Segmentierung

Segmentierung

Segmentierung

Segmentatierung

Oder: Wie wir 6 verschiedene Datenquellen genutzt haben, um wertvolle und addressierbare Kundensegmente für unseren Kunden zu schaffen.

Situation

Das Onlinn-Werbegeschäft geschiet in Echtzeit. Von der Auswahl der Kunden und des richtigen Werbemittels bis zu dem Kauf des Werbeplatzes und der Auslieferung der Werbung zum Computer-Bildschirm, Tablet oder Smartphone des Kunden.

Zusammen mit einem unserer Kunden setzten wir uns das Ziel die Effektivität von Werbung zu erhöhen, indem wir zahlreiche Kundensegmente bilden, die dann mit speziellen Werbemitteln adressiert werden können. Ein Beispiel für ein solches Segment könnte sein: Mann mittleren Alters, mit Frau und 2 Kunden, daran interessiert ein neues Auto zu kaufen.

Aufgaben

  1. Perform valubale and addressable customer segmentation from available data.
  2. Address them with individually suitable advertising content.
  3. Measure and evaluate performance of those segments.

Daten Quellen

Wir haben verschiedene Quellen genutzt um unsere Datanbasis zu schaffen:

  • Markt Daten von unserem Kunden
  • Werbemittel-Kontakt-Daten von einem Service Partner
  • Demographische Daten von einem Service Partner
  • Geographische Daten aus externer Quelle
  • Zahlungskraft Daten aus externer Quelle
  • Performance Daten der Werbung von einem Service Partner

Data Science

Diese Datenquellen wurden zu einer mächtigen Datenbasis zusammengeführt. Danach konnten wir damit starten, die Kundensegmente zu bilden. Dabei legten wir besonderen Wert darauf, dass sie zu vordefinierten Geschäftsüberlegungen passen. Die resultierenden Segmente konnten anschließend an unseren Werbe Service Partner übergeben und mit dem passenden Werbemitteln adressiert werden. Daraufhin wurden uns die Performance Daten in Hinsicht auf die Effektivität der Werbung übergeben und analysiert. So konnten Insights generiert werden, welche Segmente weiterentwickelt bzw. geupdated werden sollten.

Lesen Sie mehr über unsere Data Science Services.

Tools & Sprachen

Wir nutzten unterschiedliche Tools und Sprachen um diese Aufgabe zu bewältigen:

  • Hadoop
  • Impala
  • Jupyter
  • SQL
  • Python

Zusammenfassung

Durch das erstellen, anwenden und messen von Kundensegmenten und deren performance konnten wertvolle Insights gewonnen werden. Durch die besser passende Werbemittel konnte die Effektivität der Werbung erhöht und die Gesamtkosten gesenkt werden.

Bitte kontaktieren sie uns, sofern Sie mehr über mögliche Business Anwendungen für Ihr Unternehmen erfahren möchten.

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