Checkliste: Zehn Methoden für den Erfolg von Big Data

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 Responder (Kunden, die auf die Kampagne reagieren) benötigt. Erfassen Sie Ihre Kundendaten strukturiert und automatisiert und ermöglichen Sie so eine analytisch fundierte Auswertung. Gerade im Bereich der Kampagnensteuerung ist es für eine spätere Analyse wichtig, bereits beim Aufbau der Daten die Kontrollgruppe zu bedenken. Eine Erfassung der Responder einer Kampagne im Vergleich zur Kontrollgruppe ermöglicht später eine Aussage über den Erfolg der Kampagne (und damit indirekt auch über den Score).

3. Datenqualität

Für gutes Data Mining ist essentiell, dass die Datenqualität gut ist. Dies betrifft meist die korrekte Erfassung der Daten - besonders wenn einer der Schritte der Datenerfassung manuell ausgeführt wird. Oft liegen in Datenbanken viele Kundendaten vor, bei denen einzelne Merkmale falsch oder überhaupt nicht befüllt sind. Dabei stellt sich in erster Linie die Frage, warum die Daten fehlerhaft oder nicht befüllt sind und ob sie dennoch analytisch eingesetzt werden können. Des Weiteren sollte man prüfen, woher diese Fehlwerte kommen, um systemtechnisch gegensteuern zu können.

4. Analytische Systeme und Automatisierung

Um Data Mining schnell und effizient einsetzen zu können, ist es wichtig, die passende analytische Infrastruktur im Haus aufzubauen und die entwickelten Scores, sobald sie mehrfach im Einsatz sind, für eine automatisierte Bewertung im System vorzuhalten. Insbesondere bei Scores zu Produkten oder Kundenverhalten empfiehlt sich eine monatliche Berechnung der Scores und ein Bereitstellen der Informationen in einer gesonderten Tabelle in der Datenbank.

5. Kommunikation des Kundenprofils und der Scoreinhalte

Oft verstehen die Marketing Manager zwar warum Scores sinnvoll sind, reiben sich aber an einem einzelnen Score, der ihr Produkt oder ihre Kampagne in ein schlechtes Licht rückt oder zu gering bewertet. Um dies zu vermeiden, ist es empfehlenswert, frühzeitig mit dem Kundenprofil des Produkts oder der Kampagne sowie den Ergebnissen des Scores auf die zuständigen Manager zuzugehen, um die Ergebnisse zusammen zu verstehen und weiterzuentwickeln.

6. Einheitliche Skalierung der Scores

Wenn viele Scores in einem Unternehmen im Einsatz sind, herrscht des Öftern die Problematik vor, dass unklar ist für welche Wahrscheinlichkeit welcher Score steht. Hier empfiehlt sich neben einer eindeutigen Namensgebung - damit klar erkennbar ist, welcher Score zu welchem Produkt/Kundengruppe gehört - ein eindeutiger Nummernkreis für jede Produkt- oder Kampagnenart. Dadurch können Fehlsteuerungen oft schon durch eine einfache Sichtprüfung vermieden werden.

7. Regelmäßige Validierung der Scores

Die Prozesse in einem Unternehmen ändern sich tagtäglich. Um die Scores langfristig und effizient einsetzen zu können, müssen diese regelmäßig validiert, das heißt an aktuellen Kundenzahlen überprüft werden. So kann Stabilität und eine hervorragende Prognosekraft sichergestellt werden.

8. Regelmäßige Champion-Challenger Tests zur Weiterentwicklung

Oft kommen gerade im Bereich der Analyse neue Ideen auf, die eines Tests bedürfen. Dabei ist es ratsam ein Modell im herkömmlichen Sinn zu entwickeln sowie ein Modell mit neuen Merkmalen, Herangehensweisen, et cetera und die Modelle sowie ihren Nutzen im Anschluss in einem Champion-Challenger Test auszuwerten. Nach Auswertung des Tests kann dann fundiert entschieden werden, welcher der Scores in Zukunft weiter verwendet werden soll. Diese stetige Verbesserung sollte auch unbedingt in alle Bereiche des Unternehmens, die mit Scores arbeiten, kommuniziert werden.

9. Erfassen Sie Kundenreaktionen und bringen Sie diese zurück ins System

Um die Scores konsequent weiter zu entwickeln, ist es wichtig jede Kundenreaktion zu erfassen und in der Datenbank abzulegen. So kann jede Erfahrung mit dem Kunden eines Tages automatisiert ausgewertet werden. Bereits heute ist ersichtlich, dass das Kundenverhalten meist den wertvollsten Beitrag zur Prognose des zukünftigen Verhaltens darstellt. Zudem dient diese Datenbasis zur Auswertung von Triggern, die eine zusätzliche Steuerungsdimension im Marketing eröffnen. So können z.B. Kunden mit einer Beschwerde, hinsichtlich ihrer Abwanderungsgefahr analysiert und gezielter angegangen werden.

10. Abstimmung mit Fachbereichen zum Einsatz der Scores und der Steuerung

Der Analyst versteht seinen Score wie kein anderer und sollte ihn deshalb unbedingt beim Einsatz im Unternehmen begleiten. Dies reicht von der Festlegung des geeigneten Schwellenwerts zur Steuerung (Cut-Off) bis zur optimalen Ausrichtung der Prozesse, um das Modell einzusetzen.

Congenii hat aus den Best Practices verschiedener Branchen wertvolle Tipps zur Prozessautomatisierung im Kampagnenmanagement   zusammen gestellt.