In diesem Jahr stand die auf Data Mining basierende Optimierung von Check-Out-Coupons im stationären Handel im Fokus der Aufgabe. Check-Out-Couponing ermöglicht eine individuelle Coupon-Ausgabe am Kassensystem. Hierbei wird der Coupon in Abhängigkeit vom aktuellen Kunden am Ende des Kassenbons ausgedruckt. Diese Coupons animieren den Kunden zur Rückkehr in die Filiale. Doch wie erkennt ein Händler, ob es sich bei einem Kunden um einen potenziellen Couponing-Kunden handelt und für welche Coupons er zugänglich ist? Die Wettbewerbsteilnehmer standen daher vor der Frage, wie Data Mining die Ausgabe von Coupons effektiv steuern und dem Händler somit zu einer Umsatzsteigerung verhelfen kann. Es galt daher, anhand der Analyse von Stichprobendaten ein Modell zu generieren, welches die Prognose von Couponeinlösungen erlaubt und somit auf alle Kunden dieses Händlers angewandt werden konnte.
Über 688 Teilnehmer von 159 Universitäten aus 40 Ländern beteiligten sich an der achten Auflage dieses Data-Mining-Wettbewerbes und 248 Lösungsmodelle wurden eingereicht.
„Wir freuen uns sehr über die alljährlich wachsende Resonanz auf unseren DMC Wettbewerb, zeigt dies doch auch die wesentliche Bedeutung des Data Mining im In- und Ausland“, so Sandra Koegel, DMC Projektverantwortliche bei der prudsys AG.
Wer zu den weltweit besten Nachwuchs-Data-Minern zählt, wird im Rahmen der DATA-MINING-CUP Anwendertage 2007 (19.-21.06.2007) bekanntgeben. Die in diesem Jahr in Leipzig stattfindende Konferenz gilt als führende herstellerneutrale Plattform für Data Mining, analytisches CRM und Datawarehousing im deutschsprachigen Raum. Mehr als 25 Referenten namhafter Unternehmen wie z. B. O2 Germany, Allianz Versicherung, Bayer. E.ON, DAB Bank, Volkswagen und Daimler Chrysler stellen vor Ort erfolgreich durchgeführte Analyseprojekte vor. Zudem erhalten die Konferenzteilnehmer die Möglichkeit, sich mit international anerkannten Data Mining Experten zu News und Trends auf diesem Gebiet auszutauschen.
Das ausführliche Vortragsprogramm sowie Anmeldekonditionen finden Sie direkt auf der Website des DATA-MINING-CUP unter:
http://www.data-mining-cup.de
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