Segmentation

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Oder: Erstellen von wertvollen und adressierbaren Kundensegmenten. Anhand 6 verschiedener Datenquellen!

Situation

Das Online-Werbegeschäft erfolgt in Echtzeit. Von der Auswahl der Kunden und der Einteilung in Kundensegmente bis hin zur Auswahl einer geeigneten Anzeige und den Kauf der Werbeflächen. Außerdem der Lieferung der Anzeige an den Desktop, das Tablet oder den mobilen Bildschirm des Kunden.

Gemeinsam mit einem unserer Kunden wollten wir die Werbewirksamkeit steigern, indem wir verschiedene Kundensegmente aufbauen, die dann mit speziellen Anzeigen angesprochen werden können. Ein Beispiel eines solchen Kundensegments, an das man denken könnte, ist: Mann mittleren Alters, Frau und zwei Kinder, hohes Einkommen, Interesse am Kauf eines neuen Autos.

Aufgabenstellung

  1. Durchführung einer wertvollen und adressierbaren Kundensegmentierung anhand der verfügbaren Daten.
  2. Kundensegmente mit individuell angepassten Werbeinhalten adressieren.
  3. Messung und Bewertung der Leistung dieser Segmente.

Datenquellen

Wir haben zunächst verschiedene Datenquellen verwendet, um unsere Datensätze zu erstellen:

  • Marktdaten von unserem Kunden
  • Werbekontaktdaten vom Servicepartner
  • Demografische Daten vom Servicepartner
  • Geografische Daten aus externen Quellen
  • Vermögensdaten aus externen Quellen
  • Werbeleistungsdaten vom Servicepartner

Data Science zur Erstellung von Kundensegmenten

Wir haben dann die oben beschriebenen Datenquellen kombiniert, um eine leistungsstarke Datenbank zu erstellen. Anschließend haben wir begonnen, Kundensegmente aufzubauen, welche vordefinierten, geschäftlichen Überlegungen entsprachen. Unsere Segmentierungsergebnisse wurden dann an unseren Werbedienstleistungspartner übergeben und mit passenden Inhalten adressiert. Die Leistungsdaten dieser Segmente, hinsichtlich der Werbewirksamkeit, wurden uns dann zurückgegeben und analysiert. Unsere Analyse ergab dann, welche Segmente jeweils aktualisiert werden sollten.

Lesen Sie mehr über unsere Data Science Dienstleistungen.

Tools & Sprachen

Bei der Umsetzung der zuvor beschriebenen Aufgaben zur Kundensegmentierung haben wir verschiedene Tools und Sprachen verwendet:

  • Hadoop
  • Impala
  • Jupyter
  • SQL
  • Python

Zusammenfassung

Wertvolle Erkenntnisse können wir gewinnen durch

  • den Aufbau
  • die Anwendung
  • und die Leistungsmessung und Evaluierung

von Kundensegmenten.

Durch maßgeschneiderte Werbung kann so die Werbewirksamkeit gesteigert werden. Das führt zu sinkenden Werbekosten.

Unser Consulting ist vielfältig und beruht auf einer über 15 jährigen Erfahrung im Bereich der Programmierung. Speziell in Zusammenhang mit Data Science.

Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und erfahren Sie mehr über mögliche Business-Case-Anwendungen für Ihr Unternehmen.

Wenn Sie kleinere Probleme haben, dann nehmen Sie gerne auch unser Coding Coaching in Anspruch. Wir helfen Ihnen gerne dabei, ihren Code zu optimieren.

Haben Sie Interesse an Kursen für Ihr Unternehmen? Dann schauen Sie sich gerne unsere Kursliste an oder kontaktieren Sie uns. Wir melden uns bei Ihnen mit maßgeschneiderten Angeboten!


Brille mit zwei Bildschirme im Nightmodus im Hintergrund
Datenanalyse mithilfe von Data Science
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