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Data Mining Application

Erstellung von Konfigurationsvorschlägen für Neufahrzeuge mittels Data-Mining-Applikation

 

Idealerweise konfigurieren Kunden ihr Auto selbst. Für Kunden, die keine individuelle Konfiguration vornehmen können werden vorkonfigurierte Fahrzeuge eingeplant und produziert. Um einen optimalen Abverkauf zu ermöglichen, sollen diese Fahrzeuge möglichst nah an den Wünschen der potenziellen Kunden ausgerichtet werden. Bei dieser Optimierung unterstützte Vision 11 einen Automobilhersteller mit Hilfe einer Data-Mining-Applikation.

 

  • Erfassung von Anforderungen aktueller und potenzieller Nutzer(-gruppen)
  • Analyse, Simulation und Konzeption (Grobkonzept/Fachkonzept) von Umsetzungsvorschlägen zur Abstimmung mit Fachbereich und IT
  • Prozessanalyse und Feasibility-Checks mit IT/Umsetzungsdienstleistern und Schnittstellenpartnern
  • Kosten-Nutzen-Beurteilung von Umsetzungsvorschlägen
  • Testing und Rolloutbegleitung von Umsetzungsvorschlägen

 

 

Steps & Highlights

 

Zuerst wird eine Analyse der historischen Bestelldaten vorgenommen um zu ermitteln, welche Ausstattungsmerkmale wie oft von welchen Kundengruppen bestellt werden und welche Korrelationen sich zwischen diesen ergeben. Hierzu wird eine Data-Mining-Applikation verwendet, die mit Hilfe einer Faktorenanalyse die Vielzahl an Ausstattungsmerkmalen zu einigen übergreifenden Faktoren zusammenfasst. Hierauf basierend werden ähnliche Bestellungen zusammengefasst und statistisch signifikante Konfigurationen für die einzelnen Kunden-Cluster ermittelt. Dies ermöglicht die Erstellung von Konfigurationsvorschlägen, nach denen die Bestellung von Neufahrzeugen im Sales-Prozess verbessert wird.

 

 

 

Mehrwert

 

Die Konfigurationsvorschläge konnten nachweislich näher am Wunsch des Kunden ausgerichtet und durch passende Vorkonfigurationen Fahrzeuge schneller abverkauft werden. Darüber hinaus können die Informationen, die aus der Bestelldaten-Analyse gewonnen werden, auch für weitere Optimierungszwecke wie beispielsweise die Planung von Sonderausstattungen oder zur Ableitung von Markttrends genutzt werden.