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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erzeugung individualisierter
Druckerzeugnisse durch Analyse von kundenrelevanten Daten unter Einsatz
von Maschinenlernen.
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Beim
Drucken von Telefonbüchern,
insbesondere bei solchen, die als Branchenbücher bekannt sind, entsteht
jährlich
bzw. bei jedem Erneuerungszyklus das Problem der Festlegung der
Eintragungsgröße – d.h. der
Anzeigengröße – pro Unternehmen,
die für
die Einträge
bezahlen. Branchenbücher
enthalten alphabetisch oder nach anderen Sortierkriterien wie beispielsweise
thematischen Zuordnungen die Auflistung von Unternehmen mit Adresse und
Telefonnummer. Dabei kann der Eintrag ein einzeiliger einfacher
Eintrag sein; oder es kann sich um eine aufwendig gestaltete anzeigenartige
Eintragung handeln, die über
die Basisinformation wie Name des Unternehmens, Anschrift und Telefonnummern,
ein breites Spektrum von zusätzlichen
Informationen zulässt.
Diese zusätzlichen
Informationen beziehen sich in der Regel auf die angebotenen Produkte
oder Dienstleistungen. Dabei können
anzeigenartige Einträge
in Branchentelefonbüchern
sowohl einen erheblichen Werbeeffekt für das jeweilige Unternehmen
haben, als auch zur Imagebildung beitragen. So kann beispielsweise
ein relativ kleines Unternehmen durch eine überproportional große Eintragung
im Branchenbuch einen besonderen Aufmerk samkeitseffekt erzielen.
Hingegen kann eine einzeilige Eintragung eines großen und
bekannten Unternehmens durchaus Image schädigend sein. Im Folgenden sollen
die Begriffe Eintragung und Anzeige bzw. die Begriffe Branchenbuch
und Telefonbuch als Synonyme verstanden werden.
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Auf
der anderen Seite ist das Telefonbuchunternehmen bestrebt, möglichst
großformatige
Anzeigen und Einträge
von jedem Unternehmen in sein Telefonbuch aufzunehmen, um auf diese
Weise eine Umsatz- und Gewinnoptimierung zu erreichen. Dabei ist
es Aufgabe des Telefonbuchanzeigenverkäufers, jedem in dem jeweiligen
Branchenbuch eingetragenen Unternehmen, eine möglichst große Anzeige bzw. Eintragung
zu verkaufen. Da für
die meisten Gebiete (geografisch oder thematisch) mehrere konkurrierende
Branchenbücher
existieren und kommerzielle Telefonkunden auf der anderen Seite
nur ein begrenztes Budget für
Telefonbuchanzeigen ausgeben, ist jeder Telefonbuchverlag bemüht, auf
sein Buch die jeweils größte Anzahl
von großen
Anzeigen zu vereinen.
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Der
oben erwähnte
Verkaufsprozess geschieht nach den Regel des klassischen Verkaufens bei
dem praktisch keiner der Verkäufer
der unterschiedlichen Telefonbuchverlage gegenüber dem Anderen einen eklatanten
Vorteil hat. Typische Verkaufshilfen sind dabei Hochglanzbroschüren der
jeweiligen Telefonbuchverlage sowie im besten Fall klassische DIN
A4 große,
aufstellbare und umblätterbare
Flipcharts. Einige Telefonbuchverlage haben auch versucht, ihre
Außendienstmitarbeiter
mit Notebook-Computern und entsprechenden Präsentationen auszustatten. Dabei
werden die Verkäufer
aber meistens von der Technik mehr behindert als unterstützt. Die
Aufmerksamkeit wird von dem Kunden auf das technische Gerät gelenkt,
und die volle Aufmerksamkeit des Verkäufers auf den Kunden geht verloren.
Außerdem
sind derzeit keine Verkaufshilfen bekannt, die die ganz besondere,
individuelle Situation eines einzelnen Kunden im Massenverkaufsgeschäft wie dem
Telefonbuchanzeigenverkauf unterstützen.
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Bezug
genommen wird explizit auf die Anmeldung „Verkaufshilfe" des gleichen Anmelders
mit gleichem Anmeldedatum, dessen Inhalt durch diesen Bezug explizit
hier als einbezogen angesehen werden soll.
