Wer kennt ihn nicht? Den Versuch, potenzielle Kunden („Leads“) zu identifizieren und diese in einem weiteren Schritt erfolgsoptimiert zu qualifizieren. Dabei gibt es verschiedene Ansätze, um mit „Scores“ eine Vorhersage zu treffen, welche Leads die größte Conversion-Wahrscheinlichkeit und das größte Umsatzpotenzial bieten.
In Zusammenarbeit mit der Forschungsgruppe AIST (Advanced Information Systems & Technologies) der FH Oberösterreich in Hagenberg und mit Förderunterstützung des Landes Oberösterreich hat die 506 Data & Performance GmbH von Juli 2020 bis Februar 2021 ein Forschungsprojekt durchgeführt, das die Entwicklung eines automatischen, AI-gestützten Scorings potenzieller Kunden („Leads“) in der B2B-Neukundengewinnung zum Ziel hatte. Zur Bereitstellung der für die AI benötigten Rohdaten kam die innovative server-side Tracking-Technologie des Wiener Start-ups JENTIS zum Einsatz. Sie lieferte die für die angestrebten selbstlernenden Scoring-Algorithmen First-Party-Datenbasis im erforderlichen Umfang sowie in der notwendigen Qualität und sicherte damit die datenseitige Validität des Entscheidungs- und Bewertungsmodells.
Zwei Machine Learning Modelle mit überzeugender Prognosegüte
Im Rahmen des Forschungsprojekts, zu dessen technischem Setup neben der Tracking-Lösung für die Datenerfassung eine Marketing Automatisierungslösung sowie eine Customer Data Plattform zählten, wurden zwei Software-Prototypen entwickelt, die beide ein valides AI-gestütztes Lead Scoring zur Neukundengewinnung ermöglichen. Dazu wurde von der Forschungsgruppe auf Basis von Machine-Learning-Verfahren zunächst ein innovativer, selbstlernender Algorithmus entwickelt, der Grundlage für den automatisierten Lead-Scoring-Prozess zur Neukundengewinnung ist.
Über die JENTIS-Lösung wurden auf verschiedenen Websites First-Party-Rohdaten von Nutzer Customer Journeys erfasst und mittels Selektion von Merkmalen, Filterung, Merkmalextraktion und Restriktionen vorverarbeitet. Schließlich folgte die Erstellung der Modelle und Evaluierung, Skalierung der Daten sowie ein Train-/Test-Split und die Testung der beiden Modelle in einem Pilotcase.
Das Ergebnis: Das erste Modell konnte aus rund 119.000 Usern knapp 230 Leads generieren, das zweite Modell erzielte ähnliche Ergebnisse. Beide Modelle können zur effektiven, personalisierten (automatisierten) Kommunikation mit potentiellen Neukunden dienen und die Steuerung des Vertriebsteams unterstützen.
“Das Forschungsprojekt gemeinsam mit der FH Oberösterreich zeigt unsere zukunftsgerichtete Vision und Tätigkeit auf. 506 setzt sich zusätzlich mit Forschung im AI-Bereich auseinander. Wir werden auch künftig an forschungs- und zukunftsgerichteten Projekten und Bereichen arbeiten und damit unsere führende Rolle im First- Party Data Management weiter ausbauen”, sagt Gerhard Kürner, CEO bei 506 Data & Performance GmbH.
„Das zielgerichtete Vorgehen zum Lead Scoring basierend auf modernen State of the Art-Methoden aus der Forschungsdomäne Data Science stellt sicher, dass Aussagen auf einer fundierten Grundlage gemacht werden können. Das präzise Vorgehen von 506 Data & Performance GmbH wird sicher auch in Zukunft zu spannenden Forschungsthemen führen”, sagt Oliver Krauss, FH-Assistenzprofessor an der FH Oberösterreich in Hagenberg.
Und Klaus Müller, CO-CEO JENTIS, erklärt: “AI-gestützten, datenbasierten Marketing-Anwendungen gehört die Zukunft – und sie sind die Königsdisziplin für Trackinglösungen. Jede AI benötigt First-Party-Rohdaten und diese in ausreichendem Umfang, um selbstlernende Algorithmen wirksam zu trainieren und ihr Leistungspotenzial sukzessive voll ausschöpfen zu können. Herkömmliche client-side Trackinglösungen können diese Anforderungen kaum mehr erfüllen. Daher freuen wir uns sehr, mit JENTIS zum erfolgreichen Gelingen dieses Projektes beigetragen zu haben.“