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Case Study: Customer Intelligence

Für einen großen Schuhhändler mit mehreren Filialen und Online-Shop entwickelte COSMO CONSULT eine Lösung, um passende Sortimentsartikel für Artikelvorschlägen in Newslettern und beim E-Commerce zu finden. Das Handelsunternehmen ist damit in der Lage, Kunden individuell und vollständig automatisiert anzusprechen. 

Key Facts

  • Gezielte Kundenansprache für Up- und Cross-Selling 

  • Individuelle Kundenpräferenzen und Artikeleigenschaften  

  • Conversion Rate und Umsatz steigern 

  • Individuelle Parameter und Szenarien

Ausgangssituation

Ein namhafter Filialist aus dem Schuhhandel mit einem erfolgreichen Onlineshop plante, den E-Mail-Kundennewsletter mit individuellen Artikelvorschlägen aufzuwerten, um zusätzliche Kaufanreize zu setzen. An COSMO CONSULT ging der Auftrag, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, um hierfür die passenden Artikel zu finden. Neben dem Kaufverhalten der Kunden waren dabei weitere Restriktionen und spezielle Anforderungen der Fachbereiche zu berücksichtigen. Da ein Großteil des Abverkaufs über Kundenkarten generiert wird, standen detaillierte Informationen zum Einkaufsverhalten der einzelnen Kunden sowie zusätzliche Angaben wie Alter oder Geschlecht zur Verfügung.

Vorgehen

Nach gemeinsamen Workshops segmentierte das Projektteam zunächst den Kundenstamm, um einheitliche Kundengruppen zu generieren. Anschließend prüfte man die Konsistenz Datenbasis, um fehlerhafte Einträge zu entfernen. Ein weiterer wichtiger Punkt betraf die Produktaffinität der Kunden. Hier musste das Projektteam herausfinden, ob ein Kunde Markenprodukte bevorzugt oder preissensitiv agiert. Hilfreich war dabei vor allem, das branchenspezifische Expertenwissen des Auftraggebers. Die vorhandenen Informationen fasst man in einem Apriori-Algorithmus auf Basis der Statistiksoftware R zusammen und bewertete damit sämtliche Artikel des Sortiments.

Anhand der Affinitäten ermittelte man anschließend für die einzelnen Kunden jene Artikel, mit dem höchsten Potenzial. Die Ergebnisse lieferte der Algorithmus direkt an das CRM-System Salesforce. Um die Ergebnisse der Datenanalyse zu visualisieren, ergänzte das Projektteam ein Dashboard in Shiny R, das Historie und Vorschläge jedes Kunden sowie die zugrunde liegenden Regeln, übersichtlich anzeigt. Zusätzlich werden die kundenspezifischen Artikelvorschläge in einer Tabelle täglich an den Auftraggeber übermittelt.

Mehrwert

Im Zusammenspiel mit Salesforce werden, basierend auf individuelle Artikelvorschläge, automatisierte Newsletter an bestimmte Kundengruppen bzw. den gesamten Kundenstamm versendet. Jeder einzelne Newsletter ist auf das persönliche Einkaufsverhalten des jeweiligen Kunden abgestimmt. Damit ist nicht nur die gezielte Kundenansprache gewährleistet, zudem werden Promotionsartikel und Restposten in den Artikelvorschlägen besonders berücksichtigt, sodass man mit der Lösung auch weitere Ziele verfolgen kann. 

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