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Die
Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht nun darin, die manuell
undurchführbare
Herstellung von individuellen Druckerzeugnissen pro Zielkunde, die
insbesondere im Verkaufsprozess von Telefonbuchanzeigen eingesetzt
werden, automatisiert in großer
Stückzahl
zu ermöglichen.
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Diese
Aufgabe wird durch das in Anspruch 1 angegebene Verfahren, das in
Anspruch 13 angegebene Computersystem sowie das in Anspruch 14 angegebene
Computerprogrammprodukt gelöst.
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Dabei
handelt es sich bei den individualisierten Druckerzeugnissen im
Wesentlichen um gedruckte Verkaufshilfen für Anzeigenverkäufer. Diese weisen
eine ganz besondere geometrische Form auf, die individuell mit textlichem
Inhalt gefüllt
werden. Zielpersonrelevante Daten bedeuten in diesem Zusammenhang
Informationen, die für
eine ganz spezifische Ansprechperson bei einem potentiellen Kunden
zusammengestellt worden sind. Unter dem Begriff „Maschinenlernen" soll hier ein Selbstoptimierungsprozess
des Verfahrens verstanden werden, der ein jeweils verbessertes Ergebnis
bei einem erneuten Durchlauf aufgrund von automatischen Änderungen
von Bewertungskriterien erzeugt. Besser ist ein Ergebnis, wenn eine
höhere
Abschlusswahrscheinlichkeit beim Anzeigenverkauf erreicht wird oder
größerer individueller
oder Gesamtumsatz erreicht werden kann. Der Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens
besteht insbesondere darin, dass eine große Anzahl von individualisierten
Daten gesammelt und einzeln und im Zusammenhang bewertet werden,
so dass eine große
Anzahl von individualisierten Druckerzeugnissen für unterschiedliche
Zielpersonen bzw. Zielkunden – insbesondere
gedruckten Verkaufshilfen für
Telefonanzeigenverkäufer – erzeugt
werden können.
Eine manuelle Herstellung einer großen Anzahl von individualisierten
Verkaufshilfen innerhalb einer Anzeigenverkaufskampagne scheidet
aus Volumengründen
aus. Aus diesem Grunde wurden in der Vergangenheit auch immer einheitliche
Verkaufshilfen – wenn überhaupt – eingesetzt.
Der Erfolg von generalisierten Verkaufshilfen bleibt bekanntermaßen hinter
solchen, die individuell für
eine Zielperson ausgearbeitet wurden, deutlich zurück. Manuelle
Verfahren erlauben grundsätzlich auch
keine automatisierte Selbstoptimierung bzw. Maschinenlernen, um
bei aufeinander folgenden Verkaufskampagnen, bei denen das Verfahren
jeweils neu angewendet wird, zu besseren Ergebnissen, d. h. zu größerer Abschlusswahrscheinlichkeit
bzw. zu mehr Umsatz, zu kommen. Auch andere Branchen wie die Versicherungsbranche
mit dem Verkauf von Versicherungspolicen sowie Banken mit dem Vertrieb von
Investmentprodukten oder Vorsorgeprodukten können das erfindungsgemäße Verfahren
einsetzen. Grundsätzlich
findet es immer Anwendung, wenn Zielperson-individuell ein anpassbares
Produkt oder eine anpassbare Dienstleistung kampagnenartig verkauft
werden soll.
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Der
Verfahrensschritt „Bewerten
individualisierten Daten" enthält auch
die Bildung von einer Anzahl von Prototyp-Klassen von Modellkunden.
