Procter & Gamble

Gründliches Verständnis

Procter & Gamble, Hersteller von beliebten Marken wie Pringles, Pampers, Pantene oder Lenor, ist eines von vielen Kundenunternehmen, die sich vermehrt für Predictive Analytics entscheiden, um das Verbraucherverhalten und die Einstellung zu ihren Produkten besser bewerten zu können. Der Konsumgüterkonzern vertraut seit rund einem Jahrzehnt auf die SPSS Predictive Analytics-Software und konnte so das Verständnis für Kunden und Markttrends deutlich vertiefen. Durch den Einsatz eines Programms von SPSS, kurz PASW genannt, ist die Firma jetzt in der Lage, direktes Feedback zu erfassen und zu analysieren. So nutzt das Unternehmen entscheidende Kundenstimmen, um Marketinguntersuchungen und Markenauswertungen zu verbessern.

»Bei Procter & Gamble glauben wir, dass eine qualitativ hochwertige und zielgerichtete Marktforschung ein entscheidendes Werkzeug für die erfolgreiche Entwicklung und Vermarktung unserer Produkte ist«, erläutert Patrick Hogan, Consumer Research Solutions Manager für das Global Business Services des Unternehmens. »SPSS Predictive Analytics-Software hilft uns zu verstehen, was unsere Kunden über unsere Produkte denken, wie sie mit ihnen umgehen, ihre Kaufentscheidungen treffen und wie sie auf neue Ideen reagieren.«

Daten sammeln und analysieren. Durch den Einsatz der PASW Data Collection (ehemals Dimensions), PASW Statistics (ehemals SPSS Statistics), PASW Modeler (ehemals Clementine) und die PASW Collaboration and Deployment Services (ehemals Predictive Enterprise Services) erhält das Unternehmen Kundeninformationen zu Einstellungen und Meinungen über das Produktangebot.
Zudem werden Datenanalysen durchgeführt, um weiterführende Erkenntnisse aus diesen Informationen zu gewinnen. Die Firma verwendet die Data Collection-Software, um den gesamten Forschungslebenslauf zu durchlaufen. Das Unternehmen schreibt und führt Befragungen durch, erhält ein schnelles Feedback von den Analysten und verbessert die Effizienz des Prozesses.

Die Software ist eine offene, skalierbare und anpassbare Lösung, die insbesondere globale und mehrkanalige Umfrageforschungen und Berichte unterstützt. Zudem kann Procter & Gamble mit der Predictive Analytics-Software auch Kundenpräferenzen besser identifizieren.

»Diese Software ermöglicht uns, unsere Forschung durchzuführen und zu verbessern und das weltweit bei gleichwertigen Standards, Qualität und Vergleichbarkeit«, so Patrick Hogan und fügt hinzu: »Durch die Software-Lösungen von SPSS hat unser Unternehmen bereits große Erfolge im effektiven Bewerben von Marken erzielt. So konnte unsere Organisation beachtliche Einsparungen machen und gleichzeitig dem Kunden einen Mehrwert bieten.«

Jack Noonan, Vorstandsvorsitzender und Präsident bei SPSS, unterstreicht die Qualitäten seines Produktes: »SPSS Predictive Analytics-Software erlaubt Organisationen, zukünftiges Verhalten vorherzusagen und besser zu interpretieren. So können Verhaltensdaten sowohl als Teil einer strukturierten Feedback-Kampagne als auch während ganz natürlich auftretender Interaktionen erhoben werden. Organisationen wie Procter & Gamble wissen, wie wichtig es ist, das Denken der Kunden klar und im Detail zu verstehen. Sie nutzen diese Informationen, um Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindungen zu verbessern und Beschlüsse zu steuern, zu optimieren und zu automatisieren.«

1 Response to "Gründliches Verständnis"

  1. Predictive Analytics erfreut sich immer mehr Beliebtheit bei vielen Unternehmen. Unabhaenging von Branche und Industrie kann es entscheidende Wettbewerbsvorteile bringen, mit Predictive Analytics intellgentere Entscheidungprozesse zu implementieren, die auf statistischen Grundlagen basieren.

    Von Interesse in diesem Zusammenhang ist der Predictive Model Markup Language (PMML) Standard, der von der Data Mining Group (DMG http://www.dmg.org ) entwickelt wurde und inzwischen von den meisten kommerziellen und open source Data Mining Software Tools unterstuetzt wird, so auch von SPSS.

    Mit PMML kann man Modelle zwischen verschiedenen Analytics Herstellern austauschen und die Integration von Predictive Analytics in operationelle Systeme vereinfacht sich wesentlich, z. B., mit Zementis ( http://www.zementis.com ) ist dies nun als Cloud Computing Loesung ueber Amazon EC2 in Europa verfuegbar ( http://smartdatacollective.com/Home/20963 ).

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