KIMBA-Datawarehouse

Das Data Warehouse der Produktfamilie KIMBA bildet relevante Kunden- und Geschäftsbeziehungsinformationen für statistische und analytische Zwecke sowie als Basis für alle Direktmarketingaktivitäten ab. Die vorliegenden Daten sind hochaktuell - die Bewirtschaftung des Data Warehouses erfolgt täglich, in Einzelfällen sogar stündlich.

Data Warehouse Module im Einzelnen:

• Data Warehouse inkl. der zugehörigen Schnittstellen
  
• Modernste ETL-Werkzeuge
  
• Postalische Adressprüfung
  
• Dublettenprüfung und Data Cleansing
  
• Haushaltszusammenführung
  
• Datenaufbereitung in Data Marts

Reporting
Zentrale Funktion des Data Warehouses ist die Unterstützung das Reporting. Die Möglichkeiten decken die komplette Bandbreite eines modernen Business Intelligence Systems vom Standardreporting über direkte Abfragemöglichkeiten bis hin zu OLAP Cubes ab. Die gesamten Reportingfunktionaliäten sind über das Web abrufbar.

Ausgewählte Funktionalitäten des Reporting

• flexible Datendarstellung in Zeilen und Spalten
  
• Realtime Wechsel von Dimensionen und Kennzahlen
  
• Ergänzung individueller Berechnungen
  
• individuelle Datenspeicherung in persönlichen Newsboxes
  
• diverse grafische Darstellungsoptionen
  
• performanter Export als Excel-, CSV- oder PDF-Format

Reporting Anwendungsbeispiele
Insgesamt verfügt das Data Warehouse über ca. 35 Statistiken und Würfel, die für Auswertungszwecke zur Verfügung stehen. Beispielhaft werden hier einige aufgeführt.

• Response- und Umwandlungsstatistiken
  
• CPO-Statistiken
  
• Haltbarkeitsstatistik
  
• Aktionsverlaufswürfel
  
• Aboentwicklungswürfel
  
• Abostrukturwürfel
  
• Auflagen-Vorschauwürfel
  
• Zu-Abgangswürfel
  
• Einzelbestellungsentwicklungswürfel
  
• Reklamationswürfel

Analytisches CRM – Customer Relationship Management
In Verbindung mit dem Data Warehouse und der vor- als auch nachgelagerten Systeme bieten wir umfassende Möglichkeiten des analytischen CRM an.

Dabei verstehen wir die analytischen Komponenten als einen Bestandteil des gesamten CRM-Prozesses bzw. als eine Komponente eines "Closed Loop". Operative Daten zu Kunden, Transaktionen und Produkten werden gesammelt, analysiert und anschließend als Entscheidungsgrundlage bspw. als Scoring Modell für das operative CRM bereitgestellt.

Datamining
Das Data Warehouse bietet mittels Einbindung der Statistik-Workbench SPSS Clementine differenzierte Funktionen für das Data Mining. Experten setzen statistisch-mathematische Analyseverfahren (Entscheidungsbaum-, Regressions-, Clusteranalysen, Neuronale Netze, Support Vector Machines u.a.) zur Mustererkennung ein. Anwendungsbeispiele sind:

• Ermittlung von Cross-/Upsell-Affinitäten
  
• Kündigungsprognosen
  
• Reaktivierungswahrscheinlichkeiten
  
• Auflagenprognose (Einzelhandelszahlen)
  
• Automation der Scoringprozesse
  
• Scorevalidierung noch während laufenden Marketingmaßnahme
  
• Automation von Werbeerfolgskontrollen