Julius Graage von CrossEngage bietet in seinem Vortrag bei den Shift/HR Talks 2022 einen praxisnahen Einblick in die Einführung von Predictive Analytics und Automatisierung in der Retail-Branche. Der Fokus liegt auf der datengetriebenen Optimierung von Katalogselektionen und der Reduktion manueller Prozesse. Durch die Kombination von klassischen RFM-Kriterien mit Machine-Learning-Modellen zeigt Graage, wie Unternehmen wie „Die moderne Hausfrau“ ihre Kundenansprache effizienter gestalten und den Ressourcenaufwand im CRM und Marketing signifikant senken können.
Im Rahmen des Projekts werden Reaktivierungs- und Bestandskunden analysiert, um Response Rates und Order Values zu steigern. Ein Überschneidungstest zwischen klassischer und datengetriebener Selektion zeigt Optimierungspotenziale auf. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass datengetriebene Ansätze nicht nur die Response Rate erhöhen, sondern auch den durchschnittlichen Order Value signifikant steigern können. Graage betont die Bedeutung von kontinuierlichen A/B-Tests zur Optimierung von Marketingstrategien und hebt hervor, dass datengetriebene Modelle auch für kleinere Unternehmen mit ausreichenden Datenpunkten geeignet sind.
