Montag, 6. Februar 2012
Datenanalyse und Data Mining
- Die drei Faktoren für erfolgreiches Data Mining sind bei uns vorhanden:
- gute Kenntnisse des Fundraisings,
- solides statistisches Rüstzeug,
- grosse Erfahrung im Umgang mit Daten und Datenbanken.
- Hochprofessionelle und sehr produktive Datenanalyse- und Data Mining Werkzeuge stehen uns zur Verfügung, ...
- ... mit einer sehr grossen Auswahl von Analyseverfahren. Das erhöht unsere Chancen, nützliche Resultate für Sie zu finden.
Multidimensionale Analyse
Beispiel: Was bringt es, wenn Spender zusätzlich zum monatlichen Magazin auch noch einen Spendenaufruf per Direkt-Mail erhalten?
Mit der Funktion Pivot Tabelle von Microsoft Excel können Sie einfach und schnell umfangreiche multidimensionale Analysen durchführen - auch bei sehr grossen Datenmengen.
Responseanalyse und Prognosemodelle
Beispiel: Untersuchung des Einflusses verschiedener Merkmale und Merkmalswert auf die Responserate eines Mailings (mit dem anschaulichen Entscheidungsbaum-Verfahren CHAID).
Mit Prognosemodellen können Sie die ertragreichsten Segmente für die nächsten Aktionen selektieren.
Überlebensanalyse
Beispiel: Überlebensfunktion Mehrfachspender, d.h. sie/er unterstützt die Organisation im Mittel während 45 - 50 Monaten (= Halbwertszeit).
Mit Hilfe der Überlebensanalyse
- mittlere Spender- und Mitgliedsdauer korrekt bestimmen,
- wichtigste Einflussfaktoren auf Lebensdauer erkennen und Einnahmen sicher planen und budgetieren.
Präsentation Data Mining im Fundraising (
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Letzte Änderung: 27. November 2008
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