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CRM und Data-Mining-Werkzeuge

"Data Mining Studie 2012": Kundenbindungsmanagement durch Einsatz von Prognosemodellen
Analytisches CRM: Kundenreaktivierung als wesentlichen Bestandteil von Customer Relationship Analytics

(09.07.12) - In Marketing und Vertrieb spielt das Customer Relationship Management (CRM) eine Schlüsselrolle: Hier wird entschieden, welche bestehenden Kunden in welcher Form betreut werden, welche potenziellen Neukunden wie angesprochen und welche ehemaligen Kunden zurückgewonnen werden sollen. Die Beantwortung dieser Fragen ist von strategischer Bedeutung und entscheidet über den Erfolg des gesamten Unternehmens. Die diesjährige Data Mining Studie des BI-Analysten- und Beraterhauses mayato legt den Schwerpunkt auf die Kundenreaktivierung als wesentlichen Bestandteil von Customer Relationship Analytics.

Dazu traten vier Data-Mining-Produkte gegeneinander an: Der "SAS Enterprise Miner 7.1", der "Statistica Data Miner 10" von StatSoft, der "IBM SPSS Modeler 14.2" und das "SAP BW "7 (Data Mining Workbench). Die Studie ist kostenpflichtig bei mayato erhältlich.

Potenziale erkennen und gezielt handeln
Der Test wurde anhand eines praxisnahen Analyseszenarios durchgeführt: Ein großer Online-Versandhändler möchte Erstbesteller, die nach einer definierten Zeitspanne keine Folgebestellung tätigen, durch bestimmte Aktionen zu einem Wiederkauf anregen. Dabei sollen nur die Kunden einen Einkaufsgutschein erhalten, bei denen mit hoher Wahrscheinlichkeit davon auszugehen ist, dass sie ohne diesen Anreiz keine weitere Bestellung getätigt hätten. Diese Kunden galt es auf Basis der vorliegenden Kundenhistorie mithilfe eines Prognosemodells vorherzusagen. Dazu wurden neben etablierten Methoden wie Entscheidungsbäumen auch neuere Prognoseverfahren wie Support Vector Machines (SVM) eingesetzt und für jedes getestete Tool separat auf Praxistauglichkeit und Prognosequalität geprüft. Unter Einbezug der errechneten Prognosen sollen die abwanderungsgefährdeten Kunden gezielt zurückgewonnen werden.

Die Bewertung der Tools stützt sich auf eine breite Anzahl an Einzelkriterien. Sie decken sowohl Funktionalitätsaspekte (Funktionsumfang in den Kategorien Datenvorverarbeitung, Analyseverfahren und Parametrisierung, Ergebnisvisualisierung, Gesamteffizienz) als auch die Benutzerfreundlichkeit (Stabilität, Ausführungsgeschwindigkeit, Dokumentation, Bedienung) ab.

Im Endergebnis zeigen sich starke Unterschiede insbesondere im Bedienkomfort, bei der Funktionalität sowie bei den Möglichkeiten der Ergebnisauswertung.

Testfeld und Praxis
In der neuen Studie werden erstmals die drei marktführenden Suiten von SAS, StatSoft und IBM SPSS miteinander verglichen. Um zu beurteilen, wie sich ein klassisches BI-Werkzeug im Vergleich zu den etablierten Data-Mining-Suiten schlägt, wurde die SAP BW Data Mining Workbench mit ins Testfeld aufgenommen.

Bereits früh im Testablauf werden Stärken und Schwächen der jeweiligen Tools sichtbar: Die besondere Stärke von SAS liegt in der Einbettung des Enterprise Miner in eine leistungsfähige BI-Gesamtarchitektur, die neben der Analyse flexible Möglichkeiten der Datenhaltung oder weitreichende ETL-Funktionen bietet.

IBM SPSS ist es gelungen, hohe Funktionalität in eine moderne, intuitive Oberfläche zu verpacken: Der Modeler bietet durch sein logisches Bedienkonzept und zahlreiche praktische Detaillösungen die beste Ergonomie im Testfeld.

