Analytics für Entscheidungen

CRM ehrlich bewerten: Inkrementalität von Mailings

Wir trennen den Effekt von Mailings von Käufen, die Kunden ohnehin getätigt hätten, und finden Segmente, in denen sich Kommunikation wirklich rechnet

Wann es sinnvoll ist

Design der globalen Kontrollgruppe und von A/B‑Tests inklusive Stichprobenberechnung
Prüfung der Gruppenbalance vor dem Start und Kontrolle des Selektionseffekts
Auswertung auf Basis der ursprünglichen Zufallsaufteilung mit Konfidenzintervallen
Response‑Segmente: wen anschreiben und wen nicht
Leitfaden für regelmäßige Tests im Team

Ergebnis: Schätzung des inkrementellen CRM‑Umsatzes und ein Kriterium für die Skalierung der Kanäle

Wir beginnen mit einem kostenlosen 30‑Minuten‑Gespräch: Wir klären die Aufgabe und schlagen passenden Umfang und Zeitrahmen vor

Handelskette und E‑Commerce · CRM +77 % → +4,8 % erste vs. korrekte Schätzung – rund 16‑fach überhöht
Frühere Schätzung des Kunden widerlegt: aus +77 % wurden +5 %

Fallstudien

Entscheidungsprüfung vor dem Start

Rabatt, Aktion, neuer Kanal oder Werbevertrag – wir berechnen den Effekt mit Ihren Daten, bevor Geld ausgegeben wird

1–⁠2 Wochen
Audit von Attribution und Marketingdaten

Wir finden Traffic und Conversions, die unterwegs verloren gehen, und reparieren die Attribution, damit Budgets nach belastbaren Zahlen verteilt werden

2–⁠4 Wochen
Audit und Aufbau von A/B‑Tests

Wir analysieren vergangene Tests, richten Methodik und Stichprobenrechner ein und schulen das Team

3–⁠4 Wochen
Anomalie‑Monitoring: Bots, SMS‑Betrug, DDoS

Wir erkennen Angriffe und Störungen in den Daten, bevor Nutzer oder Buchhaltung sie bemerken

3–⁠5 Wochen
Analyse von Ökonomie und Community eines Online‑Spiels

Wir finden heraus, wo Spieler abspringen, was sie im Spiel hält und welche Mechaniken den Umsatz treiben

4–⁠6 Wochen
Proof of Value: Datenprodukt

In 8–⁠12 Wochen ein produktionsreifer PoC: LTV- und Churn‑Modelle, UA‑Pipelines, Live‑Ops‑Trigger, Dashboards und A/B‑Test‑Design

8–⁠12 Wochen