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CRM und Data-Mining-Werkzeuge

"Data Mining Studie 2012": Kundenbindungsmanagement durch Einsatz von Prognosemodellen
Analytisches CRM: Kundenreaktivierung als wesentlichen Bestandteil von Customer Relationship Analytics

(09.07.12) - In Marketing und Vertrieb spielt das Customer Relationship Management (CRM) eine Schlüsselrolle: Hier wird entschieden, welche bestehenden Kunden in welcher Form betreut werden, welche potenziellen Neukunden wie angesprochen und welche ehemaligen Kunden zurückgewonnen werden sollen. Die Beantwortung dieser Fragen ist von strategischer Bedeutung und entscheidet über den Erfolg des gesamten Unternehmens. Die diesjährige Data Mining Studie des BI-Analysten- und Beraterhauses mayato legt den Schwerpunkt auf die Kundenreaktivierung als wesentlichen Bestandteil von Customer Relationship Analytics.

Dazu traten vier Data-Mining-Produkte gegeneinander an: Der "SAS Enterprise Miner 7.1", der "Statistica Data Miner 10" von StatSoft, der "IBM SPSS Modeler 14.2" und das "SAP BW "7 (Data Mining Workbench). Die Studie ist kostenpflichtig bei mayato erhältlich.

Potenziale erkennen und gezielt handeln
Der Test wurde anhand eines praxisnahen Analyseszenarios durchgeführt: Ein großer Online-Versandhändler möchte Erstbesteller, die nach einer definierten Zeitspanne keine Folgebestellung tätigen, durch bestimmte Aktionen zu einem Wiederkauf anregen. Dabei sollen nur die Kunden einen Einkaufsgutschein erhalten, bei denen mit hoher Wahrscheinlichkeit davon auszugehen ist, dass sie ohne diesen Anreiz keine weitere Bestellung getätigt hätten. Diese Kunden galt es auf Basis der vorliegenden Kundenhistorie mithilfe eines Prognosemodells vorherzusagen. Dazu wurden neben etablierten Methoden wie Entscheidungsbäumen auch neuere Prognoseverfahren wie Support Vector Machines (SVM) eingesetzt und für jedes getestete Tool separat auf Praxistauglichkeit und Prognosequalität geprüft. Unter Einbezug der errechneten Prognosen sollen die abwanderungsgefährdeten Kunden gezielt zurückgewonnen werden.

Die Bewertung der Tools stützt sich auf eine breite Anzahl an Einzelkriterien. Sie decken sowohl Funktionalitätsaspekte (Funktionsumfang in den Kategorien Datenvorverarbeitung, Analyseverfahren und Parametrisierung, Ergebnisvisualisierung, Gesamteffizienz) als auch die Benutzerfreundlichkeit (Stabilität, Ausführungsgeschwindigkeit, Dokumentation, Bedienung) ab.

Im Endergebnis zeigen sich starke Unterschiede insbesondere im Bedienkomfort, bei der Funktionalität sowie bei den Möglichkeiten der Ergebnisauswertung.

Testfeld und Praxis
In der neuen Studie werden erstmals die drei marktführenden Suiten von SAS, StatSoft und IBM SPSS miteinander verglichen. Um zu beurteilen, wie sich ein klassisches BI-Werkzeug im Vergleich zu den etablierten Data-Mining-Suiten schlägt, wurde die SAP BW Data Mining Workbench mit ins Testfeld aufgenommen.

Bereits früh im Testablauf werden Stärken und Schwächen der jeweiligen Tools sichtbar: Die besondere Stärke von SAS liegt in der Einbettung des Enterprise Miner in eine leistungsfähige BI-Gesamtarchitektur, die neben der Analyse flexible Möglichkeiten der Datenhaltung oder weitreichende ETL-Funktionen bietet.

IBM SPSS ist es gelungen, hohe Funktionalität in eine moderne, intuitive Oberfläche zu verpacken: Der Modeler bietet durch sein logisches Bedienkonzept und zahlreiche praktische Detaillösungen die beste Ergonomie im Testfeld.

StatSoft punktet mit einer sehr breiten Funktionsvielfalt: Der Data Miner enthält als einziges Tool im Test zusätzlich zu den gängigen Data-Mining-Verfahren stets das vollständige StatSoft-Statistikmodul. Dies schließt z. B. mächtige Datenvorverarbeitungsmöglichkeiten, eine breite Palette an statistischen Testverfahren sowie eine große Anzahl an frei konfigurierbaren Grafiken ein. Bei komplexen Data-Mining-Szenarien erleichtern viele dieser Funktionalitäten die tägliche Arbeit oder ermöglichen überhaupt erst eine umfassende Analyse.

Mit bereits deutlichem Abstand folgt das SAP BW mit der Data Mining Workbench: Ihr merkt man vor allem an der unübersichtlichen und wenig logisch aufgebauten Oberfläche an, dass sie seit mehreren Jahren keine substanziellen Aktualisierungen mehr erfahren hat. Hinzu kommen deutliche praktische Einschränkungen in der Funktionalität.

Bedienkonzepte und Weiterentwicklung
Die hohe Funktionsmächtigkeit und die vielfältigen Parametrisierungsmöglichkeiten der Suiten führen allerdings zu vergleichsweise langen Einarbeitungszeiten. Es wird zudem immer schwieriger, ein einziges Bedienkonzept für alle denkbaren Anwendergruppen bereit zu stellen. Als Konsequenz gehen manche Hersteller dazu über, mehrere Bedienoberflächen für unterschiedliche Nutzergruppen zur Verfügung zu stellen:

SAS bietet zusätzlich zur klassischen Modellbildung mit dem Rapid Predictive Modeler eine (in der aktuellen Version nochmals überarbeitete) einfache, separate Data-Mining-Umgebung mit sinnvoll begrenzten Parametrisierungsoptionen an. Hier konnten im Test bereits mit den Standardparametern in kurzer Zeit akzeptable Ergebnisse erzielt werden, die auf Wunsch manuell weiter verfeinert werden können.

StatSofts Beitrag zur Automatisierung des Prozesses liegt in alternativ angebotenen, vorgefertigten Data-Mining-Rezepten für Standard-Prognoseaufgaben. Hier kann der Nutzer ohne viel Aufwand eine Vielzahl an Vorhersagemodellen erzeugen.

IBM SPSS stellt unter anderem mit dem automatischen Klassifizierer eine vergleichbare Funktionalität bereit: Der Anwender kann in einem Dialog mehrere Prognosemodelle mit unterschiedlichen Verfahren und Parametereinstellungen automatisch berechnen und deren Ergebnisse vergleichen.

Darüber hinaus erweitern die Tool-Hersteller insbesondere die Komponenten und Module ihrer Produkte, die für einen schnellen Einstieg in Data-Mining-Analysen besonders wichtig sind. Zu den Erweiterungen gehören Neuentwicklungen und weitere Differenzierungen ihrer Bedienkonzepte, ausführliche Dokumentationen inklusive Online-Hilfen und praxisnaher Tutorials sowie innovative Ansätze zur Automatisierung des Data-Mining-Prozesses. (mayato: ra)

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