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Data Driven Marketing zur Vorhersage der Online Customer Journey mit Dataiku

Ausgangsbasis

  • Reporting der Vertriebsdaten auf High-Level-Ebene findet im Tabellenformat statt
  • Keine Analysen der Daten von Webshop und Social Media
  • Die Fachbereiche und Data Scientists in der IT arbeiten in getrennten Umgebungen
  • Bedarf an detaillierten Analysen und Prognosen des Kaufverhaltens der Kunden - insbesondere zur Vorhersage
    • der Transformation von Besuchern zu Kunden
    • des Zeitpunkts und des Produkts eines Folgekaufs

Vorgehensweise

  • PoC zur Evaluierung der passenden analytischen Plattform für Fachbereich und IT
  • Auswahl und Integration des Tools in die Architektur
  • Anbindung verschiedener Tracking-Datenquellen
  • Warenkorbanalyse zur Bestimmung von Käufer-kohorten
  • Datenaufbereitung und Aggregation zur Analyse direkt im Fachbereich

Funktionen/Projektergebnis

  • Erstellung kundenspezifischer Newsletter und Werbung
  • Individuelle Produktempfeh-lungen entlang des Customer Life Cycles
  • Einrichtung von Dataiku und Tableau als Kollaborationsplattform für den Fachbereich und die Data Scientists / IT
  • Visualisierung der Analysen mit Tableau dank Schnittstelle zur Reporting-Plattform

Kundenutzen

  • Eigenständige Analysen bieten dem Fachbereich Einblicke in das Kaufverhalten und den Lebenszyklus der Kunden
  • Individualisierte Kampagnen durch optimierte Steuerung steigern die Effizienz der Marketing-Aktivitäten
  • Fachbereiche können dank Self-Service und Visual Analytics eigenständig und intuitiv Berichte in Tableau erstellen
  • Die Analysen sind mittels Dokumentation in Dataiku für alle Beteiligten einfach nachzuvollziehen und adaptierbar

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Nico Inhoffen Manager

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