StatSoft punktet mit einer sehr breiten Funktionsvielfalt: Der Data Miner enthält als einziges Tool im Test zusätzlich zu den gängigen Data-Mining-Verfahren stets das vollständige StatSoft-Statistikmodul. Dies schließt z. B. mächtige Datenvorverarbeitungsmöglichkeiten, eine breite Palette an statistischen Testverfahren sowie eine große Anzahl an frei konfigurierbaren Grafiken ein. Bei komplexen Data-Mining-Szenarien erleichtern viele dieser Funktionalitäten die tägliche Arbeit oder ermöglichen überhaupt erst eine umfassende Analyse.

Mit bereits deutlichem Abstand folgt das SAP BW mit der Data Mining Workbench: Ihr merkt man vor allem an der unübersichtlichen und wenig logisch aufgebauten Oberfläche an, dass sie seit mehreren Jahren keine substanziellen Aktualisierungen mehr erfahren hat. Hinzu kommen deutliche praktische Einschränkungen in der Funktionalität.

Bedienkonzepte und Weiterentwicklung
Die hohe Funktionsmächtigkeit und die vielfältigen Parametrisierungsmöglichkeiten der Suiten führen allerdings zu vergleichsweise langen Einarbeitungszeiten. Es wird zudem immer schwieriger, ein einziges Bedienkonzept für alle denkbaren Anwendergruppen bereit zu stellen. Als Konsequenz gehen manche Hersteller dazu über, mehrere Bedienoberflächen für unterschiedliche Nutzergruppen zur Verfügung zu stellen:

SAS bietet zusätzlich zur klassischen Modellbildung mit dem Rapid Predictive Modeler eine (in der aktuellen Version nochmals überarbeitete) einfache, separate Data-Mining-Umgebung mit sinnvoll begrenzten Parametrisierungsoptionen an. Hier konnten im Test bereits mit den Standardparametern in kurzer Zeit akzeptable Ergebnisse erzielt werden, die auf Wunsch manuell weiter verfeinert werden können.

StatSofts Beitrag zur Automatisierung des Prozesses liegt in alternativ angebotenen, vorgefertigten Data-Mining-Rezepten für Standard-Prognoseaufgaben. Hier kann der Nutzer ohne viel Aufwand eine Vielzahl an Vorhersagemodellen erzeugen.

IBM SPSS stellt unter anderem mit dem automatischen Klassifizierer eine vergleichbare Funktionalität bereit: Der Anwender kann in einem Dialog mehrere Prognosemodelle mit unterschiedlichen Verfahren und Parametereinstellungen automatisch berechnen und deren Ergebnisse vergleichen.

Darüber hinaus erweitern die Tool-Hersteller insbesondere die Komponenten und Module ihrer Produkte, die für einen schnellen Einstieg in Data-Mining-Analysen besonders wichtig sind. Zu den Erweiterungen gehören Neuentwicklungen und weitere Differenzierungen ihrer Bedienkonzepte, ausführliche Dokumentationen inklusive Online-Hilfen und praxisnaher Tutorials sowie innovative Ansätze zur Automatisierung des Data-Mining-Prozesses. (mayato: ra)

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Meldungen: Studien

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Hycu stellte die Ergebnisse des State of SaaS Resilience Report 2025 vor. Dies ist eine unabhängige internationale Umfrage unter 500 IT-Entscheidungsträgern. Aus den Ergebnissen geht klar hervor, dass sowohl die Nutzung von Software-as-a-Service (SaaS) als auch damit verbundene Cybervorfälle zunehmen, während die Datenresilienz weit hinter den Anforderungen der Unternehmen zurückbleibt.

