Analytisches CRM Minenarbeiter im Datenflöz feiern Branchenboom

Redakteur: Dr. Stefan Riedl

Während der deutsche Kohle-Bergbau vor dem Aus steht, sind andere Minenarbeiter in Partylaune: Data Mining wird zum Standardprozess in Unternehmen.

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Michael Mors, Country Manager der SPSS GmbH, freut sich über immenses Umsatzwachstum.
Michael Mors, Country Manager der SPSS GmbH, freut sich über immenses Umsatzwachstum.
( Archiv: Vogel Business Media )

Data Mining (eingedeutscht oft Datenschürfung genannt) ist ein immer beliebteres Tool im Customer Relation Management. Aus CRM wird dann aCRM, sprich analytisches CRM, bei dem aus dem Datenbestand eines Unternehmens Informationen gewonnen und Zusammenhänge hergestellt werden, die ein menschliches Wesen kaum zu erkennen vermag, die Data-Mining-Software jedoch sehr wohl.

Paradebeispiel unter Datenschürfern ist das Babywindel-Bier-Bundle in US-Supermärkten. Nach statistischer Auswertung der Kassenbons war klar, dass kurz vor dem Wochenende für eine Vielzahl biertrinkender Väter ein großer Bedarf für genau diese zugegebenermaßen seltsam anmutende Kombination besteht.

Viele Fragen – wenig Spezialisten

Statistisch greifbare Muster im Datenbestand belegen dabei entweder bereits aufgestellte Hypothesen („Online-Werbung hat unseren Umsatz erhöht“) oder es werden im Rahmen von „Predictive Analytics“ (deutsch: vorhersagende Analyse) geschäftskritische Prophezeiungen abgegeben. Dann geht es um Fragestellungen wie: Steht ein Kunde aufgrund verschiedener Verhaltensweisen davor, die Geschäftsbeziehung zu beenden? Deuten die Angaben in einer Schadensmeldung an die Versicherung darauf, dass ein Betrugsfall vorliegt? Produkte aus welcher Preisklasse sollten vom Kaufverhalten her am ehesten bei den einzelnen Kunden beworben werden? Welche Kunden in der Unternehmensdatenbank nervt Werbung per eMail und bei welchen verspricht sie Erfolg?

Informatiker und Statistiker, die die nötigen Analysemethoden beherrschen, um diese Fragen zu beantworten, sind derzeit besonders begehrte Spezialisten. Minenarbeiter im Datenflöz sind Mangelware und gegenwärtig sehr gefragt auf dem Arbeitsmarkt.

Datenschutz-Bedenken

Der Aufschwung der Datenschürfer ist deswegen von so großen Wachstumsraten getragen, weil immer mehr mittelständische Unternehmen mehr aus ihren Kundendaten heraus holen wollen, insbesondere in Form von Kundenprofilen. Dabei sei Profilbildung generell fragwürdig, wie das Bundesverfassungsgericht festgestellt hat. Erfolgt dies mittels heimlicher Datenerhebungen, liege ein Verstoß gegen das informationelle Selbstbestimmungsrecht vor, so der Bundesbeauftragte für den Datenschutz.

In den fraglichen Bereichen gilt jedoch oft der Grundsatz „Wo kein Kläger, da kein Richter“, und außerdem gibt es in den meisten Anwendungsfeldern keine Probleme mit der Zweckbindung erhobener Kundendaten, so dass die Bedenken der Datenschützer den wirtschaftlichen Erfolg kaum bremsen.

SPSS auf der Erfolgswelle

Auf dieser Erfolgswelle surft beispielsweise die US-Firma SPSS mit deutscher Niederlassung in München, die im abgelaufenen Quartal beim Umsatz um 20 Prozent zulegte. Ihre Analysesoftware namens Clementine zählt seit Markteinführung vor 13 Jahren zu den Standardwerkzeugen der Branche und ist fester Bestandteil in vielen Lehrplänen der Studienfächer Statistik und Wirtschaftsinformatik.

Dieser Tage stellt SPSS mit Clementine 11.0 eine neue Version des Datenschürfwerkzeugs vor. Mit erweiterten Datenanalyse-Techniken und verbesserten grafischen Möglichkeiten sollen Ergebnisse schneller erzielt und besser dargestellt werden. Clementine 11.0 ist speziell auf Analyse im Customer Relationship Management (CRM) sowie für Marketing- und Risiko-Analysen ausgelegt. Darüber hinaus kann Clementine zur Betrugserkennung eingesetzt werden, in dem sie Muster und Regelmäßigkeiten in den Daten zu nachgewiesenen Betrugsfällen mit den eingehenden Daten vergleicht.

Am Anfang war der Datensatz

»SPSS bedient mittlerweile den kompletten Lebenszyklus von Daten – von der Generierung bis zur Grundlage für Geschäftsentscheidungen«, so Michael Mors, Country Manager der SPSS GmbH Software. Zur Generierung von Daten werden dabei mitunter Befragungen von Kunden eingesetzt oder so genanntes Text Mining und Web Mining. Die Werkzeuge durchforsten dabei sogar Quellen unstrukturierter Daten wie beispielsweise Inhalte von eMails, Blogs oder dem Internet nach Informationen. Zudem kann das Nutzerverhalten von Besuchern auf Webseiten in brauchbare, sprich auswertbare Daten umgewandelt werden. Diese Informationen fließen dann in strukturierter Form zur Analyse in die Data-Mining-Auswertung ein.

Die Resultate geben Aufschluss über das zukünftige Verhalten und die Bedürfnisse der untersuchten Kundengruppen. Auch wenn sich der Umgang mit der Software von Version zu Version vereinfacht, stehen dabei laufende Entscheidungen an, für die Spezialisten gefragt sind. Welche Daten sollten als Grundlage verwendet werden? Welche statistischen Methoden sind im Einzelfall am sinnvollsten? Welche Schlussfolgerungen können gezogen werden?

Die Beantwortung dieser Fragen ist ein profitables und wachsendes Betätigungsfeld für IT-Dienstleister wie Systemhäuser, die einen Komplettservice rund um die Datenhaltung anbieten.

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