Pressemitteilung vom 09.02.2000

CeBIT 2000: Wie man in Kundendaten nach Gold suchen kann

Ende des 19. Jahrhunderts untersuchte der italienische Wirtschaftswissenschaftler und Soziologe Vilfredo Pareto die Verteilung des Volksvermögens in Italien. Er fand heraus, dass 80 Prozent des Vermögens bei 20 Prozent der Familien konzentriert war. Seitdem wird dieses Pareto-Prinzip auch in anderen Bereichen angewendet. Zum Beispiel findet man in der Lagerhaltung, dass 20 Prozent der Artikelnummern bereits 80 Prozent des Bestandswertes ausmachen. Und auch erfolgreiche Unternehmen versuchen heute nach dem Pareto-Prinzip zu wirtschaften - nämlich mit 20 Prozent der Kosten bereits 80 Prozent des maximal erzielbaren Umsatzes zu erzielen. Doch ohne intelligente Datenauswertung gelingt dies kaum.

In den letzten Jahren hat sich eine neue Wissenschaftsdisziplin "Data Mining" (zu deutsch etwa Datenbergbau) entwickelt, die auch das Pareto-Prinzip zum Leben erwecken und einen hohen wirtschaftlichen Nutzen erzielen kann. In der Masse an elektronischen Daten wird nach "Nuggets" gegraben. Darin verborgene innere Zusammenhänge und Abhängigkeiten können dabei im wahrsten Sinne des Wortes Gold wert sein. So kann der "Wirkungsgrad" von Marketingaktionen um bisher unbekannte Dimensionen gesteigert werden, wenn Unternehmen in ihren riesigen Kunden- und Produkt-Datenbanken die 80-20-Gesetzmäßigkeiten und -Zusammenhänge aufspüren. Eine möglich Frage, der man dabei nachgehen könnte, ist beispielsweise: "Wie ist das Profil meiner 20 Top-Kunden, die 80 Prozent des Gesamtumsatzes generieren?". Durch die Erstellung von Kunden-Profilen und das Aufdecken von Verbund-Käufen werden die klassischen Streuverluste im Marketing, Service und Vertrieb erheblich reduziert. Umsatzsprünge und Gewinnsteigerungen sind die Folge, über die sich jeder Vertriebs- und Marketingleiter freuen kann.

Als die "Data Mining"-Welle aus den USA nach Europa überschwappte, beschäftigte sich auch ein junges Chemnitzer Unternehmen sofort mit derartigen Fragestellungen. Die PRUDENTIAL SYSTEMS SOFTWARE GmbH entwickelt und vermarktet heute Hochleistungs-Data-Mining-Software. Mit dem prudsys DISCOVERER 2000 und dem prudsys ECOMMINER haben die Chemnitzer zwei Systeme entwickelt, um uniforme Bits in wertvolle Nuggets zu verwandeln. "Gerade die elektronische Warenhäuser werden davon enorm profitieren. Nirgendwo sonst werden die Kunden- und Konsum-Daten so schnell die Unternehmensdatenbanken füllen wie in diesem Bereich", versichert Hauptgeschäftsführer Dr. Andreas Ittner. Mit dieser Software lässt sich nicht nur das Pareto-Prinzip schnell und präzise umsetzen. Auch Fragen wie "Welche Kunden wechseln vielleicht bald zu einer anderen Gesellschaft?", "Welche Produkte sind im Supermarkt-Regal wo am günstigsten platziert?" oder "Welcher Kunde findet welche Werbung in seinem Briefkasten?" sind mit der richtigen Datenanalyse schnell beantwortet.

Um ihre Software ständig weiterzuentwickeln, unterhält das PRUDENTIAL-Team auch engen Kontakt zur Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz der Technischen Universität Chemnitz. Deren neueste Forschungsergebnisse werden sofort umgesetzt. Und auch Studenten der Fakultäten für Informatik und Wirtschaftswissenschaften haben zum Beispiel an der Entwicklung der beiden Software-Systeme DISCOVERER und ECOMMINER zum "Data Mining" mitgewirkt.

Was man mit "Data Mining" alles lösen kann, zeigen die Chemnitzer auch vom 24. Februar bis 1. März 2000 auf der CeBIT in Hannover - und das gleich zweimal: Auf dem INTERSHOP-Partnerstand in Halle 6, Stand C18, und auf dem Gemeinschaftsstand der SET in Halle 9, Stand D58, werden die PRUDENTIAL-Softwarelösungen präsentiert.

Weitere Informationen: PRUDENTIAL SYSTEMS SOFTWARE GmbH im Technologiezentrum Chemnitz, Annaberger Str. 240, 09125 Chemnitz, Dr. Andreas Ittner, Telefon: (0371) 5347-123; Fax: (0371) 5347-126; E-Mail: presse@prudsys.com, oder Technische Universität Chemnitz, Fakultät für Informatik, Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz, 09107 Chemnitz, Dr. Jens Zeidler, Telefon: (0371) 531-1392; Fax: (0371) 531-1465; E-Mail: jzei@informatik.tu-chemnitz.de