12-mal heruntergeladen
Hochgeladen vonB2B Smartdata GmbH
Big data im B2B Umfeld
Das Dokument befasst sich mit der Anwendung von Big Data-Analysen zur Bewertung von Neukundenpotenzial im Vertrieb und Marketing. Es werden Technologien und Prozessabläufe vorgestellt, die eine gezielte Ansprache potenzieller Neukunden ermöglichen und zur Kostenersparnis sowie zur Optimierung der Umsatzprognosen beitragen. Zudem werden Beispielergebnisse und Kontaktdaten einer Beratungsagentur präsentiert.
Weitere ähnliche Inhalte
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