CRM in der Cloud & IT-Sicherheit Wachstum der weltweiten Rechenzentrumsindustrie

Fachbeiträge: Hintergrund

Künstliche Intelligenz in der Cloud
Die Giganten der Tech-Branche planen in diesem Jahr mehr als 300 Milliarden US-Dollar auszugeben, um im KI-Wettrüsten wettbewerbsfähig zu bleiben. Allein Amazon hat über 100 Milliarden US-Dollar angekündigt, während Microsoft, Alphabet und Meta jeweils weitere Dutzende Milliarden für den Bau riesiger Rechenzentren, den Ausbau von GPU-Clustern und die Sicherung ihrer Dominanz im Bereich der Cloud-basierten KI ausgeben wollen. Investitionen in dieser Größenordnung sorgen für Schlagzeilen und viele Unternehmen, die selbst dabei sind, ihre KI-Strategie zu planen, sehen sich gezwungen, ihrerseits hohe Budgets einzuplanen. Für die meisten Unternehmen ist es jedoch weder praktikabel noch notwendig, den Plänen der Hyperscaler zu folgen. IT-Führungskräfte fragen sich deshalb zurecht, was für den Einsatz der KI im Unternehmen tatsächlich benötigt wird.
Tape hat ausgedient, Public Cloud ist verzichtbar
Zwei in der Datensicherung eingesetzte Technologien stehen derzeit bei vielen Unternehmen und Behörden auf dem Prüfstand. Bei Tape sind mit der Einführung von LTO-10 die Verbindungen zu Vorgängergenerationen komplett abgeschnitten worden, was eine vollständige Migration aller Systeme und Daten notwendig macht. Die Public Cloud entpuppt sich in vielen Fällen als wesentlich teurer als angenommen und zudem bestimmen rechtlichen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenhoheit die Diskussion.

Fachbeiträge: Grundlagen

Beispiel für die 3-2-1-Backup-Regel
Die 3-2-1-Backup-Regel ist ein einfacher, aber wirkungsvoller Ansatz zur Datensicherung. Diese Strategie gewährleistet, dass Daten unter nahezu allen Umständen sicher und wiederherstellbar sind. Sie minimiert Risiken und maximiert die Ausfallsicherheit, indem mehrere Kopien der Daten an verschiedenen Orten aufbewahrt werden. Interessant wird das Thema jedoch, wenn Cloud-Ressourcen bzw. Cloud-Tools mieteinbezogen werden.
Cloud-Repatriierung richtig planen
Lange galt die Cloud als Endpunkt der IT-Modernisierung. Doch mit dem Aufkommen rechenintensiver KI-Workloads, neuen regulatorischen Pflichten und intransparenten Kostenmodellen stellt sich für viele Unternehmen die Frage neu: Welche Workloads gehören wirklich in die Cloud und welche besser zurück ins eigene Rechenzentrum? Dieser Leitfaden gibt Orientierung für die Rückverlagerung geschäftskritischer Anwendungen.

IT Security

Schlüsselinnovationen der neuen Sicherheitsära
Die meisten Unternehmen ab einer gewissen Größe verlassen sich heutzutage auf hochkomplexe, hybride Multi Cloud-Umgebungen. Gleichzeitig nehmen Häufigkeit, Geschwindigkeit und Raffinesse von Cyberangriffen stetig zu. Um zu verhindern, dass aus Cyberangriffen Cyberkatastrophen werden, und um trotz den Angriffen den Betrieb aufrecht zu erhalten, setzen führende Unternehmen auf Cyberresilienz.
Im Bereich Cybersicherheit geschützt
Bitdefender hat ihre Partnerschafts- und Kooperationsvereinbarung mit Scuderia Ferrari HP, der Formel-1-Rennabteilung von Ferrari, verlängert. "Wir freuen uns, unsere Partnerschaft mit Bitdefender zu verlängern, einem Unternehmen, das die Werte von Ferrari in Bezug auf Innovation, Exzellenz und Zuverlässigkeit teilt. In einem Sport, in dem jedes Detail zählt, spielt Vertrauen eine grundlegende Rolle. Einen Partner wie Bitdefender an unserer Seite zu haben, ermöglicht es uns, uns vollkommen auf unsere Rennaktivitäten zu konzentrieren, in dem Wissen, dass unsere Technologie und Daten durch einen der führenden Anbieter im Bereich Cybersicherheit geschützt sind", erklärt Lorenzo Giorgetti, Chief Racing Revenue Officer bei Ferrari.

