oder anderen Leser ähnlich geht.
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