Mehr Umsatz durch Big-Data-Praxis: Liverpool Victoria verteilt Marketingbudget um
Das diese Erwartung wohl gar nicht so unrealistisch ist, zeigen erste Zwischenergebnisse. So bestätigt uns Andreas Rindler, Partner bei BearingPoint, der das Projekt bei LV betreut hat: „Das Programm wurde Ende letzten Jahres gestartet und einige Kampagnen sind bereits ausgerollt. Es wurden also bereits konkrete Ergebnisse erzielt, mit einstelligen Wachstumsraten in den entsprechenden Teilbereichen. Aber: Die volle Run Rate mit den prognostizierten zweistelligen Wachstumsraten kommt erst zum Jahresende, wenn alle Kampagnen vollständig ausgerollt sind.“
So legte zum Beispiel eine Analyse von Direct-Mail-Kampagnen offen, dass LV wesentlich effizienter sein könnte, wenn das Unternehmen nur Kunden adressiert, denen HyperCube eine höhere Kaufneigung zuschreibt. Durch die Umsetzung dieser Ergebnisse und Handlungsempfehlungen konnte LV 57 Prozent seiner Mailing-Kosten einsparen. Das frei gewordene Budget investierte LV in für die spezifische Zielgruppe wirkungsvollere Kampagnen wie zum Beispiel Fernseh-Werbung. Andreas Rindler, der das Projekt bei LV betreut hat: „Die 57 Prozent weniger Mailingkosten beziehen sich auf einen Teil der Kampagnen, die an zu viele Leute, die niemals kaufen, gingen. Das Budget für solche Kampagnen wurde dann gekürzt – mit gleichbleibenden Verkaufszahlen – und für andere Kampagnen verwendet. Damit ergibt sich insgesamt ein Wachstum bei gleichbleibendem Budget.“
Lineare Verteilung der Mittel ist falsch
Knackpunkt war: Der lineare Ansatz in der Vertriebszuordnung führte zu einem fehlerhaften Einsatz des Marketing-Budgets. Durch den Einsatz des Big-Data-Tools HyperCube konnte die LV wohl zum ersten Mal wohl wirklich nachvollziehen, wo die Marketing-Investitionen am wirksamsten waren. Bisher kontrollierte Liverpool Victoria die Vertriebszuordnung auf einer linearen Basis Kanal für Kanal. Das führte offenbar dazu, dass ein Verkauf dem zuletzt genutzten Medien-Kanal des Kunden zugeordnet wurde, obwohl dieser während des Kaufentscheidungsprozesses in Wirklichkeit mit verschiedenen Kanälen in Berührung gekommen ist.
Big-Data-Modell in der Praxis
HyperCube ist eine Datenanalyse-Software, die Banken und Versicherungen in die Lage versetzen soll, komplexe betriebswirtschaftliche Zusammenhänge zu analysieren und zu verstehen. Wo Banken und Versicherungen noch auf Erfahrungswerte und grobe Einschätzungen angewiesen sind, würde „HyperCube für Financial Services“ datenbasierte Regeln und Analysen für Entscheidungen zur Verfügung stellen. HyperCube wurde in über 15 Jahren mathematisch-wissenschaftlicher Forschung entwickelt und soll die Ansprüche verschiedenster Branchen abbilden. Die neuen nicht-statistischen Methoden des BI-Tools werden durch einen mathematischen Algorithmus sowie neue Wege der Datenverarbeitung im Bereich Cloud Computing respektive Software-as-a-Service (SaaS) ermöglicht. Im Jahr 2010 wurde HyperCube von der MIT Sloan School als innovatives Vorzeigeprodukt ausgezeichnet und das internationale Pasteur Institut hat es als das leistungsstärkste Werkzeug zur Datenanalyse bezeichnet.
Wissen ohne Erfahrung sei nichts Wert
Auch bei deutschen Versicherungsunternehmen besteht großes Potenzial, den Vertrieb durch neue Big Data Lösungen zu verbessern. Nur wenn der Entscheidungsträger genau weiß, auf welche Investition eine Kaufentscheidung zurückzuführen ist, kann er sein Budget sinnvoll einsetzen”Allerdings seien nur durch die Kombination der Software-Lösung mit dem Fachwissen von BearingPoint in der Versicherungsindustrie dieses hohe Ergebnis möglich – betont das Beratungsunternehmen. So wurden über 4.000 Variablen von LV aus internen Systemen und von externen Datendienstleistern berücksichtigt, um die Marketing-Investitionen innerhalb eines einzelnen Kanals wie auch Kanal-übergreifend möglichst effektiv zu verteilen.
Geoff Bates, Leiter des Bereichs Marketing Analytics bei LV Life: „BearingPoint verfügt mit HyperCube über ein neuartiges Analyse-Tool verfügt, das aus unserer Sicht LV einen großen Wettbewerbsvorteil verschafft. Wir haben jetzt nicht nur ein besseres Verständnis bezüglich der Wirkung des eingesetzten Budgets über verschiedene Kunden-Kanäle hinweg, sondern auch einen integrierten Prozess, um unser Budget über alle internen Teams sowie externen Medienagenturen hinweg zu planen.“
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