Für eine Bank haben wir ein interaktives Tool entwickelt, das Social-Media-Daten analysiert und so Marketingaktivitäten erleichtert, indem es die Interessen der Zielgruppe, die Zugehörigkeit zu sozialen Gruppen, demografische Merkmale usw. erfasst. Mithilfe dieser Lösung konnte die Bank Rabatte und Sonderangebote bereitstellen, um die Kundentreue zu erhöhen und die Kundenabwanderung zu verringern.
Wie künstliche Intelligenz Social Media Analytics unterstützen kann | KI in der Social Media-Datenanalyse
Zusammenfassung
Herausforderung
Der Kunde ist eine europäische Bank, die Hunderttausende von Kunden betreut. Um die Kundenabwanderung zu verringern und die Markentreue zu verbessern, wollte der Kunde, dass wir eine Lösung entwickeln, die es ihm ermöglicht, seine Kunden, ihre Interessen, ihren sozialen Status usw. zu verstehen. Auf dieser Grundlage lautete das Ziel:
- Bieten Sie Rabatte und Angebote innerhalb einer bestimmten Kategorie an, z. B. Autokredit oder zusätzliche Visa-Karte
- Angebote von Partnern bereitstellen, z. B. Kreuzfahrten für Reiselustige oder Sportgeräte für sportbegeisterte Menschen
- Verstehen Sie die Zielgruppe für die Gestaltung von Servicepaketen, z. B. Online-Service für junge Leute
- Identifizieren Sie Markenbotschafter, um sie zu ermutigen, neue Dienstleistungen zu bewerben
Lösung von AI Superior
Basierend auf Kundenanforderungen haben wir ein Analysemodul und ein interaktives Tool entwickelt, mit dem wir Erkenntnisse aus Social-Media-Daten extrahieren, analysieren, visualisieren und in einer konsumierbaren Form darstellen können. Im Rahmen dieser Bemühungen haben wir die folgenden Analysemodule entwickelt:
- Extraktor für Zielgruppeninteressen
- Schätzer für die Zugehörigkeit zu sozialen Gruppen
- Das auf sozialen Klassen basierende Segmentierungsmodul
- Geographiebasiertes Clustering-Modul
Ergebnis und Implikationen
Die entwickelten Data-Science-basierte Lösung ermöglichte es dem Kunden, sein Publikum interaktiv zu erkunden und relevante Angebote und Rabatte bereitzustellen, was zu einer höheren Loyalität und einer geringeren Abwanderung führte. Laut Kundenfeedback konnte das entwickelte System die meisten Kunden halten, die zuvor abgewandert wären.
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