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Einzelansicht der Kundendaten

Effektive Kundenakquise, -pflege und -bindung mit einer umfassenden Datenübersicht

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Überblick

Unternehmen erstellen Stammdatensysteme mit einer Eins-zu-eins-Beziehung zwischen der Endanwendung und der Speicherplattform. So nutzen Buchhaltungsteams ihre Datenbank beispielsweise zur Verwaltung von Zahlungssystemen, während Kundenservice-Teams Anrufprotokolle in ein CRM-System füttern und Krankenhäuser Patientendaten auf einer EMR-Plattform speichern.
Mit ApacheHadoop® können diese Unternehmen eine Einzelansicht ihrer Daten erstellen und somit möglicherweise neuen Nutzen aus ihnen ziehen, was zuvor aufgrund der Aufteilung der Daten auf mehrere Interaktionen, Kanäle, Gruppen und Plattformen nicht möglich war.

EINE EINZELANSICHT RELEVANTER DATEN ERÖFFNET NEUE WERTSCHÖPFUNGSMÖGLICHKEITEN

Akquise neuer Kunden

Verbinden Sie Kunden- und Marktdaten aus neuen Quellen, um gezielt geeignete potenzielle Kunden anzusprechen. Passen Sie Ihre Produkte an neue Markttrends und -gelegenheiten sowie wechselnde Kundenbedürfnisse an – sowohl auf individueller als auch auf kollektiver Ebene.

Eine der weltweit größten Einzelhandel-Websites generiert stündlich Hunderte Megabytes an Clickstream-Daten, speicherte bisher jedoch Ad Impressions und Clickstream-Daten auf verschiedenen Plattformen. Durch die Zusammenführung von Daten in HDP konnten die Betreiber der Website die Platzierung von Werbeanzeigen optimieren und das Kundenerlebnis deutlich verbessern.

Werbetreibende setzen auf Hadoop »

Pflege bestehender Kundenbeziehungen

Kombinieren Sie zuvor isolierte Daten zu verschiedenen Produkten oder aus unterschiedlichen Geschäftsbereichen, um möglichst genaue Aussagen darüber zu treffen, welche Produkte Ihre Kunden als Nächstes kaufen. Analysieren Sie Daten zu bestehenden Kunden, um weitere Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren und zum Abschluss zu bringen.

Ein bekannter Telekommunikationsanbieter verwendet HDP, um über bestehende Kunden hinweg neue Zielgruppen zu erschließen und seinen Cross-Selling-Umsatz zu steigern. Durch die Kombination von Kundendaten mit Informationen zu Nebenkonten gewinnt das Unternehmen ein besseres Verständnis seiner Kunden und deren Bedürfnissen.

Whitepaper zur Telekommunikationsbranche »

Bindung wertvoller Kunden

Führen Sie bestehende Daten mit neuen Datenarten zusammen und gewährleisten Sie einheitliche Ergebnisse über verschiedene Analytics-Tools hinweg. Koordinieren und verbessern Sie Aktivitäten mit direktem Kundenkontakt über mehrere Berührungspunkte hinweg, um Kunden ein auf ganzer Linie besseres Erlebnis zu bieten.

Ein bekannter Einzelhändler verwendet HDP, um Kundendaten aus sämtlichen verwendeten Systemen zu kombinieren und eine Einzelansicht von Kunden zu erstellen. Dies erlaubt es dem Unternehmen, seinen Service für Einzelpersonen zu personalisieren, was wiederum für ein besseres Kundenerlebnis und eine nachhaltige Kundenbindung sorgt.

Whitepaper zum Einzelhandel »

EINZELANSICHT – ANWENDUNGSFÄLLE

ANWENDUNGSFALL 1
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VISUELLE DARSTELLUNG VON CLICKSTREAM-DATEN ZU WEBSITES

Wie steigert man die Wahrscheinlichkeit, dass Online-Kunden auch wirklich etwas kaufen? Mit Hadoop können Sie das Kundenverhalten auf Ihrer Website ganz leicht analysieren und beeinflussen. Hier sehen Sie, wie ein Online-Händler Kaufpfade optimiert hat, um Absprungraten zu reduzieren und Konversionen zu steigern. Mit HDP können Sie die Clickstream-Daten Ihrer Website erfassen und präzisieren, um die E-Commerce-Ziele Ihres Unternehmens zu übertreffen. Dieses Video enthält ein Tutorial, in dem Sie erfahren, wie Sie Clickstream-Rohdaten mithilfe von HDP präzisieren können.

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ANWENDUNGSFALL 2
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ANALYSE VON SOZIALEN MEDIEN UND KUNDENMEINUNGEN

Mit Hadoop können Sie Unterhaltungen auf Twitter, Facebook und in anderen sozialen Medien untersuchen, um Einblicke in Kundenmeinungen zu Ihnen und Ihrer Konkurrenz zu erlangen. Je mehr Big Data Sie über die sozialen Medien erheben, umso besser können Sie zielgerichtete Entscheidungen in Echtzeit treffen. Dieses Video enthält ein Tutorial, in dem Sie erfahren, wie Sie Twitter-Rohdaten mithilfe von HDP verfeinern können.

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