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20.06.1997 - 

NCR präsentiert sich als Data-Mining-Anbieter

Granulat oder Fertigbauteile im Data-Warehouse-Bau

Knut Larsen, Senior Vice-President bei der norwegischen Versicherung Skandia, verblüffte seine Zuhörer zunächst einmal mit Antworten auf die Frage: Warum wechseln Kunden zur Konkurrenz? Vier Prozent gehen aufgrund von Empfehlungen durch Freunde und Bekannte. In acht Prozent der Fälle konnte der Wettbewerber überzeugen, 16 Prozent sind unzufrieden mit dem Produkt, aber die meisten Kunden, etwa 68 Prozent, gehen einem Anbieter verloren, weil er die Kunden nicht adäquat oder intensiv genug betreut. ( Vier Prozent versterben oder ziehen um.)

Wächst die Kundenloyalität, steigt die Profitabilität des Anbieters exponentiell. Nur fünf Prozent treue Kunden mehr bringen einen Gewinnzuwachs von rund 90 Prozent Profit bei den Lebensversicherungen ein und etwa 84 Prozent bei anderen Versicherungsarten*.

Damit steht für Larsen fest, welche Informationen eine Marketing-Datenbasis zu liefern hat. Sie muß Auskunft über jeden einzelnen Kunden geben können und nicht wie bisher üblich über Kundensegmente. Dafür müssen noch mehr Informationen über den Kunden gesammelt und gespeichert werden. Marketing-Aktionen der Skandia, die gekoppelt waren mit Fragen nach Wünschen und Bedürfnissen der Kunden, hatten laut Larsen vor eineinhalb Jahren noch eine Rücklaufquote von rund 30 Prozent. Durch die Auswertung früherer Aktionen zielen die Maßnahmen inzwischen genauer. In einem Jahr rechnet die Versicherung mit Anworten von rund 50 Prozent der Befragten. "Relationship Marketing" nennt Larsen diese Form der Kundenorientierung. Voraussetzung sei, daß alle Kundendaten in einer Datenbank verwaltet werden.

Neben einem detaillierten, flexibel intepretierbaren Datenpool bedarf es seiner Ansicht nach auch einer Umorientierung des gesamten Unternehmens. Nicht mehr das Produkt, sondern der Kunde, seine Historie und Verhaltensweisen müßten im Vordergrund stehen. Werbung dürfe nicht die Masse ansprechen, sondern einzelne, mit denen das Unternehmen im ständigen Dialog stehe.

Während Larsen eine solch dezidierte Datenbank mit Data-Warehouse betitelt, sprechen andere hier von einem Data-Mart. Anders als in Unternehmen, wo das Data-Warehouse Sammelstelle für Daten unterschiedlicher Geschäftsbereiche ist, bindet die norwegische Bank die Informationsbasis in operative Marketing-Geschäfte ein. So werden Informationen aus dem Kundendialog der Datenbank wieder zugeführt. Im Gegensatz zu dezidierten Data-Marts findet jedoch kaum eine Verdichtung und Zusammenführung der Daten statt, sie bleiben atomar.

NCR vermarktet die altbekannte Hochleistungs-Datenbank "Teradata" inzwischen als System, das auf diese Art der Abfrage und weniger für die Transaktionsverarbeitung optimiert ist. So produziert die Datenbank zu den Rohdaten etwa 50 Prozent Overhead, erläutert die Patricia Seybold Group, ein Marktforschungsinstitut aus Boston. Bei anderen Datenbanken sei mit bis zu 100 Prozent zu rechnen. Hierzulande nicht so populär, wenn es um Data-Warehousing geht, verweist NCR dennoch auf 550 Warehouse-Installationen weltweit. Die derzeit größte Anwendung dürfte mit 16 Terabyte das amerikanische Handelshaus Wal Mart einsetzen. Zu den deutschen Kunden zählen die Postbank, die Metro und Mannesmann.

Skandia-Mann Larsen machte in seinem Vortrag auch deutlich, daß Data-Warehousing nicht primär ein DV-Thema ist. Vielmehr gehe es um die Optimierung des Geschäfts: um Konzentration auf Kernbereiche, um Diversifizierung, Alleinstellungskriterien, Kundenorientierung und -loyalität und um die Verbesserung von Geschäftsprozessen. Deshalb münden nicht nur bei der Skandia-Versicherung Data-Warehouse-Projekte in eine komplette Umgestaltung des Unternehmens. Die Slowakische Sparkasse beispielsweise stellt derzeit in 30 Projekten, von denen das Data-Warehouse eines ist, ihre gesamte Informationslandschaft auf den Kopf. Die Ausgangslage der Bank beschreibt Oto Maly, der die Abteilung Kommunikations-Network leitet: "Uns steht die Information, die wir brauchen, nicht zur Verfügung, und die Daten sind inkonsistent. "

Im Gegensatz zum granularen Ansatz, bei dem keine festen Dimensionen in den Datenpool eingezogen werden, schweben Maly drei Achsen vor: Zeit, Geschäftsarten und -stellen. Auf diese Weise entsteht ein Würfel, der sich weiter untergliedern läßt, etwa in die Zeitebenen Jahr, Quartal, Monat und Tag.

Schürf-Tools

Die NCR Corp. aus Dayton, Ohio, will das Thema Data-Mining verschärft angehen. Sie kündigte zwei Tools an, die in Bundles mit Produkten von Fremdanbietern für Lösungen verschiedener Größen vermarktet werden sollen: "Knowledge Discovery Workbench" (KDW), mit dem Daten ausgewählt und verändert, Trends visualisiert und zueinander in Beziehung gesetzt werden können, sowie das "Management Discovery Tool" (MDT), ein Reporting-Werkzeug, das sich für Analysen, Zusammenfassungen und Vergleiche heranziehen läßt. Beide beruhen auf dem Toolset "Clementine", das von der Integral Solutions Ltd. stammt.

Ein High-end-Bundle soll aus folgenden Komponenten bestehen: dem massiv-parallelen-System "World Mark 5100" von NCR, einer Unix-Variante von Teradata, den Data-Mining-Tools von NCR sowie von SAS Institute aus North Carolina, der kalifornischen Hyper Parallel Inc., San Franzisko, von Knowledge Discovery One aus Austin, Texas, der Quadstone Ltd. aus Edinburgh und Sabre Decision Technologies aus Fort Worth, Texas. Die Kosten für das Bündel plus Beratung durch NCR-Mitarbeiter sollen zwischen 500000 Dollar und zwei Millionen Dollar liegen.

Auch für abteilungsbezogene Data-Mart-Lösungen will NCR ein Data-Mining-Bündel schnüren. Dieses kostet zwischen 150000 Dollar und 450 000 Dollar und umfaßt den NRC-Rechner "World Mark 4300", KDW für Windows NT und die Microsoft-Datenbank "SQL Server" sowie Beratung.

Ein Data-Mining-Paket für Endanwender ergänzt das Angebot. Zu den Werkzeugen zählt NCR etwa KDW und "Knowledge Seeker" der Angoss International Ltd. aus Toronto. Für Software und Service müssen Kunden mindestens 10000 Dollar bezahlen.

*Nachzulesen sind die Angaben in "The Loyalty Effect", Boston 1996, von Frederick Reichheld.