Echtzeitempfehlungen - Definition, Mehrwert, So funktioniert's

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Copyright © 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved. Khaled Nabli Business Expert Customer Intelligence Steffen Stahl Moderator KAUFEMPFEHLUNGEN IN ECHTZEIT Webinar

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Khaled NabliBusiness Expert

Customer Intelligence

Steffen StahlModerator

KAUFEMPFEHLUNGEN IN ECHTZEIT

Webinar

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WARUM? Alle wollen nur Ihre Aufmerksamkeit!

Quelle: http://www.milliondollarhomepage.com/

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3 von 4 der Bestellungen

wurden vorher empfohlen

38%höhere Click-

through- Raten durch Empfehlungen

35%der Einkäufe

resultieren aus Empfehlungen

PRAXIS-CHECK Der Mehrwert ist nachgewiesen

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ÜBERBLICK

Marketingplattform Kanäle Kunden

BIGData

Kampagnen-management

Analytik

AlgorithmenDynamischer

Content

RecommendationEngines

Reporting &Erfolgskontrolle

Integriertes Marketingmanagement

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EMPFEHLUNGS-

MANAGEMENTAlles beginnt mit den Daten …

Kontakthistorie

Customer Campaign Offer

Response-Historie

Customer Offer Response

Angebote

Offer custom details

Kundendaten

Customer attributes attributes

Transaktionen

Customer Transaction Date Time

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EMPFEHLUNGS-

MANAGEMENTAlles beginnt mit den Daten …

Kontakthistorie

Customer Campaign Offer

Response-Historie

Customer Offer Response

Angebote

Offer custom details

Kundendaten

Customer attributes attributes

Transaktionen

Customer Transaction Date Time

Marketing

Plattform

Kunden-

wissen

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PROZESS-

ÜBERSICHTEmpfehlung werden in zwei Schritten generiert

Offline-Verarbeitung Online-Verarbeitung1 2

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PROZESS-

ÜBERSICHTEmpfehlung werden in zwei Schritten generiert

Offline-Verarbeitung 1 2

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Configurable scoring formula Adjustable offer size and

list mixing method

3Extract Top N Offers For Each Cluster

Exchangeable algorithmsward, k-means, etc.

Adjustable cluster size(quality / calculation time)

2Customer Clustering

OFFLINE

PROCESSINGBEHAVIOUR CLUSTERING

Aggregation Cleaning StandardizationPrincipal

Component Analysis

1Data Integration

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OFFLINE

PROCESSINGBEHAVIOUR ASSOCIATIONS

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OFFLINE

PROCESSINGWHITE-BOX-ANSATZ MIT SAS® ENTERPRISE GUIDE

1 2

3

Configurable scoring formula

Adjustable offersize and

list mixing method

Extract Top N Offers For Each Cluster

Exchangeable algorithms

ward, k-means, etc.

Adjustablecluster size

(quality / calculation time)

Customer Clustering

Aggre-gation

CleaningStandardi-

zation

Principal Component

Analysis

Data Integration1

2

3

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PROZESS-

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Offline-Verarbeitung Online-Verarbeitung1 2

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PROZESS-

ÜBERSICHTEmpfehlung werden in zwei Schritten generiert

Online-Verarbeitung1 2

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ONLINE

PROCESSINGRekalibrierung in Echtzeit

*

Kunde

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PROCESS

OVERVIEWIntegration im Kommunikationsmanagement

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PROCESS

OVERVIEWIntegration im Kommunikationsmanagement

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ZUSAMMEN-

FASSUNGECHTZEIT EMPFEHLUNGEN

• Mehrwert ist nachgewiesen

• Erhebliches Differenzierungspotenzial

• Multi-Channel-Gedanke vs. Silo-Lösungen

• Transparenz bewahren

• Empfehlungen pro-aktiv nutzen

• Kein Big-Bang notwendig

• 80/20 Pareto-Prinzip

• Die Mittel stehen zur Verfügung

Ihre Kunden werden es Ihnen danken!

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ECHTZEIT-

EMPFEHLUNGENREALTIME RECOMMENDATIONS MIT SAS®

Sie haben Fragen?stellen Sie uns diese

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VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT

Khaled NabliBusiness Expert

[email protected]. +49 6221 415 123

SAS Deutschland