Big data im B2B Umfeld
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BIG Data Anakyse im B2B Umfeld. Nutzung von Internet-Profilen für ein erfolgreiches Marketing
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Big data im B2B Umfeld
- 1. Bonn im Oktober 2012 Bewertung von Neukundenpotenzial Folie 1
- 2. Die Vorteile der Nutzung von Big Data-‐Analyse für Vertrieb und MarkeEng Keine verpasste Durch OpEmierung Umsatzchancen der Prozesse die mehr Erfolgreich Kosten senken Umsatz-‐ ins Ziel – mit wachstum Gezielt treffsicheren umsatzstarke Prognosen! potenzielle Neukunden ansprechen Arbeitszeiten der Erschließung Vertriebsmit-‐ neuer Bereiche & arbeiter effekEver WeNbewerbs-‐ gestalten vorteile Bewertung von Neukundenpotenzial Folie 2
- 3. Big Data – Zusammenwirkung dreier großer Technologietrends Big Data aus Big Data aus TransakEonsdaten InterakEonsdaten OLTP Daten aus Sozialen Medien OLAP Andere InterakEonsdaten: DW-‐ApplikaEonen E-‐Mail, Webtexte etc. Qualifizierung der Adressen für Vertrieb und MarkeEng Bereich Webcrawling Scoremodell PrognosEsche Analyse Verarbeitung der Big Data Bewertung von Neukundenpotenzial Folie 3
- 4. Prozessablauf: Big Data Analyse für Qualifizierung der Adressen im Vertrieb und MarkeEng Bereich 101 110 Daten-‐ Daten-‐ Keyword – Score – PrognosEsche Auslieferung Crawlen Lieferung auswertung Analyse Modell Analyse Lieferung der Verarbeitung Big Data aus Verarbeitung Verarbeitung Übergabe Big Data aus der Big Data: Bewertung InterakEonen: der Big Data: der Big Data: von TransakEonen: Einstufung neuer Extrahieren Analyse der Erstellung potenziellen Kundendaten, der Bestands-‐ Firmen-‐ von Web – relevanten eines Score – Neukunden Umsatz, Reak-‐ kunden nach adressen Seiten Keywords Modells – Adressen Eonsverhalten Umsatz KLEINER AUFWAND – GROSSE CHANCEN Bewertung von Neukundenpotenzial Folie 4
- 5. Möglicher Dateninput Lieferung der Daten von Bestandskunden Email – en Web – Umsatz/ en nam n Adresse Telefon-‐ Firm dresse nummer Adresse ReakEon -‐A und h?p:// www. Bewertung von Neukundenpotenzial Folie 5
- 6. Anwendungsszenario: Score-‐Modell-‐Erstellung anhand von Bestandskunden zur Bewertung neuer Firmenadressen Lieferung der Daten von Datenauswertung Bewertung neuer Bestandskunden Extrahieren der Webseiten Firmenadressen Keywords-‐Analyse Daten Auslieferung h?p://www. h?p://www. h?p://www. h?p://www. h?p://www. 110010 101101 Big Data aus TransakEonsdaten Big Data aus InterakEonsdaten Verarbeitung der Big Data Bewertung von Neukundenpotenzial Folie 6
- 7. Exemplarisches Analyse-‐Ergebnis Auswertung neuer Firmenadressen miNels Scoring Prognose Firmenname Adresse URL Umsatz Max Mustermann GmbH Musterstraße 54 hNp://www 158.749,45 TOP Max Mustermann AG Maxweg 7, 12345 hNp://www 73.612,89 Max Mustermann GBR Am Musterweg 1 hNp://www 1.200,74 MiNe Max Mustermann OHG Max Muster Str. 9 hNp://www 983,18 Max Mustermann E.V. Mustermannweg hNp://www 88,57 Flop Max Mustermann KG Max Straße 3, 123 hNp://www 0 Bewertung von Neukundenpotenzial Folie 7
- 8. Gezielte Neukundenansprache ZeitopEmierung Kostenersparnis Tieferes Kundenwissen Bewertung von Neukundenpotenzial Folie 8
- 9. Kontaktdaten MarAnCon GesellschaJ für MarkeNng, Analysen und ConsulNng mbH Königswinterer Str. 418 53227 Bonn Geschälsführer Meinert Jacobsen Kontakt T: +49 228 338300-‐00 M: +49 151 15675483 E: meinert.jacobsen@marancon.de Bewertung von Neukundenpotenzial Folie 9