(openPR) Neuer Data Mining-Ansatz von KXEN ermöglicht die deutlich schnellere Erstellung aussagefähiger Analysemodelle für Handelsunternehmen
Paris, 17 April 2007 — KXEN Inc. entwickelt und vertreibt mit KXEN Analytic Framework™ eine methodisch neue Generation von Geschäftsanalysesoftware, die sich wesentlich von herkömmlichen Data-Mining-Lösungen (DM) unterscheidet. Anders als beim traditionellen DM-Ansatz wird beim sogenannten Extreme Data Mining die Erstellung von Modellen auch dem Business-Anwender ermöglicht. Durch weitgehende Automatisierung lassen sich zudem deutlich mehr Analysemodelle in kürzerer Zeit erstellen und durchführen. Beim Anwenderunternehmen Sears konnte die Zeitspanne für Modellbildung und -Bewertung um rund 90 Prozent reduziert werden. Die DM-Lösung wendet sich an alle Retail-Unternehmen, die ihre Daten und die darin enthaltenen Informationen gezielt für ihre Geschäfts- und Entscheidungsprozesse heranziehen.
Auf dem Weg vom Produktmarketing zum Relationship-Marketing wollen Retail-Unternehmen Produkte so entwickeln, dass sie die Bedürfnisse des Kunden möglichst exakt treffen. Vorhersage-Techniken für Kundenzufriedenheit, Abwanderungsverhalten (Churn Management), Kampagnen-Optimierung für Cross- und Upselling, Warenkorbanalysen sowie Preisfindung gehören daher zu den Kernthemen von Handelsunternehmen. Durch RFID wachsen die zu analysierenden Datenpotentiale weiter. Bisher wurde nur ein Bruchteil der Möglichkeiten prädiktiver (vorausschauender) Datenmodelle ausgeschöpft, da sich das klassische Data Mining nicht nur kostenintensiv und zeitaufwändig gestaltet, sondern fast ausschließlich nur von Experten angewendet werden kann. Der Bedarf an prädiktiven Modellen liegt im Retail-Bereich heutzutage jedoch bei mehreren hundert bis tausend Modellen pro Jahr. Zu den gängigen Fragestellungen bei der Modell-Entwicklung zählen die Auswertung der Kundenprofitabilität (Customer Lifetime Value) sowie Cross- und Upselling. Neben Preiselastizitätsanalysen werden auch Category-Management und Händlerbewertung zunehmend zum Thema. Der Extreme-Data-Mining-Ansatz gleicht die durch zeitliche und personelle Engpässe entstehenden Analysedefizite aus und macht das Data Mining einem breiteren Kreis von Mitarbeitern zugänglich.
In der komplexen Wettbewerbssituation des Handels, die durch immer schmalere Margen und daher auch IT-seitig schlank zu haltende Kostenstrukturen gekennzeichnet ist, ermöglicht das KXEN Analytic Framework ein breiteres Hintergrundwissen, um Kampagnen gezielt und erfolgsorientiert zu gestalten. Marketing-Abteilungen können potentielle Zielgruppen identifizieren und maßgeschneiderte Loyalty-Programme entwickeln. Das ermöglicht einen stärkeren Fokus auf lohnende Maßnahmen und eine klarere Bestimmung des ROI von Marketingprojekten.
Zu den KXEN-Referenzanwendern im Bereich Einzelhandel zählt unter anderem Sears. Das US-amerikanische Retail-Unternehmen setzt seit 200#?(bitte noch Jahreszahl nachtragen) auf Extreme Data Mining. "Wir haben unsere Zeit für Modellbildung und Scoring um rund 90 Prozent reduziert, die Betriebskosten konnten um 50 Prozent gesenkt werden. Zugleich hat sich die Datenqualität erheblich verbessert. Heute wertet Sears Daten von 75 Millionen Kunden in 30 Minuten aus. Die gesteigerte Produktivität im analytischen Bereich hatte zudem einen unerwarteten Nebeneffekt: Geschäftspartner, Analysten und Mitarbeiter aus dem Vertrieb stellten deutlich mehr „Was-wäre-wenn“-Fragen, weil sie so schnelle Antworten darauf erhielten“, sagt Paul Bibler, Business Solutions Consultant bei Sears.
Die Modellierungsapplikation KXEN Analytic Framework basiert auf der Statistical Learning Theory von Vladimir Vapnik, und ist für das schnelle und einfache Erstellen von robusten analytischen Modellen konzipiert. Der KXEN-Ansatz des Extreme Data Mining eignet sich für jede Art von Vorhersagemodell. Analysen von tausenden Kriterien und Millionen von Datensätzen ergeben eine neue Analysementalität, die mit KXEN auch den Echtzeit- und Near-Time-Anforderungen gerecht wird.
Die KXEN-Komponenten sind so konzipiert, dass sie in existierende Systeme, Prozesse und Applikationen eingebettet werden können – zum Beispiel durch Generierung von SQL, UDF, PMML2, Java, VB, C, HTML, XML, SAS, Scorecards und andere. Gut dokumentierte Schnittstellen ermöglichen eine leichte Integration in jede Umgebung und der Anwender hat die Wahl, auf relationale Datenbanken und Textdateien oder native Quellen aufzusetzen. Benutzer-Schnittstellen sind als Wizard oder im Expert Mode erhältlich. Eine Command-Line-Schnittstelle erlaubt das einfache Erstellen von Prototypen. Die Modelle können sofort und ohne Programmiererhilfe eingesetzt werden.
Zu den internationalen Referenzen von KXEN im Bereich Retail gehören neben Sears Bottega Verde, Lowe's, AC Nielsen, Experian, Microsoft Europe, La Blanche Porte, Yellow Pages Canada, Secomp.
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