Umzugswahrscheinlichkeit ermitteln - dank Advanced Analytics

Wer Anschriften seiner umgezogenen Kunden aktualisieren will, ist bei der Deutschen Post Adress an der richtigen Adresse. Ein Abgleich der eigenen Kundendaten mit deren Umzugsdaten bringt die Einträge im CRM-System wieder auf den neuesten Stand. Allerdings: Für Marketingzwecke dürfen auf diese Weise gewonnene Umzugsinformationen aus datenschutzrechtlichen Gründen ausdrücklich nicht eingesetzt werden. Wie also können Unternehmen umziehende Kunden innerhalb ihrer Datenbank erkennen und zielgruppengerecht anschreiben?

Neue Analyseverfahren: Marketing profitiert

Advanced Analytics ist im Marketing mittlerweile ein etabliertes Mittel zur Optimierung des Kundendialogs. Ob Chatbots, Lead Prediction oder Versandoptimierung, die gesamte Breite des Marketings profitiert von den neuartigen Verfahren. "Wir haben mit dem Aufbau eines Datenlabors schon früh den Grundstein für die Nutzung von Vorhersagemodellen mit Hilfe von Advanced Analytics und selbstlernenden Systemen gelegt", berichtet Carsten Bohnen, Geschäftsführer der Deutschen Post Adress. "Daher engagieren wir uns auch im ThinkTank 'Künstliche Intelligenz' des Deutschen Dialogmarketing Verbands."

Umzugswahrscheinlichkeit errechnen

So bietet die Deutsche Post Adress ein Verfahren an, mit dem sie für jede Adresse einer Kundendatei die jeweilige Wahrscheinlichkeit eines Umzugs ermittelt. Neben den eingesetzten Daten - Adressänderungsinformationen aus zahlreichen Quellen - sind die Algorithmen der entscheidende Faktor für den Erfolg des Vorhersagemodells. Meist bilden Techniken des Machine Learnings nur zeitlich unabhängige Zusammenhänge ab. Das bedeutet, dass ein einmal "gelernter" Zusammenhang für die Zukunft gilt - was im Marketing nur selten der Fall ist. Insbesondere im Adressmanagement ändert sich das Umfeld ständig.

Umzugsstudie belegt Dynamik

Personen ziehen im Durchschnitt fünfmal im Laufe ihres Lebens um - einige wenige sogar fünfmal innerhalb eines Jahres, wie eine Studie der Deutschen Post Adress belegt*. Die Adressspezialisten nutzen deshalb neuste Technologien rund um das Ensemble Learning und betrachtet die Dynamik der zeitlichen Veränderung als weitere Information, um das Umzugsverhalten abbilden zu können.

Streuverlustarm werben

Durch das Zusammenspiel zwischen großer Datenbasis und neuesten Methoden des Machine Learnings lässt sich die Zielgruppe der Umziehenden innerhalb einer Kundendatei recht genau eingrenzen. Diese Kunden kann ein Unternehmen dann streuverlustarm werblich ansprechen, um ihnen umzugsrelevante Produkte und Services anzubieten oder gezielt eine Kündigung bzw. Abwanderung zum Wettbewerb zu verhindern.

* Umzugsstudie 2018, kostenlos herunterzuladen unter Postadress.de/umzugsstudie.pdf    

Deutsche Post Adress
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