Ausgewähltes Thema: Fortgeschrittene Techniken der Kundendatenanalyse. Willkommen zu einer inspirierenden Reise von reinen Kennzahlen hin zu echten Kundenerlebnissen. Wir verbinden belastbare Methoden mit lebendigen Geschichten aus der Praxis – damit Daten nicht nur korrekt sind, sondern handeln, bewegen und wachsen helfen. Abonnieren Sie unseren Newsletter und diskutieren Sie mit!
Die Kombination aus BG/NBD für Kaufhäufigkeit und Gamma-Gamma für Ausgaben liefert robuste CLV-Schätzungen auch bei spärlichen Daten. Ein Retailer entdeckte damit, dass stille, seltene Käufer langfristig profitabler wurden als impulsive Vielkäufer – und passte das Retention-Budget an.
Prädiktive Modelle für Customer Lifetime Value und Churn
Segmentierung jenseits der Demografie
UMAP reduziert hochdimensionale Verhaltensdaten, HDBSCAN findet stabile Cluster ohne starre K-Zahl. Ein E‑Commerce-Team entdeckte so ein Segment „Trial‑Sparer“: testen viel, kaufen wenig, reagieren stark auf soziale Bewährtheit statt auf Preise.
Segmentierung jenseits der Demografie
Sequenzanalysen erkennen Pfade wie „Vergleichen → Merkliste → Mobile Checkout“. Diese Mikrosegmente ermöglichen maßgeschneiderte Microcopy und Onsite-Cues. Probieren Sie es aus und teilen Sie, welcher Mikroschritt bei Ihnen Conversion am stärksten nach vorne bringt.
Kausalinferenz und Uplift-Modellierung
Randomized Controlled Trials sind Goldstandard, aber oft teuer. Mit Difference-in-Differences, synthetischen Kontrollgruppen oder Propensity Score Matching nähern wir uns der Kausalität realistisch. Dokumentieren Sie Annahmen und Validierungen, um Entscheidungen auditierbar zu machen.
Themenmodellierung mit BERTopic und LDA
BERTopic kombiniert Transformer-Embeddings mit Clustering und liefert klare, dynamische Themen. Eine Food-Delivery-App erkannte so, dass „freundliche Fahrerkommunikation“ wichtiger für Wiederkäufe war als Pakettemperatur – und schulte Small-Talk statt nur Logistik.
Aspektbasiertes Sentiment und Priorisierung
Statt pauschalem Sentiment analysieren wir Aspekte wie „Lieferzeit“, „Rückgabeprozess“ oder „Transparenz“. In Kombination mit Umsatzbezug entsteht eine Entscheidungsreihe, die Produktteams fokussiert. Kommentieren Sie, welcher Aspekt bei Ihnen Kundentreue am stärksten prägt.
VoC-Pipeline: Von Rohtext zu Roadmap
Ein automatisierter Strom aus Erkennung, Entdoppelung, Deeskalation und Routing bringt Feedback zu den richtigen Teams. Wöchentliche Narrative verdichten Zahlen zu Geschichten, die Führungskräfte sofort verstehen und unterstützen können.
Zeitreihenprognosen für Nachfrage und Service
Mit Prophet, SARIMA oder ETS plus Bottom‑Up/Top‑Down‑Reconciliation stimmen Vorhersagen auf allen Ebenen. Ein Händler reduzierte Out‑of‑Stocks, indem lokale Peaks ernst genommen wurden, statt sie in nationale Mittelwerte zu glätten.
Zeitreihenprognosen für Nachfrage und Service
Croston-Varianten und probabilistische Modelle helfen bei sporadischen Käufen und Kaltstarts. Ergänzt um Ähnlichkeitsfeatures aus Produkttexten erhalten neue Artikel früh belastbare Prognosen – und vermeiden teure Fehleinkäufe.
Graphanalysen für Beziehungen, Empfehlungen und Risiko
Kaufgraphen und Community-Erkennung
Mit Louvain oder Leiden identifizieren wir Communities, deren Kaufpfade sich ähneln. Content- und Bundle-Empfehlungen werden so relevanter, ohne aufdringlich zu wirken. Eine Beauty-Marke steigerte Cross-Sell durch ritualbasierte Sets statt generischer Bestseller.
Link-Prediction mit Embeddings
Node2Vec und GraphSAGE lernen Strukturen, um wahrscheinliche Verbindungen vorherzusagen: „Wer kauft X, hat bald Interesse an Y.“ Das verbessert Cold‑Start-Empfehlungen, wenn klassische Kollaborativfilter noch zu wenig Daten sehen.
Betrugsprävention ohne Reibung
Abweichende Subgraphen, Geräte‑Konnektoren und Shared‑Payment‑Muster signalisieren Risiko früh. So schützen Sie Umsatz, ohne gute Kunden zu blockieren. Teilen Sie Ihre Erfahrungen: Welche Signale funktionieren, ohne die Customer Experience zu belasten?