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15.05.2019

Geschäftsmodelle & Nachhaltigkeit

Intelligente Kundensegmentierung

Seit langem gruppieren Banken und Finanzdienstleister ihre Kunden in Segmente. Ziele der Kundensegmentierung sind zielgerichtete Kundenansprachen und eine effektive Kundenbetreuung. Darüber hinaus können die Segmente in der Geschäftsfeldrechnung und der Geschäftsmodellanalyse verwendet werden, um die Rentabilität der einzelnen Segmente zu ermitteln.

Seit langem gruppieren Banken und Finanzdienstleister ihre Kunden in Segmente. Ziele der Kundensegmentierung sind zielgerichtete Kundenansprachen und eine effektive Kundenbetreuung. Darüber hinaus können die Segmente in der Geschäftsfeldrechnung und der Geschäftsmodellanalyse verwendet werden, um die Rentabilität der einzelnen Segmente zu ermitteln.

Um Kunden optimal (intelligent) in Segmente einzuteilen, verwenden wir maschinelle Lernverfahren. Diese Verfahren werden auch bei Systemen der künstlichen Intelligenz verwendet. Die intelligenten Verfahren (Algorithmen) assistieren dem Vertriebssteuerer bei der Durchführung einer Kundensegmentierung.

Die Anzahl der Segmente, sowie die Kriterien (z.B. Einkommen, Alter, etc.), die zur Segmentierung herangezogen werden, können entweder direkt durch den Vertriebsteuerungsexperten fest vorgegeben werden, oder von einem Clusteralgorithmus automatisiert ermittelt werden. Ähnliche Kunden werden hierbei zu homogenen Segmenten zusammengefasst.

Die Segmentgrenzen werden nachgelagert durch einen zweiten intelligenten Algorithmus ermittelt.

Ergebnis sind die Segmente, sowie die Segmentgrenzen, die anschließend dem Vertriebssteuerer in tabellarischer Form für nachgelagerte Prozesse zur Verfügung stehen oder aber – je nach gewünschtem Automatisierungsgrad – auch in bestehende Systemumgebungen möglichst automatisiert eingebettet werden können.

 

In einem ersten Schritt werden die Kundensegmente mittels eines Clusterverfahren (dem sogenannten unüberwachtem Lernen) automatisiert ermittelt. Voraussetzung dafür ist ein ausreichend großes Set an Kundendaten.

MHA graphik 1

Ähnliche Kunden werden mit Hilfe von mathematisch-statistischen Verfahren und Algorithmen identifiziert und in Gruppen zusammengefasst, wobei sich diese möglichst stark unterscheiden.

Im einem zweiten Schritt werden die Segmentgrenzen abgeleitet.

MHA graphik 2

Auf Basis der Segmentgrenzen wird nun der Kundenbestand segmentiert. Anschließend können für die Segmente durch die Vertriebsexperten und/oder weiteren Algorithmen ( Kampagnen-selektion) passende Kundenprodukte für gezielte Kundenansprachen abgleitet werden.

Zudem können die ermittelten Kundensegmente für die Geschäftsfeldrechnung und die Geschäftsmodellanalyse verwendet werden.

Durch die vorgenommene Einteilung können Vertriebspotenziale geweckt werden, Prozesskosten reduziert werden oder aber auch zusätzliche Vertragsabschlüsse generiert werden.

Kontakt

  • Andreas Kanz
  • Business Consultant
  • +49 (0) 162 / 7795 173
  • andreas.kanz@msg-gillardon.de

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60549 Frankfurt a. M.
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