Dabei sind Modellkunden idealisierte Kundentypen, die sich im klassischen
Vertriebsprozess herausgebildet haben. Der Vorteil der Bildung dieser
Prototyp-Klassen – mittels
Klassifikationsalgorithmus – liegt
darin, dass sich eine große
Anzahl von individualisierten Kunden auf diese Prototypkunden-Klassen
abbilden lassen, so dass eine weitere Verarbeitung der Informationen zwar
weiterhin individuell bezogen auf einen einzelnen Kunden möglich ist,
aber dennoch eine abstraktere Weiterverarbeitung aufgrund der Eigenschaften der
Klassen möglich
ist. Abstraktere Weiterverarbeitung bedeutet in diesem Zusammenhang,
dass ganze Gruppen von Kunden in gleicher Weise beispielsweise dadurch
behandelbar sind, dass gleiche Steuerparameter an den nächsten Verfahrensschritt
weitergegeben werden. Das kann u.a. die Verwendung von gleichen
Druck-Templates bedeuten. Dadurch werden sowohl die Vorteile der
reinen individualisierten Behandlung als auch der reinen klassenartigen Behandlung
von Kundengruppen miteinander kombiniert.
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Die
Abbildung der individualisierten Kundendaten auf die Prototyp-Klassen
von Kundendaten erfolgt dabei im N:1-Verfahren. D.h., dass die Anzahl der
Kunden typischerweise größer ist
als Anzahl der Prototyp-Klassen. Das zugrunde gelegte Regelwerk ist
derart gestaltet, dass eine bestimmte Merkmalskombination der individualisierten
Kundendaten immer auf eine einzige Prototyp-Klasse hinausläuft. Das
zugrunde liegende Regelwerk der Zuordnung der individualisierten
Kundendaten zu einzelnen Prototyp-Klassen ist pro Kampagne neu gestaltbar.
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Beim
Sammeln von individualisierten Daten – insbesondere individualisierte
zielpersonenrelevante Daten – werden
sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten gesammelt und
in einer Datenbank abgelegt. Dabei sind unstrukturierte Daten im Wesentlichen
solche, die nur als gedruckte Information, meist bildartige Information
als Kombination von Bild und Text, z. B. von eingescannten Anzeigen,
zur Verfügung
stehen. Mittels eines speziellen Texterkennungsprogrammes können aus
den unstrukturierten Daten auch teilweise strukturierte Daten in
Form von Texten, Zahlen und isolierten Bildelementen wie z.B. Logos
zurückgewonnen
werden. Dabei sind strukturierte Daten insbesondere solche, die
sich in klassischen Datenverarbeitungsanlagen in Form von Zahlen
und Zeichenkombinationen, die in einzelne Felder von Datenbanksystemen
abbildbar sind, verarbeiten lassen. Alle zu einem potentiellen Kunden gehörenden Daten
sind eindeutig miteinander verknüpfbar.
Dieses kann beispielsweise über
die zugehörige
Telefonnummer oder die Anschrift und den Namen des Unternehmens
geschehen. Andere abstrakte Ordnungskriterien sind dem Datenbankfachmann
geläufig.
Somit sind alle unterschiedlichen Typen von Informationen über einen
eindeutigen Zugriffsschlüssel
adressierbar.
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Als
Datenquellen für
die strukturierten und unstrukturierten Daten kommt eine Vielzahl
von Informationsquellen in Frage. Diese umfassen: Telefonbücher – insbesondere
historische des gleichen Verlages bzw. solche des Mitbewerbs –, Branchendaten, welche
von speziellen Branchendienstleistern bezogen werden können, historische
Daten eines Zielunternehmens, gebietsbasierenden Daten, Mitbewerbsdaten,
insbesondere Mitbewerbstelefonbucheinträge, Unternehmenskennzeichen,
Kreditwürdigkeitsdaten
und/oder historische Anzeigenumsätze usw..
Die Berücksichtigung
all dieser unterschiedlichen Datenquellen hat den Vorteil, dass
mit hoher Wahrscheinlichkeit die Bedarfssituation eines Anzeigenkunden
vorhergesagt werden kann. Ist das anzusprechende Unternehmen derzeit
in wirtschaftlichen Schwierigkeiten, kann der in der Kundenbroschüre reflektierte
Vorschlag für
eine Anzeige eher einer sein, der nur ein geringes Budget erfordert.
Andererseits ist aber auch möglich,
einem Unternehmen, das finanziell angeschlagen ist, eine besonders
große Anzeige
zu empfehlen, die signalisiert, dass es dem Unternehmen – entgegen
der tatsächlichen
Situation – wirtschaftlich überproportional
gut geht. Der eigentlich gemachte Vorschlag für eine Anzeige ergibt sich aus
dem zugrunde gelegten Regelwerk.
