mayato Data Mining Studie 2012

Data-Mining-Werkzeuge: Kundenbindungsmanagement durch Einsatz von Prognosemodellen

(firmenpresse) - Berlin, 02. April 2012 — In Marketing und Vertrieb spielt das Customer Relationship Management (CRM) eine Schlüsselrolle: Hier wird entschieden, welche bestehenden Kunden in welcher Form betreut werden, welche potenziellen Neukunden wie angesprochen und welche ehemaligen Kunden zurückgewonnen werden sollen. Die Beantwortung dieser Fragen ist von strategischer Bedeutung und entscheidet über den Erfolg des gesamten Unternehmens. Die diesjährige Data Mining Studie des BI-Analysten- und Beraterhauses mayato legt den Schwerpunkt auf die Kundenreaktivierung als wesentlichen Bestandteil von Customer Relationship Analytics. Dazu traten vier Data-Mining-Produkte gegeneinander an: Der SAS Enterprise Miner 7.1, der STATISTICA Data Miner 10 von StatSoft, der IBM SPSS Modeler 14.2 und das SAP BW 7 (Data Mining Workbench). Die Studie ist ab sofort zu einem Preis von 299 Euro für Unternehmen und 99 Euro für Studenten und Hochschulen unter www.mayato.com erhältlich.

Potenziale erkennen und gezielt handeln

Der Test wurde anhand eines praxisnahen Analyseszenarios durchgeführt: Ein großer Online-Versandhändler möchte Erstbesteller, die nach einer definierten Zeitspanne keine Folgebestellung tätigen, durch bestimmte Aktionen zu einem Wiederkauf anregen. Dabei sollen nur die Kunden einen Einkaufsgutschein erhalten, bei denen mit hoher Wahrscheinlichkeit davon auszugehen ist, dass sie ohne diesen Anreiz keine weitere Bestellung getätigt hätten. Diese Kunden galt es auf Basis der vorliegenden Kundenhistorie mithilfe eines Prognosemodells vorherzusagen. Dazu wurden neben etablierten Methoden wie Entscheidungsbäumen auch neuere Prognoseverfahren wie Support Vector Machines (SVM) eingesetzt und für jedes getestete Tool separat auf Praxistauglichkeit und Prognosequalität geprüft. Unter Einbezug der errechneten Prognosen sollen die abwanderungsgefährdeten Kunden gezielt zurückgewonnen werden.

Die Bewertung der Tools stützt sich auf eine breite Anzahl an Einzelkriterien. Sie decken sowohl Funktionalitätsaspekte (Funktionsumfang in den Kategorien Datenvorverarbeitung, Analyseverfahren und Parametrisierung, Ergebnisvisualisierung, Gesamteffizienz) als auch die Benutzerfreundlichkeit (Stabilität, Ausführungsgeschwindigkeit, Dokumentation, Bedienung) ab.



Im Endergebnis zeigen sich starke Unterschiede insbesondere im Bedienkomfort, bei der Funktionalität sowie bei den Möglichkeiten der Ergebnisauswertung.

Testfeld und Praxis

In der neuen Studie werden erstmals die drei marktführenden Suiten von SAS, StatSoft und IBM SPSS miteinander verglichen. Um zu beurteilen, wie sich ein klassisches BI-Werkzeug im Vergleich zu den etablierten Data-Mining-Suiten schlägt, wurde die SAP BW Data Mining Workbench mit ins Testfeld aufgenommen.

Bereits früh im Testablauf werden Stärken und Schwächen der jeweiligen Tools sichtbar: Die besondere Stärke von SAS liegt in der Einbettung des Enterprise Miner in eine leistungsfähige BI-Gesamtarchitektur, die neben der Analyse flexible Möglichkeiten der Datenhaltung oder weitreichende ETL-Funktionen bietet.

IBM SPSS ist es gelungen, hohe Funktionalität in eine moderne, intuitive Oberfläche zu verpacken: Der Modeler bietet durch sein logisches Bedienkonzept und zahlreiche praktische Detaillösungen die beste Ergonomie im Testfeld.

StatSoft punktet mit einer sehr breiten Funktionsvielfalt: Der Data Miner enthält als einziges Tool im Test zusätzlich zu den gängigen Data-Mining-Verfahren stets das vollständige StatSoft-Statistikmodul. Dies schließt z. B. mächtige Datenvorverarbeitungsmöglichkeiten, eine breite Palette an statistischen Testverfahren sowie eine große Anzahl an frei konfigurierbaren Grafiken ein. Bei komplexen Data-Mining-Szenarien erleichtern viele dieser Funktionalitäten die tägliche Arbeit oder ermöglichen überhaupt erst eine umfassende Analyse.

Mit bereits deutlichem Abstand folgt das SAP BW mit der Data Mining Workbench: Ihr merkt man vor allem an der unübersichtlichen und wenig logisch aufgebauten Oberfläche an, dass sie seit mehreren Jahren keine substanziellen Aktualisierungen mehr erfahren hat. Hinzu kommen deutliche praktische Einschränkungen in der Funktionalität.

