(openPR) Paris, 04.09.2007 — Alle zwei Wochen startet die größte österreichische Bank neue Marketingkampagnen. Vorab filtern komplexe Data Mining-Analysen die geeigneten Zielkunden aus der internen Datenbank heraus. Diese hohe Frequenz ist indes nur möglich, weil die Bank Austria Creditanstalt auf eine neue Technologie zur Zielgruppensegmentierung setzt, mit der sich die Zeit für die Modellbildung drastisch reduzieren lässt: Extreme Data Mining. Entwickelt und vertrieben wird die in der Bank eingesetzte Lösung KXEN Analytic Framework™ vom Data Mining Spezialisten KXEN.
Im Rahmen des Kundenbeziehungs-Managements haben Unternehmen in den letzten Jahren Datenbestände aufgebaut, die sich ab einigen Terabyte aufwärts bewegen und jährlich rasant vergrößern. Gleichzeitig hat die Frequenz des Kundenkontaktes stark zugenommen. Dies ist bei der Bank Austria Creditanstalt nicht anders. Die schnelle und zielgerichtete Nutzung der Kundeninformationen trägt wiederum entscheidend dazu bei, wie erfolgreich ein Unternehmen im Wettbewerb um die Kunden agiert. Analysen zur Kundensegmentierung sowie Fragen nach der Abschlusswahrscheinlichkeit, oder dem Abwanderungsverhalten der Kunden (Churn Management) stehen dabei im Mittelpunkt des Interesses.
Allein, die hohe Schule der Analyse, das klassische Data Mining, erforderte bisher ein entsprechendes Maß an Statistik- und Informatik-Wissen sowie Zeit und Geduld. So war es auch bei der Bank Austria Creditanstalt lange Zeit nicht möglich, schnell wechselnde Marketingkampagnen zu fahren, Zu zeitintensiv war die Modellerstellung; die Ergebnisse zudem nicht immer zufrieden stellend. Auf der Suche nach einer geeigneten Lösung stieß man auf KXEN. Der amerikanische Data Mining Experte bietet mit KXEN Analytic Framework™ eine Anwendung, 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 ohne tiefgreifende Statistikkenntnisse ermöglicht. Durch weitgehende Automatisierung lassen sich deutlich mehr Analysemodelle in kürzerer Zeit entwickeln. Banken und Finanzdienstleister, die über ein großes Volumen an Daten verfügen, können so ihre Data-Mining-Analysen stark beschleunigen und in höherem Maß fundierte Informationen für Entscheidungsprozesse heranziehen.
"Für uns ist entscheidend, 14-tägig Verkaufskampagnen durchzuführen, die auf relevanten Kundendaten basieren. Die Arbeit mit einem klassischen Data-Mining-Werkzeug war sehr zeitintensiv und zu aufwendig, um einen zweiwöchentlichen Rhythmus etablieren zu können", erläutert Werner Widhalm, Leiter Unit Customer Knowledge Management bei der Bank Austria Creditanstalt. Monatlich entwickelt das Bankhaus seit der KXEN-Einführung rund 20 Modelle. Zuvor habe dies einem Zeitaufwand von mindestens vier Monaten entsprochen. "Im Schnitt hat die Erstellung und Durchführung eines Modells bei uns damals etwa zwei Wochen gedauert, heute sind es nur fünf Tage", fasst Widhalm zusammen.
Der KXEN-Ansatz, der das früher oftmals Statistikexperten vorbehaltene Data Mining breiter zugänglich macht, passt zudem sehr gut zur Arbeitsweise der Wiener Bank. Die mathematische Expertise steckt bei KXEN im Produkt selbst, die Mitarbeiter bringen vor allem ihr fachliches Wissen ein.
Die Abschlussquote der beworbenen Produkte hat sich durch den Einsatz der KXEN-Lösung erheblich verbessert. „Waren es früher ein bis zwei Prozent, so bewegen wir uns derzeit zwischen drei und fünf Prozent“ konstatiert Widhalm zufrieden.
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