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Der
Vorteil der genutzten Mischung von strukturierten und unstrukturierten
Daten von sowohl Print- als auch elektronischen Medien liegt darin, dass
die Gesamtinformationen, die über
einen Zielkunden vorhanden sind, maximiert werden.
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Die
Druckerzeugnisse bestehen bei dem erfindungsgemäßen Verfahren nicht aus einer
Abfolge von Standarddruckseiten, sondern aus einem geometrisch speziell
geformten Präsentationsfolder,
der so gestaltet ist, dass er durch das Aufklappen von einzelnen
Seiten des Folders sowohl den Vertriebsmitarbeiter als auch den
Kunden strukturiert durch ein Verkaufsgespräch führt. Dabei werden Informationen,
die nur an den Vertriebsmitarbeiter gerichtet sind, so gedruckt,
dass nur er sie lesen kann, weil sie beispielsweise für den Gesprächspartner
als „über Kopf
stehend" erkennbar
sind, während
kundenrelevante Informationen so gedruckt werden, dass sie vom potentiellen
Kunden leicht gelesen werden können
und für
den Verkäufer „auf dem
Kopf stehend" erkennbar
sind, wenn sich Kunde und Verkäufer
direkt gegenüber
sitzen.
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Die
gedruckten Informationen der Präsentationsfolder
sind dabei insbesondere so gestaltet, dass auf die individualisierte,
spezifische Kundensituation direkt eingegangen wird, wobei die auf
die Präsentationsfolder
gedruckte Information nach veränderbaren
Regeln, basierend auf der Bewertung der Information sowie den zur
Verfügung
stehenden Platz optimiert werden. Auf diese Weise wird in vorteilhafter
Weise sichergestellt, dass der Kunde nicht mit einem Standardprodukt
bzw. einer Standardverkaufshilfe angesprochen wird, sondern seine
ganz besondere Situation berücksichtigt
wird.
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Insbesondere
erscheinen im Präsentationsfolder
zwei alternative Vorschlagsszenarien in Form von zwei unterschiedlichen
Anzeigengrößen. Dabei erfolgt
der Druck im Rahmen von Druck-Templates derart, dass der Verkäufer zunächst mit
der größerformatigen
Anzeige das Gespräch
eröffnet.
Der kleinerformatige Anzeigenvorschlag wird dabei auf eine Rückseite
des Präsentationsfolders
gedruckt, die erst sichtbar wird, wenn eine Seite des Präsentationsfolders
umgeschlagen wird, wenn der Kunde das Hauptangebot der größerformatigen
Anzeige abgelehnt hat. Auf diese Weise wird die Wahrscheinlichkeit
für einen
Verkaufserfolg entscheidend erhöht. Außerdem ist
vorgesehen, dass nicht nur ein Präsentationsfolder pro Kunde
generiert wird, Vielmehr können
pro Zielkunde mehrere unterschiedliche Präsentationsfolder generiert
werden. Der Verkaufsmitarbeiter hat dann die Auswahl bei der Benutzung
in der konkreten Verkaufssituation.
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Weiterhin
sieht das erfindungsgemäße Verfahren
das Erfassen von Erfolgsparametern des Verkaufsprozesses vor. Dabei
werden Informationen der Nutzung der individualisierten Druckerzeugnisse bzw.
Verkaufshilfen dem Verfahren als Feedback-Informationen wieder zur
Verfügung
gestellt, um beim der nächstmaligen
Anwendung des Verfahrens in den Bewertungsprozess, der der Erzeugung
einer Bewertung dient, einbezogen zu werden. Erfolgsparameter sind
in diesem Fall zu verstehen als Informationen über den Abschluss eines Anzeigenverkaufs basierend
auf einer speziellen Kundenbroschüre, individuellen Umsätzen sowie
weiteren Parametern, die einer vordefinierten Kampagne zugeordnet
sind. Der Vorteil dieses Rückführens von
Informationen liegt darin, dass nunmehr selbstoptimierende Lernprozesse
angestoßen
werden können.
