Personalshop
Kunden-Scoring & Absatzprognosen
Datenbasierte Modelle unterstützen gezielte Kundenansprache und Warenplanung – von der Katalogselektion bis zur frühzeitigen Erkennung von Out-of-Stock-Situationen.
Das Unternehmen
Tiroler Versandhändler mit Multichannel-Vertrieb
Personalshop ist ein Tiroler Versandhändler, der ein Sortiment aus Marken-, Lizenz- und Eigenmarken zu vergünstigten Konditionen an einen geschlossenen Kundenkreis vertreibt. Die Kundenansprache erfolgt über einen umfangreichen Mailkatalog mit über 100 Seiten, Zeitungsbeilagen, Inserate, E-Mails und Newsletter, ergänzt um acht stationäre Filialen. Das Unternehmen beschäftigt rund 400 Mitarbeitende und erwirtschaftet einen Umsatz von rund 250 Mio. Euro.
Die Herausforderung
Zentrale Elemente des Auftrags:
IMARK unterstützt Personalshop dabei, zwei zentrale Steuerungsfragen des Versandhandels von Erfahrungswissen auf eine datenbasierte Grundlage zu stellen: Wer soll den nächsten Katalog erhalten – und welche Artikel werden wann in welcher Menge nachgefragt?
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Entwicklung eines Prospect-Scorings, das vor jedem Katalogversand den erwarteten Ertrag je Kunde – Bestellsumme abzüglich Retouren – prognostiziert und damit die Selektion der Empfänger:innen steuert
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Aufbau eines Planungsmodells zur Prognose der Nachfrage je Artikel und zur frühzeitigen Erkennung drohender Out-of-Stock-Situationen
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Überführung beider Modelle in laufend nutzbare Entscheidungsgrundlagen für Marketing, Einkauf und Katalogplanung
Die Eckpfeiler unserer Vorgehensweise:
Beide Modelle bauen auf den im Unternehmen bereits vorhandenen Transaktions- und Kampagnendaten auf. IMARK verbindet diese Datenquellen zu Prognosemodellen, deren Ergebnisse unmittelbar in die operative Planung einfließen.
Analyse des kundenspezifischen Erfolgs vergangener Mailings und Verknüpfung mit den jeweiligen Kataloginhalten (Promotions, Titelblatt-Produkt, Platzierung)
Einbeziehung des bisherigen Bestellverhaltens je Kunde – Kaufdatum, Kauffrequenz und bestellte Warengruppen
Berechnung von Reaktionswahrscheinlichkeit und Erwartungswert je Kunde als Grundlage für die Selektion der Katalog-Empfänger:innen
Aufbau eines Absatz-Prognosemodells, das Katalogpräsenz, Platzierung, Preisstellung, Saisonalität und Produktattraktivität berücksichtigt
Kombination der Prognose mit aktuellem Lagerbestand und erwarteten Retouren zu Early-Warning-Signalen für die Warenverfügbarkeit
Methoden
Eingesetzte Methoden und Techniken (unter anderem):
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Scoring-Modelle auf Basis individueller Reaktionswahrscheinlichkeiten
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Erwartungswertrechnung je Kunde
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Kundenanalyse nach Kaufaktualität, Kauffrequenz und Warengruppen
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Absatzprognosemodelle mit Saisonalitäts- und Platzierungseffekten
Ergebnis & Wirkung
Nutzen für Personalshop:
Die Modelle liefern Personalshop für jeden Katalogversand und für die laufende Sortimentsplanung eine belastbare, wiederholbare Entscheidungsgrundlage.
Servus Handels- und Verlags-GmbH
Firmensitz
Polling, TirolBranche
Handel & KonsumgüterProjektzeitpunkt
2024 & 2025-laufend
Kundenstimme
bei Personalshop
Datenkompetenz trifft partnerschaftliche Zusammenarbeit
„Die Zusammenarbeit im Bereich Predictive Data Modeling überzeugt uns durch hohe analytische Kompetenz und ein tiefes Verständnis für komplexe Zusammenhänge. Gerade bei großen Datenmengen entstehen daraus fundierte Erkenntnisse und konkrete Lösungen mit echtem Mehrwert für unser Unternehmen. Besonders schätze ich die partnerschaftliche, wertschätzende und konsequent lösungsorientierte Zusammenarbeit auf Augenhöhe.“