Kundenbeispiele

Projektbeispiele

Automotive: Verbesserung der Diagnosequalität im After-Sales-Bereich und Garantiekostensenkung

Nach positivem Proof-of-Concept wurde das Projekt umgesetzt. Es wurden die Diagnosendaten bezüglich Aussagequalität und tatsächlichem Fehler analysiert.

Durchführung der Analysen, Schulung, Entwurf Software-Architektur basierend auf der Synop Analyzer Plattform.

Erreichte Ziele: Nachweisliche Reduzierung der After-Sales-Kosten. Verbesserung der Diagnosesysteme.

CRM: Vertriebs- und Marketing-Assistenzsystem für Autohäuser

Zur Steigerung des Service- und Neuwagenumsatzes werden von einem Marketing Service Provider die bestehenden Fahrzeug- und Servicedaten analysiert. Basierend auf diesen Analysen werden Kundengruppen segmentiert, Scores gebildet und Kampagnen abgeleitet.

Erreichte Ziele: Steigerung des Serviceumsatzes bei aktiven Kunden. Reaktivierung schlafender Kunden. Steigerung Neuwagenverkauf.

CRM: Kündigeranalyse und Kündigerprävention Marketingthesen-Analyse

Datenzusammenführung aus Oracle-DB und Durchführung von Analysen mit der Software Synop Analyzer. Aufzeigen typischer Sequenzmuster und Fragen:

  • Kundenart kündigt wann und nach welchen vorangehenden Vorfällen welche Produkte und Dienstleistungen?
  • Frühindikatoren und Kündigungsrisiko-Vorhersage.
  • Erfolgreiche Ansätze zur Kündigerprävention. “Myth-Busting”, d.h. Bestätigung oder Widerlegung vorhandener Hypothesen der Marketing-Abteilung über das Kundenverhalten.

Erreichte Ziele: Anpassungen der Kampagnenprozesse bezüglich Retention. Erarbeitung eines verbesserten analytischen Datenmanagements.

CRM: Kundenpotenzialanalyse, Customer-Lifetime-Modeling

Ziel der Analysen war es, homogene Kundengruppen zu finden, sowie Kunden mit dem Potenzial, zukünftig hohe  Deckungsbeiträge zu erwirtschaften, frühzeitig zu entdecken. Hierzu wurden anonymisierte Kunden-Stammdaten, Produkt-Stammdaten und voraggregierte Transaktionsdaten (über Depotvolumina, Transaktionsaktivitäten, Deckungsbeiträge, …) auf einem geschützten Server zur Verfügung. Gemeinsam mit Projektpartnern wurde eine Datenbank aufgebaut. Auf diese wurde mit der Software Synop Analyzer zugegriffen und die Analysen umgesetzt.

Erreichte Ziele: Ergebnisse wurden als Basis für die Umsetzung eines Kundenmanagements eingesetzt. Marktnachfolge der Bank entwickelt darauf entsprechende Kundeninteraktionmaßnahmen.

CRM: Kampagnenplanung und Kampagnen-Responseanalyse

Für die Analyse von Kampagnen-Teilnehmermengen, Zielgruppen, „weißen Flecken“ und Kundenverhalten hat ein Versicherungsunternehmen  bisher Reports oder die Zielgruppen-Selektion des Kampagnenmanagement-Systems verwendet. Die Aufwände, das Time-to-Result und die Aufbereitung der Ergebnisse war nicht zufriedenstellend. Das Kundenbindungsteam wollte agiler und unabhängiger werden. Nach einem POC wurde Synop Analyzer für das Kampagnenteam eingeführt.

Erreichte Ziele: Enorme Zeiteinsparung in der Kampagnenplanung. Entlastung des DWH-Teams. Neue Erkenntnisse über Kundensegmente. Höhere Conversion-Rate in Kampagnen.

Controlling: Turnaround-Beratung eines mittelständischen Unternehmens

Analyse des Controllings und der Geschäftsplanung; Aufstellen von Cash-Plan, Kostenplan und Umsatzplan für ein Geschäftsjahr, mithilfe der Analyse- und Forecasting-Software Synop Analyzer.