Durch die Rückführung von
Parametern ist es möglich,
Aussage über
den Erfolg von bestimmten Typen von individualisierten Druckerzeugnissen
bzw. Verkaufshilfen zu treffen. Dabei können Korrelationen in vielfältiger Hinsicht
gebildet werden. Denkbar u.a. sind: Unternehmensgröße-Anzeigengröße-, Mitbewerbergröße-Anzeigengröße-, Verkäufertyp-Anzeigengröße-, Regionswirtschaftssituation-Rabattniveau-,
Verkäufertyp-Rabattniveau-Korrelationen.
Diese Korrelationen sind als Beispiele für beliebige andere Korrelationsanalysen
zu verstehen. Es ist auch vorstellbar, den auf einen vorgebbaren
Template basierenden Präsentationsfolder,
von denen der Verkaufsmitarbeiter mehrere pro Kunde haben kann,
mit den Parametern in Bezug zu setzen.
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Wenn
mehrere Verkaufskampagnen nacheinander mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens gesteuert
wurden, ist es möglich,
aus dem historischen Verlauf der Veränderung der Parameter und der
Bewertungskriterien einerseits, sowie der Verkaufsergebnisse und
der Umsatzveränderungen Rückschlüsse auf
besonders günstige
Sätze von
Parametern bei der Bewertung der individualisierten Daten zu ziehen.
Für die
Analyse der Parameter und die Rückführung dieser
Information in das Regelwerk der Bewertung und der Erzeugung der
individualisierten Druckerzeugnisse können dem Fachmann bekannte
Verfahren wie Case Base Reasoning, Entscheidungsbaumverfahren oder
auch Clusterbildung und Wahrscheinlichkeitsanalysen Verwendung finden.
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Des
Weiteren wird die zu lösende
Aufgabe durch ein Computersystem gelöst, welches zur Durchführung des
erfindungsgemäßen Verfahrens ausgelegt
ist. Ein derartiges Computersystem ist mit den erforderlichen Massenspeichern
zur Speicherung der individualisierten Daten, Erfassungsmitteln der
Daten aus den Datenquellen, Ein- und Ausgabestationen, Kommunikationseinrichtungen
zur Kommunikation in einem Computernetzwerk und mindestens einem
angeschlossenen Druckwerk zur Erzeugung von individualisierten Druckerzeugnissen
bzw. Präsentationsfoldern
oder Teilen davon ausgerüstet. Erst
ein Computersystem macht das erfindungsgemäße Verfahren im Rahmen einer
Verkaufskampagne durchführbar.
Verkaufskampagnen haben typischerweise die Länge von mehreren Tagen bis
mehreren Wochen. Die Erzeugung von individualisierten Verkaufshilfen,
die auf die Unterstützung
durch ein Computersytem verzichten, ist praktisch nicht denkbar.
Das oben beschriebene Computersystem bietet also den Vorteil, das
vorgeschlagene Verfahren im Rahmen einer Verkaufskampagne, die sich über Tage
bzw. mehrere Wochen erstreckt, durchführbar zu machen.
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Schließlich wird
die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe durch ein Computerprogrammprodukt
gelöst.
Dieses Computerprogrammprodukt dient der Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens auf
dem erfindungsgemäßen Computersystem,
welches eine Durchführung
des erfindungsgemäßen Verfahrens
in dem begrenzten Zeitraum einer Verkaufskampagne für Telefonbuchanzeigen
erst möglich
macht.
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Nachfolgend
wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen beschrieben,
die anhand von Zeichnungen näher
erläutert
werden. Es zeigen:
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1 zeigt
eine Gesamtansicht des erfindungsgemäßen Verfahrens;
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2 zeigt
eine Teilverfahren eines Ausführungsbeispiels
zur Herstellung von individualisierten Druckerzeugnissen;
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3 zeigt
ein weiteres Teilverfahren des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Bildung
von Kundenklassen;
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4 zeigt
ein weiteres Teilverfahren zur Zuordnung der individualisierten
Kundendaten zu Kundenklassen für
ein weiteres Ausführungsbeispiel; und
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5 zeigt
den Einsatz des Optimierungsverfahrens als Teil eines Ausführungsbeispieles.
