Optimizing Online Customer Interaction by Advanced Data Analytics (OCIDA)

Das Forschungsprojekt OCIDA hat die Zielsetzung, durch effiziente Auswertung von individuellen Kundendaten aus dem E-Commerce die Abwanderung von Kunden (Churn) durch optimale Strategien zu reduzieren. Dabei sollen Methoden des analytischen Marketings, der mathematischen Modellierung und Optimierung aus dem Revenue Management und Pricing sowie geeignete Prognoseverfahren Anwendung finden. Aufgrund der großen Datenmengen erfolgt eine Auswertung von Big Data basierend auf Hadoop-Technologien.

Ausgehend von einem neuartigen Attribution-Modell soll die Effektivität der Kampagnen zur Churn-Reduzierung und der Return of Investment (ROI) durch möglichst optimalen Budgeteinsatz maximiert werden. Basierend auf zu bildenden Kundensegmenten werden die Churn-Wahrscheinlichkeiten geschätzt und die Effekte vielversprechender Strategien bewertet und optimiert.

Ziele des Projekts

  • die Abwanderungswahrscheinlichkeit von Kunden (Churn-Rate) besser zu schätzen,
  • effektive Strategien zu entwickeln und zu bewerten, die eine Kundenabwanderung verhindern bzw. signifikant verringern,
  • genauere Modelle zu entwickeln, die eine gemeinsame Betrachtung der Grenzfunktionen der Nachfrage und der Effekte der Preis- und Angebotssteuerung ermöglichen.

Kooperationspartner der gewerblichen Wirtschaft

Haensel AMS GmbH

Phizzard GmbH

Ansprechpartner

Thomas Winter, Nicola Winter (HWR), Patrick Erdelt