Ingens Tid At Spilde Data mining brugt til afdækning af forbrugeradfærd og –mønstre

Kim Lyng Madsen Lau Kingo Marcussen

Agenda Hvorfor målrettet kommunikation? Kundecase Og hvad så? Virker det?

Hvorfor målrettet kommunikation? Du kender problemet…. Du bliver irriteret over at modtage et hav af reklamepost med dit navn på som du overhovedet ikke er interesseret i, og som du bare smider ud. Eller du bliver ringet op om ting du ikke har interesse i at købe. Forklaringen er, at de selskaber som bruger mange penge på at sende breve ud eller ringe, ikke kender nok til deres kunder.

Hvorfor målrettet kommunikation? Løsning: Statistiske data i samspil med Det Danske Kvadratnet. Med det rette datagrundlag er det muligt at målrette kommunikationen. Gevinst: Forbrugerne modtager i højere grad kun post eller opkald som har relevans for dem. Virksomheden når længere og bredere ud, nedbringer deres omkostning og øger deres ROI (Return Of Investment)

Hvorfor målrettet kommunikation? GEOMATIC tager i sin analysevirksomhed udgangspunkt i en rigdom af rent statistisk baserede data om personer, husstande og virksomheder. Alle vore geostatistiske data gøres tilgængelige med Det Danske Kvadratnet. I vort arbejde benytter vi værktøjer som MatLab, ArcGIS og x@point.

Hvorfor målrettet kommunikation? Responsforøgelse Segmenteret Usegmenteret 4 % Forventet respons i % 10 % 1 % Anvendt materiale (antal husstande)

Hvorfor målrettet kommunikation? Optimere værdien i virksomhedens aktiviteter og kunderelationer Optimere Return on Investment – Rapid ROI Penge Tid

Hvorfor målrettet kommunikation? At erhverve nye kunder på den mest omkostnings-effektive måde At tiltrække de mest profitable kunder Penge Tid

Hvorfor målrettet kommunikation? At optimere salg til eksisterende kunder med kryds- og mersalgs modeller Penge Tid

Hvorfor målrettet kommunikation? At identificere og fastholde de mest profitable kunder længere Penge Tid

Kundecase Geografisk stedfæstelse af kunder

Overordnet demografiks profil af kunder

Klyngeanalyse Den overordnede profil er en sløret sandhed. En klyngeanalyse bliver benyttet for at finde skjulte kundeprofiler. De celler der ligner hinanden mest på demografien bliver lagt sammen til en klynge.

Geografisk placering af alle kunder

Geografisk placering af kunder fordelt på klyngerne

Demografisk profil af klynge 1

Demografisk profil af klynge 2

Demografisk profil af klynge 3

Og hvad så? Via geografien samt de demografiske profiler har man fået et bedre kendskab til sine kunder. Med denne information vil det nu være muligt ud fra Det danske Kvadratnet og aggregeret statistik, at lave en tvillinganalyse på den profil/klynge man finder relevant. Altså målrettet kommunikation!

Hvorfor målrettet kommunikation? Usegmenteret Segmenteret 4 % Forventet respons i % 10 % 1 % Anvendt materiale (antal husstande)

Data Mining effekten – virker det? Gns. respons usegmenteret = 2,5% Case ved 200.000 breve Modellen blev anvendt til udvælgelse af kunde-emner med størst købssandsynlighed (scorebånd 1 – 5). Der blev udvalgt 100.000 tilfældige emner og 100.000 segmenterede. Responsen på segmenterede emner var på ca. 3.142 (3,1%) og gav dermed 650 flere kunder end ved tilfældig udvælgelse (2,5%). Gns. respons segmenteret = 3,2%

Data Mining effekten – virker det? Demografisk segmentering og målretning af kommunikationen Støj – for lille et datagrundlag Stabilitet – én type demografisk profil Stabilitet – ny type demografisk profil

Analyse uden handling

Handling uden analyse

Kim Lyng Madsen klm@geomatic.dk Lau Kingo Marcussen lkm@geomatic.dk Tak for Jeres tid Kim Lyng Madsen klm@geomatic.dk Lau Kingo Marcussen lkm@geomatic.dk