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Der
grundsätzliche
Ablauf des Verfahrens ist in 1 dargestellt.
Den Start einer Verkaufskampagne bildet der Schritt 11.
Im Schritt 12 werden in einer Datenbank 121 individualisierte
Daten von potentiellen Kunden in einem Verkaufsgebiet gesammelt.
Das Sammeln der Daten erfolgt aus den unterschiedlichsten elektronischen
und nichtelektronischen Datenquellen 13. Dabei werden die
nichtelektronischen Datenquellen eingescannt und somit auch elektronisch
verfügbar
gemacht. Beispiele für
nichtelektronische Datenquellen für den Schritt 12 wären Telefonbücher von
konkurrierenden Verlagen und die darin enthaltenen Anzeigen. Alle
zu einem potentiellen Kunden gehörenden
Daten sind in der Datenbank 121 individuell adressierbar.
Die Adressierbarkeit kann beispielsweise über die Telefonnummer des potentiellen
Kunden oder auch über
den Unternehmensnamen mit zugehöriger
postalischer Adresse erfolgen. Dem Fachmann sind derartige Adressierungsvarianten
geläufig.
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Bei
der Verarbeitung von nichtstrukturierten Datenquellen ist eine automatische
Erkennung der textlichen Inhalte – z.B. mittels OCR – denkbar.
Je weiter der Detaillierungsgrad und der Umfang der Datenquellen
ist, desto bessere Verkaufsergebnisse können erwartet werden.
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Als
Inhalt der Datenquellen kommt Folgendes in Betracht: detaillierte
Angaben zum potentiellen Kunden wie Ansprechpartner, Unternehmensgröße, Produkt-
und Dienstleistungsangebot, angesprochene Kundengruppen, Branchen-
und Subbrancheninformationen, Anzeigenumsatzinformationen der potentiellen
Kunden über
einen historischen Zeitraum, Umsatztrends, durchgeführte Anzeigenprogramme – insbesondere
Information über
das derzeitige Anzeigenprogramm, dessen Layout, dessen Typ von Anzeige,
dessen Farbaufbereitung, dessen Größe, u.s.w. –, Information über zurückliegende
Beschwerden, Information zur Finanzsituation inklusive einer Kredithistorie,
Historie der Ansprechpartner inklusive persönlicher Präferenzen sowie die Neigung
zu bestimmten Produkten, die geografische Reichweite des Unternehmens – insbesondere
darüber,
ob das Unternehmen auch in anderen geographischen Regionen verkauft
bzw. ob Zweigniederlassungen vorhanden sind –, Information über Mitbewerber
wie beispielsweise die Namen der unmittelbaren Mitbewerber, deren
Umsatzprofile sowie deren Anzeigenprogramme als auch die Anzeigenhistorie
der direkten Mitbewerber; Information über zum Telefonbuch konkurrierenden
Mediendaten wie beispielsweise Informationen aus Zeitungen, Radio,
Fernsehen, Internet und anderen Medien, die der potentielle Kunde
nutzt, wie beispielsweise auch Ausgabenprofile für diese anderen Medien. Des
weiteren ist es denkbar, allgemeine Marktinformationen wie beispielsweise
einen Geschäftsklimaindex,
der auf einzelne Branchen bzw. Subbranchen herunter gebrochen ist,
mit einzubeziehen. Das bezieht sich auch auf die wirtschaftliche
Leistungsfähigkeit
einer bestimmten Anzeigenregion, Information über die vorhandene Arbeitslosigkeit,
sowie Bewertungen der Klasse der Angebote eines bestimmten, potentiellen
Anzeigenkunden. Alle oben genannten Detailparameter sind als Beispiele zu
verstehen. Die grundsätzliche
Idee besteht darin, so viel Information wie möglich über einen potentiellen Anzeigenkunden
in der Datenbank 121 weiterverarbeitbar zu sammeln.
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Im
Schritt 14 erfolgt eine Bewertung der in der Datenbank 121 gesammelten
Daten sowie die Generierung von Bewertungsparametern. Das lässt sich
beispielsweise durch Bewertungsfaktoren für unterschiedliche Informationsklassen
in der Datenbank bewerkstelligen. Die Regeln für die Bewertung sind von außen vorgebbar.
