Vorteile
Individuelle Score-Werte mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit
Daten
Kundenprofile nach Umsatz, Mitarbeiteranzahl und bisherige Branchen-Affinität
Methode
Matching Datenbankeinträge mit Kundenprofilen
Entwicklung eines Scoring-Algorithmus für die databyte® GmbH
Herausforderung
Die databyte® GmbH stellt Ihren Auftraggebern umfangreiche Wirtschaftsinformationen u.a. für die Neukundengewinnung bereit. Insgesamt sind mehr als 5 Millionen Gewerbetreibende mit mehr als 100 Millionen Zusatzinformationen verfügbar. Die Passgenauigkeit der für die Neukundengewinnung zu identifizierenden Zielgruppenpotenziale ist dabei das entscheidende Qualitätskriterium.
Ziel
Um die bereits gute Passgenauigkeit weiter zu erhöhen, soll ein Machine-Learning-Algorithmus zum Scoring entwickelt werden, der auf Basis von Bestandskundenlisten Neukundenpotenziale mit möglichst hoher Abschlusswahrscheinlichkeit ermittelt.
Lösung
Bestandskundenlisten wurden zunächst nach Branchen segmentiert. Für die entstandenen Branchensegmente hat eoda unter Einbeziehung einer Vielzahl unterschiedlicher Informationen wie Umsatz, Mitarbeiteranzahl und der bisherigen Branchen-Affinität Kundenprofile entwickelt. Um Rückschlüsse für die Neukundengewinnung ziehen zu können, hat eoda die Datenbankeinträge anschließend auf Übereinstimmungen mit den Kundenprofilen untersucht.
Je größer die Übereinstimmung eines Unternehmens aus der Datenbank mit den entwickelten Kundenprofilen, desto höher wird es bewertet. Auf diese Weise können die interessantesten potenziellen Neukunden für Auftraggeber identifiziert werden. Im Zuge der Entwicklung wurde die Performance des Algorithmus anhand verschiedener Kundenlisten validiert. Dabei hat sich gezeigt, dass der Algorithmus für verschiedene Kundenprofile zuverlässige und noch bessere Ergebnisse als bisher liefert.
Ergebnis
Das Ergebnis ist eine Übersicht aller Firmen mit kundenindividuellen Score-Werten, die am besten in das Kundenprofil des Auftraggebers passen und eine hohe Kaufwahrscheinlichkeit aufweisen. Dies erhöht die Effizienz der Neukundenakquise und senkt dank geringerer Streuverluste gleichzeitig die Kosten.
Data-Driven Software:
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