Viele Unternehmen suchen
zuverlaessige Loesungen fuer Standortplanung,
zielgruppengenaues Marketing oder zur Optimierung ihrer
Vertriebsnetze auf der Basis von Geodaten. Sie haben eigene
Umsatz-, Kunden- und Vertriebsdatenbestaende, zum Teil
ergaenzt durch Geodaten von oeffentlichen und privaten
Anbietern. Doch mit ihren riesigen heterogenen
Datenbestaenden, verteilt ueber Datenbanken, Data-Warehouses
und Geoinformationssysteme, stossen sie nun an Grenzen der
Integration, Analytik, Handhabbarkeit und
Ergebnistransparenz. Oder ihre Kundendatenbanken koennen
Informationen wie Altersgruppe, Familienstand und Einkommen
lediglich zu gezielten Abfragen auf geografischen Karten
abbilden. Diese Programme jedoch eignen sich nicht, um
Zusammenhaenge zu analysieren.

Fuer erfolgreiches Marketing bieten sich die Methoden des
Data-Mining an. Damit werden automatisiert grosse
Datenbestaende nach verborgenen Mustern, Regelmaessigkeiten
oder Auffaelligkeiten abgesucht, um dann ein verlaessliches
und praezises Vorhersagemodell zu bilden.

Forscher des Fraunhofer-Instituts fuer Intelligente Analyse-
und Informationssysteme (IAIS) in Sankt Augustin haben das
Data-Mining auf Geoinformationsdaten ausgedehnt. Schliesslich
haben 80 Prozent aller Daten einen Raumbezug und bieten somit
georeferenzierte Informationen. Das interdisziplinaere
Forschungsgebiet, das auf den Teildisziplinen Maschinelles
Lernen, Datenbanken, Statistisches Lernen und Software- Engineering basiert, wird auf der CeBIT (Halle 9 Stand B3)
mit den Produktnamen "CommonGIS" und "Spatial Miner"
praesentiert. Es hilft der Werbebranche bei der
Standortplanung von Werbeflaechen und zielgenauem
Direktmailing oder unterstuetzt Vertrieb und Marketing bei
Umsatzstrategie, Filial- und Franchisemanagement.

Best Practice: Spatial Data Mining fuer Marketing- und
Kundenanalysen

Fuer den Fachverband fuer Aussenwerbung (FAW) entwickelte das
IAIS ein intelligentes Prognosemodell fuer Verkehrsstroeme.
Das Ergebnis ist eine praezise Vorhersage, wie viele Menschen
an welchen Standorten entlang gehen oder fahren werden. Der
Frequenzatlas wurde fuer Staedte ueber 50.000 Einwohner
entwickelt und soll Werbestandorte preistransparent machen
und wirtschaftlich planen helfen.

Fuer den Mobilfunkanbieter Vodafone untersuchte das IAIS mit
Hilfe von Spatial Data Mining, welche Gruende vorliegen, wenn
Kunden kuendigen. Die Ergebnisse erlauben Prognosen, welche
Kundengruppen oder Shop-Bezirke kuendigungsgefaehrdet sind
und erlauben so die zielgenaue Steuerung von Treue-
Massnahmen, um potenzielle Kuendiger zurueck zu gewinnen.

E.ON Ruhrgas wollte im Rahmen der Deregulierung des
Strommarktes seinen Kunden individuelle Produktpakete
anbieten. Voraussetzung dazu war die Kenntnis klarer
Kundenprofile. Fraunhofer IAIS erarbeitete
Korrelationsstudien, um statistisch signifikante Attribute zu
bestimmen, welche besonders gut Erfolg und Misserfolg der
Gaskunden-akquisition erklaeren. Dabei kamen visuelle
Analytik, Spatial Data Mining und Statistik zum Einsatz. Die
Datenbasis bildeten Marketingdaten, soziodemographische Daten
und Geodaten. Mit Hilfe der ermittelten Profile konnte ein
kostenguenstiges und effizientes Marketingkonzept mit
ueberdurchschnittlicher Erfolgsquote realisiert werden.

Terence Doerflinger
Tel: +49 (0) 2241 14-2725 Terence.doerflinger@iais.fraunhofer.de

Website