Ausgiebige und schnelle Kundenanalyse mit KXEN Analytic Framework(TM)

Paris (pts016/18.06.2007/11:56) Data Mining (DM) war bisher hochspezialisierten Statistikprofis vorbehalten, die komplexe Algorithmen auf nicht weniger komplexen Datenmodellen entwickeln, um den Geheimnissen hinter den Kundendaten auf die Spur zu kommen. Eine neue mathematische Herangehensweise - Extreme Data Mining genannt - soll nun die Modellbildung sowohl beschleunigen als auch vereinfachen und den Einsatz entsprechender Tools demokratisieren. Die Lösung dazu liefert KXEN, die Data Mining Automation Company(TM).

Im Rahmen des Kundenbeziehungs-Managements haben Unternehmen in den letzten Jahren Datenbestände aufgebaut, die sich ab einigen Terabyte aufwärts bewegen und jährlich im Schnitt verdoppeln. Besonders am Herzen liegen den meisten Unternehmen Fragen nach dem Abwanderungsverhalten der Kunden (Churn Management) aber auch das Thema Betrugserkennung (Fraud Detection). Allein, die hohe Schule der Analyse, das Data Mining, erforderte bisher ein entsprechendes Maß an Statistik- und Informatik-Wissen. Ausgebildete Experten entwickeln Datenmodelle, die im Anschluss getestet und modifiziert werden - Erfahrung und Geduld gelten dabei als wichtige Ingredenzien. Nur wenige Modelle entstehen so jährlich, die sich ressourcenbedingt lediglich mit ausgewählten Kernthemen des Geschäfts befassen können.

Bei teilweise monatlich wechselnden Preismodellen und Geschäftsprozessen stößt das klassische Data Mining daher rasch an Grenzen - und viele Entscheidungen bleiben weiterhin dem Bauchgefühl vorbehalten. Der Bedarf an prädiktiven Datenmodellen liegt heutzutage jedoch weitaus höher, Schätzungen gehen von mehreren Hundert Modellen pro Jahr aus. Diese Lücke füllt der Softwarehersteller KXEN mit seinem Ansatz des "Extreme Data Minings"..

Datenausgrabung mal anders
Das Unternehmen mit Hauptsitzen in San Francisco und Paris hat in den letzten 10 Jahren die in den Neunzigern veröffentlichten mathematischen Ansätze des russischen Mathematikers Vladimir Vapnik aufgegriffen. Vapnik befasste sich mit statistischen Eigenschaften des Lernverhaltens und übertrug diese auf das maschinelle Lernen. Dabei geht es darum, einen theoretischen Rahmen für das Problem der Inferenz zu bieten, also für das Problem, aus einem Datensatz Wissen über zugrunde liegende Muster zu erlangen. Zu den Vorteilen des Systems zählen insbesondere, dass sich die Mitarbeiter nicht mit der Datenqualität und der Auswahl von Variablen "per Hand" - einschließlich der Überprüfung ihrer Properties - zu befassen brauchen. Hier liegt ein beträchtliches zeitliches Einsparungspotential. Fehlwerte oder Ausreißer wertet das System aus, ohne Mittelwerte zu bilden - dabei wird davon ausgegangen, dass diese Phänomene analytische Relevanz besitzen (beispielsweise wenn Alter oder Verdienst nicht angegeben wurden). KXEN arbeitet kontinuierlich mit einem aktiven wissenschaftlichen Beirat, dem zwölf internationale Wissenschaftler aus Mathematik und Statistik angehören. Ziel ist, regelmäßig neue Forschungsergebnisse in den Entwicklungsprozess einzubeziehen.

Einsparungsmöglichkeiten
Erfahrungsgemäß lassen sich Modelle, deren Entwicklung bisher rund drei Wochen dauerte, in wenigen Stunden erstellen. Eine Begrenzung der Datenvolumina und Variablen gibt es nicht. So nimmt ein Modell für eine Marketingkampagne mit einer Million Kunden und 220 Variablen rund 13 Minuten in Anspruch.

"In der Regel erreichen die Anwender den Return on Investment (ROI) in weniger als einem halben Jahr", schätzt Heiko Witfeld, D/A/CH Country Manager bei KXEN. Dazu trage unter anderem der Ansatz bei, Anwender aus Fachabteilungen wie Marketing und Vertrieb zur Arbeit mit dem System zu befähigen, und diese von Ressourcen-Engpässen der spezialisierten Abteilungen unabhängig zu machen. Dabei helfen eine weitgehende Automatisierung der Modellbildung und die Darstellung der Ergebnisse in verständlichen Diagrammen und Business-Begriffen. Über offene Schnittstellen wie COM, Java API oder J2EE lässt sich das KXEN Analytic Framework zudem in andere Applikationen einbinden, beispielsweise in Web-Tools oder Call-Center-Anwendungen. Auf der Basis von Prognosedaten direkt aus dem Data Mining kann dem Kunden im Web oder am Telefon dann, um mit Voltaire zu sprechen, das "bestmögliche aller Produktangebote" gemacht werden.

Über KXEN
KXEN, die Data Mining Automation Company(TM), betreibt Customer-Lifecycle-Analyse der nächsten Generation für Unternehmen die durch Data Mining ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern wollen. Im Gegenatz zu klassischen Data-Mining-Anbietern stellt KXEN eine einzigartige Automatisierung zur Integration von stabilen und exakten Entscheidungshilfen in die Prozesse des Kerngeschäfts bereit.

Die KXEN-Technologie liefert umfangreiche Verbesserungen zur Kundenaquise, zum Cross- und Up-Selling sowie zur Kundenbindung an mehr als 500 Kundenstandorten überall auf der Welt. 1998 gegründet, liegen die Hauptstandorte von KXEN im kalifornischen San Francisco und in Paris. Weitere Informationen finden Sie auf der Website http://www.kxen.com .

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