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Social Customer Intelligence and Real Time Analytics Dr. Oliver Frick VP Product Development Februar 2013 www.adtelligence.de

Social CRM, Customer Intelligence and Real Time Analytics von Dr. Oliver Frick

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Social CRM, Customer Intelligence and Real Time Analytics von Dr. Oliver Frick (Adtelligence) vom Kongress "The Future of E-Commerce", organisiert von Adtelligence in der Popakademie Mannheim. Weitere Informationen, Präsentationen und Videos auf www.adtelligence.de/futureofecommerce

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  • 1. Social Customer Intelligence and Real Time AnalyticsDr. Oliver FrickVP Product DevelopmentFebruar 2013www.adtelligence.de

2. Customer Intelligence Produkt Customer Intelligence = Customer Intelligence =Kunde Analyse (Customer Analytics): Analyse (Customer Analytics): welcher Kunde hat welches Produkt gekauft? welcher Kunde hat welches Produkt gekauft? + + Vorhersage der Zielgruppe: Vorhersage der Zielgruppe: Was sind die wahrscheinlichsten Kufer fr Was sind die wahrscheinlichsten Kufer fr definierte Produkte? definierte Produkte? Direkter Beitrag zur Umsatzerhhung Direkter Beitrag zur Umsatzerhhung04.03.13 www.adtelligence.de2 3. Kundendaten im CRM(Marketing Attribute)Email AdresseAdresseTelefonnummerOpt Ins04.03.13 www.adtelligence.de3 4. ProduktdatenProdukt IDWarengruppePreis04.03.13 www.adtelligence.de 4 5. 04.03.13 www.adtelligence.de 5 6. 04.03.13 www.adtelligence.de 6 7. 04.03.13 www.adtelligence.de 7 8. 04.03.13 www.adtelligence.de 8 9. 04.03.13 www.adtelligence.de 9 10. Klassische Datenbasis fr Customer IntelligenceProduktP1P2 P3P4P5 P6 P7 P8 Kunde berwiegend transaktionale Daten: berwiegend transaktionale Daten:Kaufhistorie, Produktdaten, KampagnenKaufhistorie, Produktdaten, Kampagnen Kaum Personendaten Kaum Personendaten Analyse erfolgt ber Produkt-Produkt-Beziehungen Analyse erfolgt ber Produkt-Produkt-BeziehungenNur indirekte Kundenanalyse mit geringerNur indirekte Kundenanalyse mit geringerAuflsung unscharfe ZielgruppenAuflsung unscharfe ZielgruppenGeringe Relevanz fr EndkundeGeringe Relevanz fr Endkunde04.03.13 www.adtelligence.de 10 11. 04.03.13 www.adtelligence.de 11 12. 04.03.13 www.adtelligence.de 12 13. Mehr Beispiele fr Profile: Mehr Beispiele fr Profile: IKEA friend http://www.facebook.com/lena.rothbrust IKEA friend http://www.facebook.com/lena.rothbrust HSE24 friend http://www.facebook.com/hildegard.winkel HSE24 friend http://www.facebook.com/hildegard.winkel Hipp friend http://www.facebook.com/nicole.anders.7 Hipp friend http://www.facebook.com/nicole.anders.7 dm friend http://www.facebook.com/smokiefan dm friend http://www.facebook.com/smokiefan04.03.13 www.adtelligence.de 13 14. Datenbasis fr Social Customer Intelligence Kunde Klassische Marketingattribute:Normaler Verkufer Produkte + Kampagnen Guter Verkufer Soziale Marketingattribute: Der Mensch04.03.13 www.adtelligence.de 14 15. Der Trffner fr Social Customer Intelligence:Verbinden der Datenbasen Produkt P1P2 P3P4P5 P6 P7 P8 KundeFacebook ID 778434 CRM ID 3123.2334.34 Standardisierter Mechanismus Standardisierter Mechanismus Von Kunden akzeptiert, wenn Von Kunden akzeptiert, wenn Mehrwert ersichtlich ist Mehrwert ersichtlich ist04.03.13www.adtelligence.de 15 16. Social Customer Intelligence ProduktP1P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 Kunde Groe Menge an Beziehungsdaten Groe Menge an Beziehungsdaten Sehr hoher Detaillierungsgrad Sehr hoher