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Viele Unternehmen suchen zuverlässige Lösungen für Standortplanung, zielgruppengenaues Marketing oder zur Optimierung ihrer Vertriebsnetze auf der Basis von Geodaten. Sie haben eigene Umsatz-, Kunden- und Vertriebsdatenbestände, zum Teil ergänzt durch Geodaten von öffentlichen und privaten Anbietern. Doch mit ihren riesigen heterogenen Datenbeständen, verteilt über Datenbanken, Data-Warehouses und Geoinformationssysteme, stoßen sie nun an Grenzen der Integration, Analytik, Handhabbarkeit und Ergebnistransparenz. Oder ihre Kundendatenbanken können Informationen wie Altersgruppe, Familienstand und Einkommen lediglich zu gezielten Abfragen auf geografischen Karten abbilden. Diese Programme jedoch eignen sich nicht, um Zusammenhänge zu analysieren.
Für erfolgreiches Marketing bieten sich die Methoden des Data-Mining an. Damit werden automatisiert große Datenbestände nach verborgenen Mustern, Regelmäßigkeiten oder Auffälligkeiten abgesucht, um dann ein verlässliches und präzises Vorhersagemodell zu bilden.
Forscher des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) in Sankt Augustin haben das Data-Mining auf Geoinformationsdaten ausgedehnt. Schließlich haben 80 Prozent aller Daten einen Raumbezug und bieten somit georeferenzierte Informationen. Das interdisziplinäre Forschungsgebiet, das auf den Teildisziplinen Maschinelles Lernen, Datenbanken, Statistisches Lernen und Software-Engineering basiert, wird auf der CeBIT (Halle 9 Stand B3) mit den Produktnamen "CommonGIS" und "Spatial Miner" präsentiert. Es hilft der Werbebranche bei der Standortplanung von Werbeflächen und zielgenauem Direktmailing oder unterstützt Vertrieb und Marketing bei Umsatzstrategie, Filial- und Franchisemanagement.
Best Practice: Spatial Data Mining für Marketing- und Kundenanalysen
Für den Fachverband für Außenwerbung (FAW) entwickelte das IAIS ein intelligentes Prognosemodell für Verkehrsströme. Das Ergebnis ist eine präzise Vorhersage, wie viele Menschen an welchen Standorten entlang gehen oder fahren werden. Der Frequenzatlas wurde für Städte über 50.000 Einwohner entwickelt und soll Werbestandorte preistransparent machen und wirtschaftlich planen helfen.
Für den Mobilfunkanbieter Vodafone untersuchte das IAIS mit Hilfe von Spatial Data Mining, welche Gründe vorliegen, wenn Kunden kündigen. Die Ergebnisse erlauben Prognosen, welche Kundengruppen oder Shop-Bezirke kündigungsgefährdet sind und erlauben so die zielgenaue Steuerung von Treue-Maßnahmen, um potenzielle Kündiger zurück zu gewinnen.
E.ON Ruhrgas wollte im Rahmen der Deregulierung des Strommarktes seinen Kunden individuelle Produktpakete anbieten. Voraussetzung dazu war die Kenntnis klarer Kundenprofile. Fraunhofer IAIS erarbeitete Korrelationsstudien, um statistisch signifikante Attribute zu bestimmen, welche besonders gut Erfolg und Misserfolg der Gaskunden-akquisition erklären. Dabei kamen visuelle Analytik, Spatial Data Mining und Statistik zum Einsatz. Die Datenbasis bildeten Marketingdaten, soziodemographische Daten und Geodaten. Mit Hilfe der ermittelten Profile konnte ein kostengünstiges und effizientes Marketingkonzept mit überdurchschnittlicher Erfolgsquote realisiert werden.
Ihre Ansprechpartner:
Terence Dörflinger
Tel: +49 (0) 2241 14-2725
Terence.doerflinger@iais.fraunhofer.de
Andreas Irrgang
Tel: +49 (0) 2241 14-2493
Andreas Irrgang@iais.fraunhofer.de
Hinweise zur Teilnahme:
Messe-Eintrittskarte erforderlich
Termin:
15.03.2007 - 21.03.2007
Veranstaltungsort:
CeBIT Hannover
Halle 9
Fraunhofer-Stand B3
30521 Hannover
Niedersachsen
Deutschland
Zielgruppe:
Wirtschaftsvertreter
E-Mail-Adresse:
Relevanz:
international
Sachgebiete:
Geowissenschaften, Informationstechnik, Medien- und Kommunikationswissenschaften, Verkehr / Transport, Wirtschaft
Arten:
Eintrag:
05.02.2007
Absender:
Presse Institute
Abteilung:
Presse und Öffentlichkeitsarbeit
Veranstaltung ist kostenlos:
nein
Textsprache:
Deutsch
URL dieser Veranstaltung: http://idw-online.de/de/event19430
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