Scoring-Modelle werden eingesetzt, um insbesondere im B2B-Markt eine relevante Entscheidungsgrundlage zu schaffen. Das Ziel derartiger Modelle ist es, Datensätze anhand von verschiedenen Kriterien zu bewerten, um sie gezielt zur Neukundenakquise einzusetzen.
Target Group Predict: Buzzword-basiertes Adress-Scoring
Dastani Consulting hat das leistungsstarke Predictive Analytics-Tool Target Group Predict entwickelt. Mehrere Millionen Unternehmen im Markt werden beispielsweise hinsichtlich ihrer Affinität zum Unternehmen, dem Umsatzpotenzial und der Eignung für ausgewählte Produktbereiche anhand eines Scoring-Modells bewertet. Je nach Ausprägung des Kriteriums berechnet und vergibt die Software verschiedene Scorewerte. Auch die Interaktionen zwischen den Basisdaten finden Berücksichtigung.
Der Einsatz der Scoring-Modelle dient dazu, gezielte Neuadressen zu bewerten und die Kaufwahrscheinlichkeiten zu erhöhen. Auf diese Weise können Streuverluste signifikant minimiert werden.
Scoring-Modelle im Kundenbestand
Derartige Modelle können weiterhin für eine effektive Steuerung von Werbekampagnen eingesetzt werden, um den bestehenden Kundenstamm möglichst auszuschöpfen.
Hier finden Kriterien wie beispielsweise der Zeitpunkt des letzten Kaufs, die Kauffrequenz und der Kaufwert Beachtung. Sie spiegeln das Kaufverhalten der Bestandskunden wider. Ein hoher Scorewert ergibt sich, wenn der Kunde vor kurzer Zeit erst ein Produkt gekauft hat. Liegt der Kauf jedoch schon deutlich in der Vergangenheit zurück, sinkt die Kaufwahrscheinlichkeit und der Score sinkt.
Der Zeitpunkt des letzten Onlinebesuchs, Seitenaufrufe und Engagement zählen weiterhin zu wichtigen Kriterien. Eine Kombination aller Kriterien kann auf einen hohen Scorewert von einem potenziellen Kunden mit großem Warenkorb hinweisen, der mit passenden Marketingmaßnahmen gezielt angesprochen werden muss.
So nützlich sind Scoring-Modelle für die Neukundenakquise
Viele Informationen wie Bestellhäufigkeiten oder Umsatzzahlen liegen bei Neuadressen nicht vor. Dies ist aber nicht problematisch, da das Profil der Bestandskunden das Fundament der Fremdadressen bildet. Daher ist die Definition einer etwas breiteren Zielgruppe aus dem Kundenbestand zielführend.
Beispielsweise werden die Käufer der letzten 12 Monate bestimmt. Das resultierende Profil dieser Käufer-Gruppe wird basierend auf den Informationen der Neuadressen-Datenbank projiziert. Somit können die potenziellen Neukunden-Adressen top-down herausgefiltert werden. Graphisch ist dieses Szenario anhand eines „statistischen“ Trichters vorstellbar: Genau die potenziellen Neuadressen werden auswählt, die anhand der externen Informationen eine hohe Ähnlichkeit zu denen der Zielgruppe aus dem Kundenbestand aufweisen. Für die Neukundengewinnung ist hier die Wahrscheinlichkeit am höchsten.
Effiziente Neukundenakquise
Gehen Sie bei Ihrer Neukundenakquise kein Risiko ein. Wir von Dastani Consulting unterstützen Sie gerne mit unserem leistungsstarken Predictive Analytics-Tool, um Ihnen eine effiziente Akquisition im B2B-Markt zu gewähren.
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