Erreichte Ziele: Optimierung der Budgets auf Basis valider Standortvergleiche und rechtzeitige Einleitung von Kostenreduzierungsmaßnahmen.

E-Commerce: Auswertung der Daten eines E-Commerce KMU

In der Vergangenheit wurde Daten der einzelnen Systeme (Warenkorb, Warenwirtschaft, Kunden, Webanalyse,..) betrachtet. Eine Verknüpfung und die daraus möglichen Analysen waren die Aufgabenstellung für den Synop Analyzer.  Daten aus dem Google Analytics Account wurden in kurzer Zeit mit den Daten der anderen Systeme verknüpft. Datenanalysen wurden in Zusammenarbeit mit CVR-Consultants bearbeitet.

Erreichte Ziele: Die Analysen führen zu relevanten Erkenntnissen, um die Budgets  im Online-Marketing weiter zu optimieren. Homogene Kundengruppen konnten identifiziert werden, welche in der Folge mit besonderen Angeboten angesprochen worden sind. Die Conversion Rate war signifikant höher als in bisherigen Kampagnen.

DWH: Datenqualitätsanalyse Data Warehouse

Durch spezielle Analysealgorithmen wurden systematische Quellen fehlerhafter Daten in einem großen, Teradata-basierten After-Sales-Data-Warehouse identifiziert.

Erreichte Ziele: Verbesserung der Prozesse, welche Daten in das DWH liefern.

Marketing: Lead-Scoring von Interessenten eines Premium-Anbieters

Im Rahmen eines Outsourcing werden die laufenden Leads eines Markenanbieters in einer ext. Marketing Factory gemanagt. Zur Analyse und Selektion der Leads in mehrstufigen Kampagnen wird der Synop Analyzer eingesetzt.

Erreichte Ziele: Sehr schnell konnten Kausalitäten und Merkmale zwischen Kundenkontaktpunkt und Kundenverhalten identifiziert werden. Dadurch konnte die Conversion Rate in den nächsten Kontaktpunkten der Leads optimiert werden.

OEM: Ein Anbieter von Software für das Informationsmanagement von großen Kundenstammdaten erweitert seine Produktpalette

Auf Basis des Synop Analyzer wurden neue Use Cases in der Kernzielgruppe des Anbieters identifiziert. Diese motivierte das Produkt Management, die bestehenden Software Module mit dem Synop Analyzer unter einem eigenem Namen zu ergänzen.

Erreichte Ziele: Mit dem neuen Analyse-Modul kann bei Bestandskunden zusätzlicher Umsatz generiert werden. Des Weiteren konnte die Wettbewerbs-Differenzierung verbessert werden.

Produktion: Fehlerursachen-Analyse in der Vorserienproduktion

Analysen von Produktions- und Werkstattdaten und fahrzeuginternen Fehlerspeicherdaten führten zur Aufdeckung von Scheinkorrelationen, Identifizierung von Seiteneffekten und Muster zur statistisch abgesicherten Ursachenanalyse.

Erreichte Ziele: Signifikante Senkung von Gewährleistungskosten.

Payment: Scoring von E-Commerce Prozessen für ein Zahlungsverfahren

Verfügbare Zahlungsverfahren haben einen messbaren Erfolg auf E-Commerce Umsätze. Ein führender Anbieter (Payment Service Provider) nutzt den Synop Analyzer zum Aufbau eines Scoring-Systems. Hierbei werden Warenkorb- und Zahlungs-Informationen und historische Daten für eine Score-Berechnung genutzt.

Erreichte Ziele: Dank der Scoring-Modelle konnte die Rate der Zahlungsausfälle und gleichzeitig die Kosten für externe Dateninformationen reduziert werden. Des Weiteren unterstützt der Synop Analyzer das Risk-Management Team in der Pre-Sales Phase und der Analyse von Betrugsfällen.