Customer Intelligence

Quantexa nutzt Entity Resolution, eine Methode zum Abgleich von Daten, mit der vormals isolierte Datensätze aus internen und externen Quellen auch in großem Maßstab und mit einer nachgewiesenen Genauigkeit von bis zu 99 % zusammengeführt und miteinander in Verbindung gesetzt werden können. 

Entity Resolution ist die Antwort von Quantexa auf schlechte Datenqualität und spärliche Datengrundlagen. Seitdem hat sich immer wieder bewiesen, dass die Lösung herkömmliche Matching-Ansätze bei Weitem übertrifft. Ein in Kooperation mit Dun & Bradstreet durchgeführter unabhängiger Test ergab so beispielsweise, dass die Genauigkeit unseres Datenabgleichs bei 99 % liegt. 

Unsere Tools verbessern die Datenqualität, indem sie Inkonsistenzen aufdecken und auf Möglichkeiten zur Datenbereinigung hinweisen. 

Selbst in Fällen, in denen Kundendaten bereits durch Bestandssysteme zentral konsolidiert wurden,konnten wir eine Deduplizierung von bis zu 20 % erzielen. 

Dank Entity Resolutionkönnen wir ein wesentlich breiteres Spektrum an internen und externen Datenquellen als mit herkömmlichen Systemen zusammenzuführen und somit ein umfassenderes Bild schaffen. Da wir darüber hinaus dynamische Entity-Resolution-Lösungen anbieten, können Sie die Daten in gleich mehreren Use Cases nutzen. 

Quantexa optimiert die Arbeit Ihres Analyseteams, anstatt dieses zu ersetzen. 

So können wir es mit einem umfassenderen Kundenbild, das auch Netzwerke miteinschließt, effektiv unterstützen. Dieses dient Ihrem Team dabei als Input für Modelle und als Grundlage für bessere Ergebnisse. 

Unsere Architektur ist offen, was bedeutet, dass vorhandene Tools (wie Python, R, TensorFlow) problemlos weiterhin verwendet werden können. 

Quantexa CI liefert eine garantiert zuverlässige Übersicht über sämtliche Daten aus sowohl internen als auch externen Datenquellen. Dafür verwenden wir unsere branchenführende Entity-Resolution-Methode, die auch komplexe Beziehungen wie Unternehmenshierarchien und Lieferketten miteinschließt. Zudem sorgt ein Scoring-Framework für individuell konfigurierte und fortgeschrittene Analysen.  

Mit CDP-Lösungen kann eine solche Ausgereiftheit und Genauigkeit nicht erreicht werden, wenn die auszuwertenden Daten eine hohe Komplexität aufweisen. 

Quantexa Customer Intelligence kann bestehende CDP- oder ähnliche Systeme ergänzen oder unabhängig davon eingesetzt werden.   

Fragmentierte Daten führen zu fragmentierten Kundenerfahrungen. Damit sind sie ein Hindernis im Upselling, für hochqualitativen Service und effektive Entscheidungsfindung. 

In einer Customer-Intelligence-Lösung verschmelzen interne und externe Kundendaten aus dem B2B- und dem B2C-Bereich zu einer ganzheitlichen und zuverlässigen Zentralansicht. Diese wird durch die Miteinbeziehung der Beziehungsdimension (soziales und familiäres Umfeld, Unternehmenshierarchien und Lieferketten) zusätzlich aufgewertet, um den Gesamtzusammenhang zu erfassen und so bessere, in den jeweiligen Kontext eingebettete Entscheidungen zu ermöglichen. Das Ergebnis: Verborgene Muster in den Daten werden sichtbar, was wiederum den Wert der Insights drastisch erhöht. 

Vorteile einer effektiven Customer-Intelligence-Lösung: 

1. Verbesserte Kundenorientierung und Datenvorteile 

2. Umsatzwachstum beschleunigen 

3. Verbesserung der Kundenerfahrung 

4. Steigerung der Produktivität 

Erfahren Sie mehr über unsere Customer-Intelligence-Lösungen. 

Unternehmen arbeiten in der Regel anfangs mit fragmentierten und doppelten Daten.Dies führt zu einer starken Abhängigkeit von manuellen Tätigkeiten, Spekulationen und Vermutungen in den Bereichen Vertrieb, Kundenmanagement, Kundenbetreuung und Marketing, um den Umsatz zu steigern und eine gute Kundenerfahrung sicherzustellen.  

Der Customer-Intelligence-Prozess sieht in der Regel wie folgt aus: 

1. Durch die Datenverknüpfung entsteht ein zentraler Gesamtüberblick über sämtliche relevante Personen, Unternehmen und Orte. 

2. Dabei werden Beziehungen zwischen Personen und Entitäten inner- und außerhalb Ihres Kundenkreises sichtbar gemacht, wobei unter anderem Kontakte, leitende Funktionen, Investitionsströme, Unternehmenshierarchien, Lieferketten und Haushalte berücksichtigt werden. 

3. Entsprechende Netzwerke werden anhand von analytischen Scoring-Modellen bewertet, woraus wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Dies kann entweder direkt über die Customer-Intelligence-Plattform oder durch Ihre eigenen Analyse- und Data-Science-Teams unter Verwendung von zuvor aufgelösten Kundendaten und Netzwerken erfolgen. 

4. Ob Sie damit nach Prioritäten sortierte Lead-Aufstellungen in Ihr CRM übernehmen, Kohorten mit hoher Investitionsbereitschaft an die Automatisierungssoftware Ihrer Marketingabteilung übermitteln oder die Online-Erfahrung Ihrer Kundschaft dynamisch personalisieren – Ihren Kundenzielen kommen Sie hiermit ein großes Stück näher. 

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