Die gezielte Ansprache von Bestandskunden in Mailings stellt für Direktbanken einen wesentlichen Vertriebskanal dar. Gerade bei postalischem Versand entstehen allerdings hohe Kosten. Zusätzlich empfinden die Kunden nicht-zielgruppengerechtes Marketing als Spam und fühlen sich belästigt. Interessierte Kunden vorab zu identifizieren, spart Kosten und gewährleistet gleichzeitig eine höhere Kundenzufriedenheit. mayato entwickelte dazu basierend auf historischen Kundendaten ein Zwei-Stufen-Modell, das zunächst die Reagierer-Wahrscheinlichkeit und anschließend die Affinität für ein bestimmtes Produkt ermittelt. Die Data Scientists nutzen dafür klassische Data Mining-Algorithmen wie Random Forest, Regressionsverfahren oder neuronale Netze zur Modellierung.
Wer sich über die Lösung im Detail informieren möchte, kann sich die Success Story unter https://www.mayato.com/... herunterladen.