Bedienkonzepte und Weiterentwicklung

Die hohe Funktionsmächtigkeit und die vielfältigen Parametrisierungsmöglichkeiten der Suiten führen allerdings zu vergleichsweise langen Einarbeitungszeiten. Es wird zudem immer schwieriger, ein einziges Bedienkonzept für alle denkbaren Anwendergruppen bereit zu stellen. Als Konsequenz gehen manche Hersteller dazu über, mehrere Bedienoberflächen für unterschiedliche Nutzergruppen zur Verfügung zu stellen:

SAS bietet zusätzlich zur klassischen Modellbildung mit dem Rapid Predictive Modeler eine (in der aktuellen Version nochmals überarbeitete) einfache, separate Data-Mining-Umgebung mit sinnvoll begrenzten Parametrisierungsoptionen an. Hier konnten im Test bereits mit den Standardparametern in kurzer Zeit akzeptable Ergebnisse erzielt werden, die auf Wunsch manuell weiter verfeinert werden können.

StatSofts Beitrag zur Automatisierung des Prozesses liegt in alternativ angebotenen, vorgefertigten Data-Mining-Rezepten für Standard-Prognoseaufgaben. Hier kann der Nutzer ohne viel Aufwand eine Vielzahl an Vorhersagemodellen erzeugen.

IBM SPSS stellt unter anderem mit dem automatischen Klassifizierer eine vergleichbare Funktionalität bereit: Der Anwender kann in einem Dialog mehrere Prognosemodelle mit unterschiedlichen Verfahren und Parametereinstellungen automatisch berechnen und deren Ergebnisse vergleichen.

Darüber hinaus erweitern die Toolhersteller insbesondere die Komponenten und Module ihrer Produkte, die für einen schnellen Einstieg in Data-Mining-Analysen besonders wichtig sind. Zu den Erweiterungen gehören Neuentwicklungen und weitere Differenzierungen ihrer Bedienkonzepte, ausführliche Dokumentationen inklusive Online-Hilfen und praxisnaher Tutorials sowie innovative Ansätze zur Automatisierung des Data-Mining-Prozesses.Weitere Infos zu dieser Pressemeldung:

Themen in dieser Pressemitteilung:


Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Leseranfragen:
PresseKontakt / Agentur:
Bereitgestellt von Benutzer: Ideenreichtum
Datum: 02.04.2012 - 14:57 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 609220
Anzahl Zeichen: 6266

Kontakt-Informationen:

Kategorie:

Business Intelligence

Meldungsart: Unternehmensinformation
Versandart: Veröffentlichung
Freigabedatum: 02.04.2012

Diese Pressemitteilung wurde bisher 641 mal aufgerufen.

Kermené sorgt mit ZetesMedea Shipping Verification für lückenlose Rückverfolgbarkeit ...
Paris, 19. Mai 2026 – Kermené, ein führendes Unternehmen in der Agrar- und Lebensmittelindustrie und exklusiver Lieferant für die Supermarktkette E.Leclerc, geht eine strategische Partnerschaft mit Zetes ein, dem anerkannten Experten für Rückverfolgbarkeitslösungen und Automatisierung. Mit d

Wo Künstliche Intelligenz im intralogistischen Alltag Fehler beseitigt ...
Friedberg, 28.04.2026 – Die Realität passt sich nicht der Technologie an. Die Technologie muss sich der Realität anpassen. Im Warenausgang sieht diese oft heftig aus - gerade in der Hochsaison: Bereitstellungs- und Verladezonen sind vollgepackt mit Paletten, Behältern und Kartons. Versandware w

Lovehoney transformiert weltweit seine Kommissionierprozesse mit Zetes ...
London, 21. April 2026 – Lovehoney hat sich im Rahmen eines Projekts zur Digitalisierung seiner Lagerprozesse für ZetesMedea entschieden. Ziel ist es, Effizienz, Produktivität und Genauigkeit zu steigern, um der wachsenden Kundennachfrage gerecht zu werden. Lovehoney wurde 2002 gegründet und

Weitere Mitteilungen von Stemmermann - Text & PR

„Neue Medien – Neue Kunden?“ ...
Insgesamt sieben Referenten aus unterschiedlichen Branchen beleuchteten in Kurzvorträgen das Thema „Neue Medien – Neue Kunden?“. Über die Herausforderungen beim Channel Shift vom gedruckten zum Online-Katalog sprach Jens Ullrich von der K – New Media GmbH & Co KG (Klingel). Das Konzipi

15. STAS Mittelstandstage im Mai 2012 mit besonderem Highlight ...
15. STAS Mittelstandstage im Mai 2012 mit besonderem Highlight Nach dem Motto „Nächster Zug: BI 3.0!“ stellt STAS eine ganz besondere BI-Innovation vor Reilingen, 28. März 2012 – Seit über 10 Jahren nimmt STAS eine Vorreiterrolle in Sachen Business Intelligence und Performance Managemen

Tisch und Pad ...
Grasbrunn / München, 21.03.2012. Woodmark zeigt auf dem 35. St. Galler Anwenderforum (AWF) am 26. März 2012, wie Multitouch-Systeme und mobile Lösungen Prozesse in Unternehmen unterstützen und verbessern. Rainer Unsöld, Prokurist und Business Development Manager bei Woodmark, präsentiert im Wo

Big Data: Turbo für’s Data Warehouse ...
Hamburg/Neu-Isenburg, 20. März 2012 – Das Schlagwort Big Data beherrscht derzeit die Diskussionen über aktuelle IT-Trends. Dabei geht es letzten Endes nicht nur um deutlich größere Datenmengen und deren Auswertung. Es geht um eine andere Qualität der Data-Warehouse-Fähigkeiten, um die Neubew