Marketing Research

Es gibt mehrere Zugänge und Sichtweisen zum Thema Marketing Research.

Für USEDATA spielt die Kombination aus Fachkenntnis, Statistik und IT eine wichtige Rolle: denn damit ist es möglich, zielorientierte Lösungen zu liefern. Ich begleite Sie von der Ist-Analyse bis hin zur Umsetzung der Lösung.

1. Eine Aufgabe kann unterschiedlich gelöst werden - mehrere Lösungsansätze stehen hier zur Auswahl.
2. Der Lösungsansatz ist plausibel und steht in keinem Widerspruch zum gesunden Hausverstand.
3. Tests bestätigen die Richtigkeit des Lösungsansatzes.
4. Erfolgreiche Umsetzung des Modells.

Wissenwertes

  • Validierte und konsistente Datenquellen bilden die Basis späterer Analysen.
    Egal ob Textdateien, Excel-Tabellen, Datenbanken oder Data Warehouses bis hin zu Big Data
    :
    auf Grundlage dieser Daten werden die späteren Modelle entwickelt

  • Die RFM-Methode ist Ausgangspunkt vieler Analysen (z. B. als Basis von Scoringmodellen)
    Recency - wann war der Kunde zuletzt aktiv?
    Frequency - wie oft hat der Kunden gekauft?
    Monetary- wie hoch ist der Umsatz des Kunden?

  • Aktuell sind Methoden aus dem Bereich maschinelles Lernen im Trend.
    Diese setzen
    jedoch große Datenmengen zum Lernen voraus - die nicht immer vorhanden sind.
    Und selbst wenn diese Voraussetzung erfüllt ist, können nicht alle Fragen beantwortet werden.
    Hier bringt die
    klassische Statistik auf Stichprobenbasis Abhilfe - eine kostengünstige Alternative.

  • Bei der langfristigen Beurteilung von Entscheidungen spielt der Lifetime Value eine wichtige Rolle.
    Der LTV verknüpft Kundenabwanderung, prognostizierte Nettoprofite und Diskontsatz zu einer Kennzahl.
    Zur Berechnung stehen
    dabei mehrere Techniken zur Verfügung.

Um Ihnen einen Überblick zu geben, habe ich die wichtigsten Themen zum Marketing Research in folgende drei Gruppen aufgeteilt:

Grundlagen

  • Datenquellen

  • Testdesign

  • Prognosen

  • Budgetplanung

  • Preisfindung

Methoden

  • RFM-Analysen

  • Warenkorb

  • logistische Regression

  • Entscheidungsbäume

  • Clusterverfahren

  • maschinelles Lernen

Anwendungen

  • Neukundengewinnung

  • Cross/Up-Selling

  • Belohnungsprogramme

  • Empfehlungsmarketing

  • Segmentation

  • Churn Management

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