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Case Study: Dr. Hall – Flexibles und verständliches Kunden-Scoring durch Automated Machine Learning

Posted by Maxim Drejdink on 13.08.2020 11:18:00

So hat Gesundheitsspezialist Dr. Hall durch den Einsatz von AutoML einen verständlichen und flexiblen Scoring-Prozess etabliert und die Effizienz der Kundenansprache nachhaltig gesteigert.

Die Dr. Hall Versand GmbH aus dem Schwarzwald bietet ihren Kunden alles, um sich gesund, fit und rundherum wohl zu fühlen. Das 1989 gegründete Unternehmen vertreibt seine Gesundheitsprodukte vor allem an die Best Ager Zielgruppe, in der die Marke ein sehr hohes Ansehen genießt. Print-Mailings dienen dem Versandhändler als Hauptvertriebskanal.

Ziel: Von selbstentwickelten RFM-Analysen zu flexiblen, verständlichen Prognosemodellen

Das Unternehmen nutzte lange selbstentwickelte Scoring-Modelle, um vor allem für das teure Print-Werbemittel vor Durchführung der Kampagne bewerten zu können, bei welchen Kunden es sich lohnt, das Marketingbudget zu investieren. Doch Kundenverhalten und Kundenbedürfnisse haben sich in den letzten Jahren verändert. Diese Veränderung erfordert eine flexible, personalisierte Ansprache und diese wiederum ein flexibleres Scoring. 

Außerdem war es dem Versandhändler wichtig, zu verstehen, was hinter den Kulissen des Predictive Modellings passiert, um mit diesem Wissen möglicherweise auf Ideen zu neuen Use Cases zu kommen. 

Signifikanter Lift von Conversion und Umsatz durch AutoML im Marketing

In den Kampagnen zeigte sich durch den Einsatz der Gpredictive-Software ein signifikantes Wachstum der Conversionrates und Umsätze. Auch die einfache, schnelle und nachvollziehbare Erstellung von Prognosemodellen überzeugte das Unternehmen und veränderte das Marketing nachhaltig. 

Lesen Sie hier mehr dazu, wie der Gesundheitsspezialist durch den Einsatz von Automated Machine Learning einen verständlichen und flexiblen Scoring-Prozess etabliert hat, der die Effizienz der Kundenansprache nachhaltig gesteigert hat.

Topics: AI, Marketing Automation, CRM, Künstliche Intelligenz, Deckungsbeitrag, AutoML, ConversionRate, Marketingkanal, Budgetoptimierung, Direktmarketing, Umsatzprognosen

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