Der Aufbau erfolgreicher und dauerhafter Kundenbeziehungen wird auch im Financial Services Sektor immer mehr an Bedeutung gewinnen. Laut neuesten Studien vom F. A. Z. Institut und Mummert & Partner werden sich zukünftig mehr als 60 Prozent der Unternehmen aus dem Versicherungs- und Bankenbereich stärker mit den Bedürfnissen ihrer Klientel beschäftigen, um ihre Umsätze zu steigern.

Up- und Cross-Selling ist hier der Schlüssel zum Erfolg.

Up-Selling bezeichnet das Verkaufen von höherwertigen Produkten bzw. einer höheren Anzahl des gleichen Produktes (Bsp. dem Kunden wird eine teurere Versicherung angeboten). Cross-Selling dagegen steht für das Verkaufen von weiteren anderen Produkten (Bsp. während eines Kreditgesuchs für ein Auto kann der Bankmitarbeiter eine entsprechende Kfz-Versicherung gleich mit anbieten).

Up- und Cross-Selling dreht sich um eine entscheidende Frage:

Welchem Kunden muss ich zu welchem Zeitpunkt welches Angebot unterbreiten, um ihn mit hoher Wahrscheinlichkeit zum Kauf zu bewegen?

Um diese Frage zu beantworten, werden Data-Mining-Methoden eingesetzt.

Typische Methoden hierfür wären vor allem Klassifikationsverfahren wie Entscheidungsbäume oder multivariate Verfahren so z. B. Regressionsanalyse oder Sparse Grids, sowie Methoden der Assoziations- und Sequenzanalyse. Damit wird aus der Historie des Kunden bzw. der Historie anderer Kunden gelernt, wann welches Produkt angeboten werden sollte.

Angewandt werden diese Regeln zum Beispiel im Call Center, indem einem Kunden, der ein bestimmtes Produkt kaufen möchte, basierend auf diesen Data-Mining-Analysen ein weiteres Produkt zum Up- oder Cross-Selling angeboten wird.

prudsys bietet alle Werkzeuge, um Up- und Cross-Selling-Empfehlungen zu berechnen und am "Point of Sale" anzuwenden. Teilweise verfügen unsere Data-Mining-Tools nachweislich über die schnellsten und leistungsfähigsten Methoden.

Die Berechnung, welchem Kunden welches Produkt wie angeboten werden muss, erfolgt mit dem prudsys  prudsys DISCOVERER und  prudsys BASKET ANALYZER. Die Ergebnisse können anschließend direkt in die Datenbank zurückgeschrieben oder alternativ als standardisierte PMML-Modelle exportiert werden.

Diese berechneten Regeln können andere prudsys-Technologien wiederum einbinden und nutzen. So nutzt der  prudsys PREMINER automatisch und regelmäßig die Modelle, um die Regeln in operative Systeme zu schreiben. Oder die Applikation erfolgt in Echtzeit unter Verwendung der Data-Mining-Bibliothek ( XELOPES).

Damit ist prudsys der richtige Partner, um das Up- und Cross-Selling-Potenzial ihrer Kunden, wo immer Sie mit ihnen in Kontakt treten, optimal auszuschöpfen. Wir bieten die Verfahren, die Software und die Erfahrungen, damit Sie Ihren Kunden jederzeit die richtigen Produkte empfehlen und damit verkaufen können.

Produkte:
 prudsys PREMINER
 prudsys DISCOVERER
 prudsys BASKET ANALYZER
 XELOPES Bibliothek