Was sind Cross-Selling-Vorhersagemodelle und wie funktionieren sie?

Cross-Selling-Vorhersagemodelle sind strategische Rahmenkonzepte, mit denen Unternehmen den Kundenwert steigern, indem sie Bestandskunden zum Kauf ergänzender oder verwandter Produkte und Dienstleistungen anregen. Ziel ist es, dem richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt über den passenden Kommunikationskanal relevante Angebote zu unterbreiten.

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Diese Modelle umfassen in der Regel mehrere Schlüsselelemente:

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- Identifizierung potenzieller Käufer: Hierbei geht es darum, fundierte Prognosen darüber zu treffen, wer wahrscheinlich wann einen Kauf tätigen wird. Dies hilft Unternehmen dabei, ihre Marketingmaßnahmen effizient zu planen, um optimale Ergebnisse zu erzielen, ohne unnötige Kosten zu verursachen.‍

- Optimierung von Marketingkampagnen: In diesem Schritt wird die optimale Kombination aus Produkten, Ansprache und Timing ermittelt, um die Kaufbereitschaft zu erhöhen, ohne die Kunden durch eine Überflutung mit Angeboten zu belasten.‍

- Kundensegmentierung: Dabei werden ähnliche Kunden in Gruppen zusammengefasst. So können Unternehmen ihre Ansprache individuell auf die jeweilige Gruppe zuschneiden, anstatt alle Kunden gleich zu behandeln oder jeden einzeln anzusprechen.‍

- Berechnung des Kundenwerts: Hierbei wird ermittelt, wie viel ein Kunde voraussichtlich während der gesamten Geschäftsbeziehung ausgeben wird. Durch die Analyse der Kundenlebensdauer sowie der zu erwartenden Erträge und Kosten können Unternehmen entscheiden, welche Kunden gezielt mit Sonderangeboten angesprochen werden sollen.

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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Cross-Selling-Modelle analytische Werkzeuge sind, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Marketingkampagnen zu optimieren und ihre Gewinne durch den Verkauf zusätzlicher Produkte oder Dienstleistungen an Bestandskunden zu steigern.

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Warum ist eine Risikobewertung für Cross-Selling-Vorhersagemodelle wichtig?

Die Risikobewertung von Cross-Selling-Modellen ist entscheidend, um deren Effektivität sicherzustellen und potenzielle finanzielle Auswirkungen zu minimieren. Einige Unternehmen setzen Machine-Learning-basierte Cross-Selling-Modelle ein, um Bestandskunden zusätzliche Produkte anzubieten und so den Umsatz zu steigern. Wenn dieses Modell jedoch nicht optimal funktioniert, kann dies zu einer geringeren Rücklaufquote und einem unzureichenden Return on Investment (ROI) führen.

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Ein Cross-Selling-Modell kann aus verschiedenen Gründen eine schwache Leistung erbringen oder nicht wie gewünscht funktionieren:

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- Fehlerhafte Daten: Das Modell lernt aus den Daten, die wir ihm zur Verfügung stellen. Wenn diese Daten fehlerhaft sind oder die Realität nicht korrekt widerspiegeln, wird das Modell in der Praxis falsche Entscheidungen treffen. Wenn wir beispielsweise nur Daten von Autoliebhabern verwenden, könnte das Modell fälschlicherweise annehmen, dass jeder Autos liebt, und jedem eine Autoversicherung anbieten wollen.‍

- Zu einfaches Modell: Ist ein Modell zu simpel aufgebaut, kann es komplexe Muster in den Daten möglicherweise nicht erfassen. Das ist vergleichbar mit dem Versuch, einen ganzen Film nur anhand des Trailers zu verstehen – wichtige Informationen gehen dabei verloren.‍

- Fehlende oder irrelevante Informationen: Das Modell lernt auf Basis spezifischer Informationen wie Alter oder Wohnort. Fehlen wichtige Daten oder werden irrelevante Informationen eingespeist, führt dies zu falschen Vorhersagen. Das wäre so, als wollte man das Lieblingsessen einer Person allein anhand ihrer Schuhgröße bestimmen.‍

- Falsche Erfolgsmessung: Wenn der Erfolg des Modells nicht richtig gemessen wird, könnte es sich für seine Leistung bestätigt fühlen, obwohl es eigentlich versagt. Das ist, als würde man eine Katze für das Fangen einer Maus belohnen, woraufhin sie anfängt, auch Vögel zu jagen.‍

- Ungerechtigkeit: Das Modell könnte Entscheidungen treffen, die bestimmte Personengruppen benachteiligen, was zu Problemen führen kann. Wenn es beispielsweise aufgrund des Wohnorts bestimmten Menschen immer nur teurere Produkte empfiehlt, ist das unfair und kann das Unternehmen in Schwierigkeiten bringen.

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Um diese Probleme zu vermeiden, müssen wir regelmäßig überprüfen, wie das Modell arbeitet, und sicherstellen, dass es die richtigen Dinge aus den richtigen Daten lernt.

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Calvin Risk-Bewertung für Cross-Selling-Modelle

Die KI-Risikomanagement-Plattform von Calvin Risk wurde mit dem Ziel entwickelt, Unternehmen als zuverlässiger Partner dabei zu unterstützen, ihre prädiktiven Cross-Selling-Modelle effektiver, vertrauenswürdiger und fairer zu gestalten.

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Wie funktioniert Calvin also? In der Anfangsphase bewertet Calvin das betreffende Modell und analysiert die Art und die Eingabemerkmale, die es verwendet, wie etwa Kundendaten und Produktinformationen. Anschließend wird die bisherige Leistung des Modells anhand seiner Trainingsmetriken bewertet sowie die Fairness der Vorhersagen, insbesondere im Hinblick auf potenziell betroffene geschützte Gruppen.

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Danach analysiert Calvin die Robustheit des Modells, also seine Fähigkeit, mit Veränderungen oder Fehlern umzugehen, sowie seine Erklärbarkeit, also wie leicht die Vorhersagen nachvollziehbar sind. Calvin prüft zudem die Dokumentation, die Entwicklungsprozesse, die beteiligten Stakeholder und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen, um ein vollständiges Bild des Entwicklungswegs des Modells zu zeichnen.

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Mit dieser Fülle an Informationen berechnet Calvin Risikobewertungen für verschiedene Risikodimensionen des Modells und identifiziert hohe Werte, die auf eine höhere Wahrscheinlichkeit für unerwünschtes Modellverhalten hindeuten.

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Es ist jedoch nicht alles negativ: Calvin schlägt auch Möglichkeiten zur Verbesserung des Modells vor, wie etwa die Anpassung der Anzahl der verwendeten Neuronen oder die Verfeinerung der Trainingsdaten, um reale Bedingungen besser abzubilden. Im Grunde ist Calvin Wächter und Wegweiser in einem – er behält Risiken im Auge und zeigt gleichzeitig den Pfad zur Optimierung auf.

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