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Beitrag von Neugierig123 » Di 7. Mär 2017, 15:28
Hallo zusammen
,vielleicht hat jemand von Euch zu folgender Aufgabenstellung eine Idee bzgl. einer passenden Methode:
Die Kunden einer Firma haben Eigenschaften wie z.B. ein Education Level (z.B. mit 10 Ausprägungen nach ISCED von Hauptschulabschluss bis Promotion), Nationalität, Wohnort, Beruf, Zahlungsverhalten und so weiter. Die Firma arbeitet mit ca. 15 Eigenschaften, die jeweils viele Ausprägungen haben können. Die Eigenschaften sind leider nicht linear unabhängig (z.B. wohnen Kunden mit einem höheren Bildungsabschluss oft in Gegenden mit höherer Kaufkraft). Diese Daten liegen für ca. 100.000 Kunden vor.
Für jede einzelne Eigenschaft kann man die Erfolgswahrscheinlichkeit eines Verkaufs an Kunden mit dieser Eigenschaft messen (durch einfache Division). Für einen konkreten Kunden mit allen seinen Eigenschaften kann man aber keine Aussage treffen, weil er in der Kombination seiner Eigenschaften so gut wie einzigartig ist, d.h. die Vergleichsmenge der Kunden mit identischen Eigenschaften ist viel zu klein für eine valide Aussage durch Messung.
Gesucht wird eine Methode, die aussagt dass es sich lohnt, für einen bestimmten Kunden Zeit zu investieren (Top 20%) oder auch das Gegenteil davon (Bottom 20%).
Diese Entscheidung wird bisher stark von den Vorurteilen (euphemistisch: individuellen Erfahrungen) der Verkäufer beeinflusst.
Welche Methode und welches Werkzeug würden Sie einsetzen?
Wie lange dauert die Umsetzung des Vorhabens?
Vielen Dank vorab
Liebe Grüße
Tanja
