Für eine Bank haben wir ein interaktives Tool entwickelt, das Daten aus sozialen Medien analysiert, um Marketingaktivitäten zu erleichtern, indem es die Interessen der Zielgruppe, die Zugehörigkeit zu sozialen Gruppen, demografische Daten usw. erfasst. Die Lösung ermöglichte es der Bank, Rabatte und Angebote anzubieten, um die Kundenbindung zu erhöhen und die Abwanderung zu verringern.
Wie künstliche Intelligenz bei Social Media Analytics helfen kann | AI in der Social Media Datenanalyse
Zusammenfassung
Herausforderung
Der Kunde ist eine europäische Bank, die Hunderttausende von Kunden betreut. Um die Abwanderung zu verringern und die Loyalität zu seiner Marke zu verbessern, wollte der Kunde, dass wir eine Lösung entwickeln, die es ihm ermöglicht, seine Kunden, ihre Interessen, ihren sozialen Status usw. zu verstehen. Darauf aufbauend bestand das Ziel darin,:
- Ermäßigungen und Angebote innerhalb einer bestimmten Kategorie, z. B. Autokredit oder zusätzliche Visa-Karte
- Bereitstellung von Angeboten von Partnern, z. B. Kreuzfahrten für Reiselustige oder Sportausrüstung für Sportbegeisterte
- Verstehen der Zielgruppe für die Gestaltung von Dienstleistungspaketen, z. B. Online-Dienst für junge Menschen
- Aufspüren von Markenbotschaftern, um sie zu ermutigen, für neue Dienstleistungen zu werben
Lösung von AI Superior
Auf der Grundlage der Kundenanforderungen haben wir ein Analysemodul und ein interaktives Tool entwickelt, mit dem wir Erkenntnisse aus Social-Media-Daten extrahieren und analysieren, sie visualisieren und in konsumierbarer Form darstellen können. Im Rahmen dieser Bemühungen haben wir die folgenden Analysemodule entwickelt:
- Extraktor für Publikumsinteressen
- Schätzer für die Zugehörigkeit zu sozialen Gruppen
- Das Modul zur Segmentierung nach sozialen Schichten
- Geografisch basiertes Clustering-Modul
Ergebnisse und Auswirkungen
Die entwickelte , auf Datenwissenschaft basierende Lösung ermöglichte es dem Kunden, sein Publikum interaktiv zu erkunden und relevante Angebote und Rabatte anzubieten, was zu einer erhöhten Loyalität und einer geringeren Abwanderung führte. Laut Kundenfeedback konnte das entwickelte System die meisten Kunden, die zuvor abgewandert waren, an sich binden.