DetaillierungsgradNur automatisiert verarbeitbarNur automatisiert verarbeitbar04.03.13 www.adtelligence.de 16 17. Use Case 1: Marktforschung Zielgruppe ZielgruppeWer kauf bei mir ein?Wer kauf bei mir ein?Alter / Geschlecht / Alter / Geschlecht / WohnortWohnortFernsehserien / Musik / FuballvereineFernsehserien / Musik / FuballvereineInteresse an WettbewerbernInteresse an Wettbewerbern p(a)auf Basis aller Benutzerdatenauf Basis aller Benutzerdaten- mit ihren Daten- mit ihren Daten04.03.13www.adtelligence.de 17 18. Beispiel: SocialAnalytics+KundenanalyseKundenanalyse Alter Alter Geschlecht Geschlecht Land / Region / Wohnort Land / Region / Wohnort Interessen Interessenauf Basis aller Benutzerdaten in Echtzeitauf Basis aller Benutzerdaten in Echtzeit 04.03.13 www.adtelligence.de 18 19. Use Case 2: Zielgruppenanalyse auf ProduktebeneProdukt P1P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 Welche KundeneigenschaftenWelche Kundeneigenschaften(Marketingattribute) fhren hufig zu einem(Marketingattribute) fhren hufig zu einemVerkauf eines bestimmten Produkts?Verkauf eines bestimmten Produkts?auf Basis aller Benutzerdaten in Echtzeitauf Basis aller Benutzerdaten in Echtzeit Automatischer Aufbau von Zielgruppen Automatischer Aufbau von Zielgruppenp(a)pro Produktpro Produkt04.03.13www.adtelligence.de 19 20. Use Case 3: Profilbasierte Cross Sell OpportunitiesProduktP1 P2 P3P4P5 P6 P7 P8Welche weiteren Produkte kann ichWelche weiteren Produkte kann icheinem Kunden empfehlen?einem Kunden empfehlen?1. Ausgangsprodukt erfassen1. Ausgangsprodukt erfassen2. Produkte mit hnlichem2. Produkte mit hnlichem Zielgruppen ermitteln Zielgruppen ermitteln Cross Sell auf der Basis von Cross Sell auf der Basis vonZielgruppen im GegensatzZielgruppen im Gegensatz p(a)zu zufllig zusammenliegendenzu zufllig zusammenliegendenKaufaktionenKaufaktionen04.03.13 www.adtelligence.de20 21. Use Case 4: Persnliche Produktempfehlung in Echtzeit ProduktP1P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8Welche Produkte kann ich einem neuen KundenWelche Produkte kann ich einem neuen Kundenempfehlen?empfehlen? 1. Profil des Kunden erfassen1. Profil des Kunden erfassen2. hnlichste Zielgruppen finden2. hnlichste Zielgruppen finden3. Produkte dieser Zielgruppen ausspielen3. Produkte dieser Zielgruppen ausspielen Optimale Produktempfehlungen fr Neukunden Optimale Produktempfehlungen fr Neukunden p(a) sofort beim ersten Besuch -sofort beim ersten Besuch - ohne kundenspezifische Lernkurveohne kundenspezifische Lernkurve04.03.13 www.adtelligence.de 21 22. Use Case 5: Cross Channel Kampagnen in EchtzeitProdukt P1P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8KampagnenOrtWie erreiche ich einen Kunden in mein Ladengeschft? Wie erreiche ich einen Kunden in mein Ladengeschft? 1. Profil und Ort des Kunden ber App auf Handy erfasst 1. Profil und Ort des Kunden ber App auf Handy erfasst 2. Filter auf Kampagnen 2. Filter auf Kampagnen Optimale Kampagne fr Kunden an jedem relevanten Ort Optimale Kampagne fr Kunden an jedem relevanten Ortp(a) 04.03.13 www.adtelligence.de 22 23. Fazit Profile in Soziale Medien bieten hoch relevante, detallierte Marketingattribute freine Kundenanalyse Die Verbindung von transaktionalen und sozialen Marketing-Attributen ffnet dieTr zu Customer Intelligence und Personalisierung in einer neue Qualitt Detaillierte, granulare Daten erschlieen sich erst durch hohe Automatisierung undTools04.03.13 www.adtelligence.de23 24. Social Customer Intelligence and Real Time AnalyticsDr. Oliver FrickFebruar 2013www.adtelligence.de