IT Security - Angriffe & Lecks

BlueNoroff greift Krypto-Industrie an
Auf dem Security Analyst Summit in Thailand hat das Global Research and Analysis Team (GReAT) von Kaspersky die jüngsten Aktivitäten der APT-Gruppe BlueNoroff vorgestellt. Mit den Kampagnen GhostCall und GhostHire greift die Lazarus-Untergruppe Führungskräfte und Entwickler der Krypto-Industrie an; die Kampagnen betreffen sowohl Windows als auch macOS. Die Kampagnen laufen seit mindestens April 2025 und Betroffene finden sich unter anderem in Indien, der Türkei, Australien sowie weiteren Ländern in Europa und Asien.
Wandel in der Bedrohungslandschaft
Die vom BSI als aktiv geführte China-nahe APT-Gruppe Salt Typhoon (Earth Estries) steht im Mittelpunkt einer neuen Untersuchung von Trend Micro. Die Gruppe ist seit Jahren durch gezielte Cyber-Spionagekampagnen gegen Telekommunikations- und Regierungsorganisationen bekannt. Das BSI veröffentlichte im Mai eine offizielle Warnung vor Angriffen.

IT Security - Fachbeiträge

KI schreibt Regeln für Cyberrisiken neu
Unternehmen auf der ganzen Welt setzen zunehmend auf Künstliche Intelligenz (KI), denn sie sorgt für teils erhebliche Effizienzsteigerungen. Gleichzeitig nutzen Hacker sie, um ihre Angriffe raffinierter zu gestalten, zu skalieren oder zu automatisieren. Infolgedessen steht die Cyber-Sicherheit vor einem Wendepunkt, an dem KI gegen KI kämpft. Die Phishing-Betrügereien und Deepfakes von heute sind nur die Vorboten einer kommenden Ära autonomer, sich selbst optimierender KI-Bedrohungsakteure. Das sind Systeme, die Angriffe ohne oder mit nur begrenzter menschlicher Aufsicht planen, ausführen und verfeinern können.
Herausforderungen kritischer Infrastrukturen
Organisationen im Bereich Kritische Infrastrukturen (KRITIS) sehen sich mit wachsenden Cybersicherheitsbedrohungen, strengen Regulatorien und operativer Komplexität konfrontiert. Ob im Industrie- und Fertigungsbereich, dem Banken-, Finanz- und Versicherungssektor oder für Behörden - ein auf Sicherheit fokussierter Managed File Transfer (MFT) ist heutzutage grundlegend, um hochsensible Daten und kritische Prozesse adäquat vor Angriffen zu schützen und damit Betriebsausfälle und Datenlecks zu verhindern.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Tipps für eine bessere Cyberhygiene
Cyberbedrohungen sind keine abstrakten Risiken, sondern treffen die Verbraucher direkt. Der Digital Trust Index 2025 von Thales zeigt, dass fast jeder Fünfte im vergangenen Jahr die Kompromittierung seiner persönlichen Daten erlebt hat und mehr als jeder Zehnte ein Opfer von Kreditkarten- oder Finanzdaten-Betrug geworden ist. Verbraucher erhalten hier Tipps und Tricks, um ihre Cyberhygiene verbessern, ihre digitalen Spuren schützen und ihre Daten vor dem Zugriff Unbefugter absichern.
Cloud- & Container-Umgebungen absichern
Container und Kubernetes haben die Entwicklung und Bereitstellung moderner Anwendungen grundlegend verändert. Ihre Vorteile liegen auf der Hand: Skalierbarkeit, Flexibilität und Geschwindigkeit. Doch diese Vorteile bringen auch neue Risiken mit sich. Mit der steigenden Zahl von Containern wächst auch die Angriffsfläche - und damit wiederum die Anforderungen an Sicherheitskonzepte, die über klassische Ansätze hinausgehen müssen.