Quelle Christian Holzinger

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Kundenbedürfnisse mittels Clusteranalyse finden

Publiziert: Autor: Oliver Staubli, CEO & Data ScientistTags: ArtikelE-CommerceData Science,  Beispiele,  Explorative Daten Analyse,  Daten Visualisierung

Egal ob Ihre Firma Kleider, Autos oder Shampoo verkauft, mit jedem verkauften Produkt sollten Sie mehr über die vergangenen Bedürfnisse Ihrer Kunden lernen. Je länger die Kundenbeziehungen und je mehr Kunden Sie haben, desto grösser die Chance, dass sich spannende Muster in Ihren Transaktions-Daten verbergen. Das Wissen über die Bedürfnisse Ihrer Kunden lässt sich ideal für Cross- und Up-Sell nutzen. Durch das verbesserte Targeting (passendes Angebot zum passenden Kunden), konvertieren Ihre Kunden eher. Zudem erhöht sich die Kundenbindung, weil sich der Kunde verstanden und abgeholt fühlt.

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Kohortenanalyse mit interaktiver Simulation

Publiziert: Autor: Oliver Staubli, CEO & Data ScientistTags: Daten Visualisierung,  E-CommerceMarketing,  Explorative Daten Analyse,  VerkaufDetailhandel,  Beispiele,  Training

Bestandskunden sind 5 bis 7 mal wertvoller als Neukunden. Punkt. Trotz dieser Tatsache priorisieren viele Firmen noch immer die Neukunden-Gewinnung auf Kosten des Bestandskunden-Marketings. Schon 2011 stellte Forrester in einer Studie fest, dass im Einzelhandel fast 80 % der Budgets für digitales Marketing in die Akquise von Neukunden fliesst.

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