Data Science

Kundenwünsche verstehen

Kundenverhalten ist nicht irrational oder zufällig. Stellen Sie sicher, dass Kundenerlebnisse so stattfinden, wie sie es wollen. Hierfür nutzen wir zusammen Ihre operativen Geschäftsdaten und verknüpfen diese mit neuen Daten, die Kundenerlebnisse erfassen.

Maschinelles Lernen

Anschließend entwickeln wir zusammen mit maschinellem Lernen Algorithmen, die ihre Daten voll automatisiert interpretieren. Als Ergebnis personalisieren Sie Kundeninteraktionen, antizipieren zukünftige Kundenerlebnisse und treffen bessere Entscheidungen.

Erlebnisdaten werden in Informationen umgewandelt, um tiefgreifende Einblicke zu erhalten.
Entdecken Sie, was Ihren Kunden wirklich wichtig ist und passen Sie Ihre Leistungen mit datengetriebenen Lösungen an.

Implementierungsprozess

Datengetriebene Verbesserung findet in drei Schritten statt: Erkunden, Analyse und Ausführen.

Erkunden

  • Vorhandene Datenbanken sichten.
  • Erlebnismetriken bestimmen.
  • (Un)Bewusste Emotionen erfassen.
  • Kundenpersönlichkeit identifizieren.
  • Frustrationsauslöser finden.

Analyse

  • Aktionen priorisieren.
  • Zukünftiges Verhalten antizipieren.
  • Kundengruppen segmentieren.
  • Maschinelles Lernen einsetzen.
  • Operative Daten mit Erlebnisdaten verbinden.

Ausführen

  • Sich auf Kundenwünsche fokussieren.
  • Verbesserungspotenziale umsetzen.
  • Emotionale Highlights integrieren.
  • Sich an Kundenfeedback anpassen.
  • Fortwährende Optimierung sicherstellen.

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Lassen Sie uns die Möglichkeiten in einem unverbindlichen Beratungstermin klären.

Klassifizierungen

Data Science beschäftigt sich mit der Aufarbeitung und Auswertung von großen Datensätzen. Neurolution verbindet die Methoden von Data Science mit Verhaltensökonomie, Psychologie, Neuromarketing und User Experience. Algorithmen und künstliche Intelligenzen analysieren Zusammenhänge und generieren tiefgreifende Erkenntnisse aus Ihren Datenmengen, die für Menschen unüberschaubar sind. Konkret werden Modelle entwickelt, die Ihnen helfen, Ihre Kunden und potenziellen Kunden statistisch zu segmentieren und somit mathematisch fundiert Zielgruppen zuzuordnen. Es kann für alle Zielgruppen bestimmt werden, welche Eigenschaften Gruppen (Cluster) sich unterscheiden und welche Verhaltensweisen über alle Gruppen hinweg gleich und nicht für eine Differenzierung geeignet sind. Auf Basis dieser Ergebnisse können Sie sicher gehen, Ihre Kunden personalisiert anzusprechen und mit relevanten Argumenten zu überzeugen.

Vorhersagemodelle

Ein zweites Anwendungsgebiet für Data Science sind Vorhersagemodelle, die auf Wahrscheinlichkeitstheorien basieren (Stochastik). Diese Modelle werden mit vergangenen und gegenwärtigen Daten trainiert, getestet und validiert. Anschließend wird deutlich, welche Parameter aus Ihren Daten einen signifikanten Einfluss auf Größen wie Kaufwahrscheinlichkeit, Preisbereitschaft, Gewinn oder Lieferqualität haben. Angefertigte Modelle können präzise das zukünftige Verhalten eines Kunden bestimmen und wie sich dieses positiv beeinflussen lässt. So können Kündigungskandidaten schon vor der Kündigung präzise angesprochen werden oder Interessenten mit den richtigen Maßnahmen zum Kauf animiert werden. Diese und weitere Erkenntnisse lassen sich aus den Daten berechnen, die den meisten Unternehmen jetzt schon zur Verfügung stehen.