Predictive Analysis – Wie sichert man sich Wettbewerbsvorteile durch voraussagende Datenanalysen? - Dr. Michael Kollegger (scc EDV-Beratung)

2. IT-Management Beratung IT-Support Technik IT-Handel
scc – IT is up to us
Unser Komplettangebot – alles aus einer Hand
Die scc-Gruppe
Facts & Figures:
Standorte: Wien – Linz – Graz - Bukarest
Umsatz: 39,2 Mio.
Mitarbeiter: ca. 240

3. Transforming Big Data into Value
Dr. Michael Kollegger

4. • Was ist Predictive Analysis?
• Was ist Big Data?
• Retail Real Time Predictive Analysis
• Kampagnenmanagement
Agenda

6. Predictive Analysis
Mit Hilfe von Predictive Analysis
lassen sich:
– aussagekräftige Muster und
Abhängigkeiten in Datenbeständen
identifizieren
– und mit Hilfe dieser zukünftige
Ereignisse vorhersagen
– sowie potenzielle
Handlungsmöglichkeiten bewerten

7. Predictive Analysis - Beispiele
- Fraud Detection
- Kredit –Scoring
- Risikobewertungen (Basel II – III)
Banking/Insurance
- Vorhersage von Kundenabwanderungen
- Cross-Upselling
Retail
- Optimale Maschineneinstellungen
- Predictive Maintenance
Manufacturing
- Clinical decision support systems
Health Care

8. Was ist Big Data - Four 'V's of big data
Value – welcher Nutzen kann generiert werden
Volume Variety
Veracity
Velocity

10. Predictive Analysis in Retail- klassische Fragen
• Wer ist mein Kunde?
• Wie viele Kunden gewinnen bzw. verlieren wir pro Jahr?
• Wann gilt ein Kunde als abgewandert?
• Mit welchen Kunden erzielen wir Gewinn?
• Wer sind die profitabelsten Kunden?
• Mit welchen Kunden können wir in der Zukunft Gewinne
erzielen?
• Wie viele aktive Kunden gibt es?

11. Predictive Analysis – Retail - Kampagnen
• Kampagnen:
• Responseraten bis 60%
• Gleicher Umsatz mit 54% Einsparung
bei Aussendungen
• Abwanderung:
• 44% der Kunden gelten nach 12
Monaten als abgewandert
• 52% der Kunden gelten nach 24
Monaten als abgewandert

12. Predictive Analysis – Retail - Kundenbasis
• Kundenabwanderungen:
• Responseraten bis 36%

13. Kampagnenmanagement
• Traditionell: Produktsicht
– Welche vorhandene Produkte können wir welchem Kunden
verkaufen ?
• Neuer Ansatz: Kundensicht
– Welche Produkte wollen unsere Kunden eigentlich kaufen ?

14. Kampagnenmanagement: Trends erkennen
Big Data
• Unstrukturierte Daten
• Informationen von Herstellern, Celebrities, Sportwelt,
Blogs, Suchanfragen im eigenen Webshop,….
Komprimierung
• Information wird bereinigt, komprimiert und an Einkauf
und Marketing verteilt
Basis
• Information bildet Basis für Kampagnen

15. Unser Angebot
• Individuelle Beratung
• Workshop „Predictive Analysis Strategie“:
• Erkennen des Potentials in Daten
• Erarbeiten einer Lösung um echte Wettbewerbsvorteile zu schaffen
Dr. Michael Kollegger
michael.kollegger@scc.at
Klaus Klinger
klaus.klinger@scc.at