Neukunden-Scoring

Sie wollen das Wissen, das in Ihren Kundendaten schlummert, maximal ausschöpfen?

Sie wollen Ihre Entscheidungen und die strategische Steuerung Ihrer Werbekampagnen auf eine solide Datenbasis stellen?

Dann erhalten Sie mit den Indima Scoring-Verfahren genau das richtige Werkzeug an die Hand.

Indima Neukunden-Scoring

Warum Scoring?

Dieses leistungsstarke Instrument kann Ihnen helfen, bessere Entscheidungen über Ihr Unternehmen zu treffen und sicherzustellen,
dass Ihr Unternehmen weiter wächst.

So optimieren Sie

Ihre Werbekampagnen
die Neukundengewinnung
Ihr Bestandskunden Management

Scoring-Modelle sind mathematische Verfahren, die eine Vielzahl von Daten und Informationen verarbeiten und zu einzelnen Score-Werten verdichten können. Da die Handhabung von Score-Werten sehr pragmatisch und wenig zeitaufwendig ist, setzen sich Score-Modelle bei der Selektion von Zielgruppen für unterschiedliche Werbekampagnen immer stärker durch.

Die Verwendung von Scoring-Modellen führt zu besseren Ergebnissen, da Entscheidungen auf realem Wissen über und realem Verhalten von Kunden beruhen. Dieses Wissen ist in Ihren eigenen Kundendaten bereits vorhanden oder steht in externen Datenbanken zur Verfügung – vielfach wird es jedoch nur wenig und oberflächlich genutzt.

Im Falle des Neukunden-Scorings werden Ihre Kundendaten dazu genutzt auf Referenz-Datenbanken vielversprechende Neukundenpotentiale zu identifizieren: Welche Informationen erweisen sich tatsächlich als statistisch relevant, um Ihre Kunden zu beschreiben? Wie viele Firmen mit ähnlichem Profil wie Ihre eigenen Kunden stehen für die nächste Neukunden-Kampagne zur Verfügung?

Zunächst wird eine Bestandsanalyse durchgeführt, bei der statistisch relevante Informationen herausgearbeitet werden. Wir empfehlen jedoch darüber hinaus die Kombination mit einer Mail-Response-Analyse, bei der aktuelle Mailings ebenfalls auf die relevanten Informationen hin empirisch getestet und validiert werden.

Nebem dem Fremdscoring bieten wir auch Eigenscoring an.

Eine Bewertung der eigenen Kunden kann mit Hilfe eines Eigenscorings durchgeführt werden. Basis dieser Analyse sind die gesamten Transaktionsdaten aller Kunden. Ist die Zielgröße beispielsweise die Entwicklung zum Topkunden, wird das Profil von eindeutig festgelegten Topkunden mit Hilfe von speziellen Scoring-Modellen auf alle Nicht-Topkunden übertragen, so dass jeder dieser Kunden einen Score-Wert bekommt. Kunden mit hohen Score-Werten zeigen eine hohe Profilähnlichkeit zu den Top-Kunden auf und diese sind somit geeignet, um durch speziellen Werbemaßnahmen zu Topkunden entwickelt zu werden.

Das Eigenscoring kann auch zur Alt- oder Uraltkundenreaktivierung oder zur Identifizierung von Cross- und Upselling-Potenzialen genutzt werden.