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Mittels geschätzter Responseraten und Marketingbudgets lässt sich die richtige Einsatzmenge fi nden, um den Gewinn zu maximieren.
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Herausforderung: Königsdisziplin in der Welt des Data-Driven Marketings ist das Predictive Modelling. Mit statistischen Algorithmen werden Modelle geschaffen, um Entscheidungsprozesse in vielen Bereichen zu stützen. Für uns bedeutet das, dass wir auf Basis der Marketingdaten Vorhersagen über zukünftiges Kaufverhalten treffen können.

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So funktioniert‘s: Wollen Sie Abwanderer identifizieren oder Kaufwahrscheinlichkeiten für ein neues Produkt ermitteln? Dies gelingt am besten, wenn Sie unterschiedliche Modelle berechnen lassen und miteinander vergleichen, z. B. logistische Regressionen, multivariater Entscheidungsbaum, univariates Profiling. Dazu identifizieren Sie die zu modellierenden Datensätze und die relevanten Variablen.

Ermitteln Sie in einem Modellreport (z. B. Gains Chart)das am besten geeignete Modell. Das Diagramm zeigt den Informationsnutzen der eingesetzten Methoden. Je höher der Nutzen, desto besser das Modell. Dadurch lässt sich die Vorhersagekraft verbessern.

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