Scoring-Modell

Was ist ein Scoring-Modell?

Ein Scoring Modell ist ein Mechanismus zur Kundenbewertung. Aufgrund vorhandener Kundendaten wird für jeden Kunden einen Score (Wert oder Priorität) berechnet. Dieser Wert kann z.B. die Kaufwahrscheinlichkeit eines Kunden beschreiben, seinen erwarteten Umsatz, seine Affinität für ein bestimmtes Produkt und vieles mehr.

Anwendungen von Scoring-Modellen

Solche Scores dienen im Marketing schon lange der Entscheidungsfindung: Z.B. erhalten im Direktmarketing klassischerweise nur die x % Prozent Kunden mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit einen teuren Versandkatalog.

Aber dieses Prinzip wird heutzutage auf die verschiedensten Probleme angewendet: Für welche Kunden sollen Maßnahmen zur Verhinderung der Abwanderung getroffen werden? Welchen Kunden soll im Webshop ein bestimmtes Produkt empfohlen werden?

Für all diese Entscheidungen liefert ein Score die Grundlage.

Konventionelles Scoring oder KI Scoring?

Die Berechnung des Scores kann entweder „konventionell“ erfolgen oder mit Hilfe künstlicher Intelligenz. Der Score selbst ist entweder ein abstrakter Wert (z.B. 5 Punkte auf einer Skala von 0 bis 10) oder eine konkrete Vorhersage – z.B. ein Geldwert oder eine Wahrscheinlichkeit.

  • In konventionellen Scoring-Modellen werden nach fachlichen Kriterien aus gegebenen Kennzahlen Punkte errechnet und zu einem Punkte-Score zusammengefasst. Ein Beispiel dafür ist das RFM-Modell, zu dem Sie hier einen ausführlicheren Artikel finden
  • Beim Scoring mittels KI werden Methoden des maschinellen Lernens darauf trainiert, anhand der bekannten Daten des Kunden gewisse Kennzahlen vorherzusagen, bspw. den erwarteten Umsatz (CLV-Modell), Produktaffinitäten (Affinitätsmodell) oder die Kündigungswahrscheinlichkeit (Churn Prediction)
  • Natürlich können auch mittels KI vorhergesagte Kennzahlen ihrerseits als Input für fachlich definierte Scores dienen.

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