Sie können
für jede
Verkaufskampagne neu eingestellt werden. Typischerweise wird ein
erfahrener Vertriebsmitarbeiter die Regel zur Gewichtung der individuellen
Bewertungsparameter zu Beginn einer Verkaufskampagne festlegen.
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Nachdem
eine Bewertung generiert wurde, in der den individualisierten Daten
in der Datenbank 121 Gewichtungsparameter zugeteilt wurden,
erfolgt im Schritt 16 die Erzeugung von individualisierten Druckerzeugnissen 17.
Diese bestehen aus Präsentationsfoldern
mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Seiten. Diese Druckerzeugnisse 17 basieren auf
bestimmten Druck-Templates, die so gestaltet sind, dass der Informationstyp
pro Seite des Präsentationsfolders
vorher festgelegt ist. Die Templates legen auch das generelle Layout
des Präsentationsfolders
fest. Basierend auf der Bewertung in Schritt 14 werden
nun einerseits der Template-Typ ausgewählt als auch die einzelnen
Seiten des Präsentationsfolders 17 mit
den Informationen aus der Datenbank 121 gefüllt. Dabei
ist durch das template bestimmt, welche Informationen an welche
Stelle des Präsentationsfolders 17 gedruckt
werden. Wenn mehr Informationen pro Seite bzw. pro Seitenanteil
zur Verfügung
stehen, als Druckraum verfügbar
ist, werden diejenigen Informationen ausgewählt, die im Schritt 14 die
höchsten
Bewertungsparameter erhalten haben. In einem ersten Ausführungsbeispiel
ist ein Druckerzeugnis pro potentiellem Kunden vorgesehen. In diesem
ersten Ausführungsbeispiel
kann der Schritt 18 auch übersprungen werden und das
Verfahren endet in diesem Fall mit Schritt 19.
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In
dem ersten Ausführungsbeispiel
ist weiter vorgesehen, dass die in der Datenbank 121 vorhandenen
individualisierten Kundendaten in einem einzigen Verarbeitungsschritt
bewertet werden und daraus Druckerzeugnisse 17 in Form
von Kundenbroschüren 23 – wie in 2 dargestellt – erzeugt
werden. Der Schritt des Bewertens 14 und der Schritt des
Erzeugens 16 finden quasi in einem einzigen Verfahrensschritt
statt, der in 2 mit der Bezugsziffer 22 („Prozess
A") versehen ist.
Bei großen
Datenmengen (mehrere tausend Kunden) kann es allerdings vorkommen,
dass die von außen
zugeführten Bewertungsregeln
bei Schritt 14 sehr komplex werden, und zusätzlich Abhängigkeiten
der Kundendaten mit Mitbewerbsinformationen untereinander nur eine
geringe oder gar keine Berücksichtigung
finden.
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Aus
diesem Grund ist ein zweistufiger Bewertungsprozess in dem erfindungsgemäßen Verfahren
vorgesehen, das in den 3 und 4 dargestellt
ist. Zunächst
werden typische Kundenklassen 33 gebildet. Die Bildung
dieser Kundenklassen basiert beispielsweise auf der Kundengröße, der
Branche, in der der Kunde tätig
ist, das Mitbewerberumfeld, geographischen Informationen usw.. Die
Regeln für
die Festlegung der Kundenklassen I bis M sind individuell anpassbar
und können
pro Verkaufskampagne neu definiert werden. Es wird dabei insbesondere
auf das Expertenwissen von Mitarbeitern des Verkaufsteams zurückgegriffen.
Dieser Rückgriff
auf manuelle Eingriffe ist aber nicht zwingend erforderlich, sondern
stellt eine Option dar. Dabei sind die Kundenklassen 33 derart
gestaltet, dass sich alle individualisierten Kundendaten der Datenbank 121 jeweils einer
Kundenklasse I bis M zuordnen lassen. Ein entscheidender Punkt dabei
ist, dass die Anzahl der Kundenklassen wesentlich geringer ist als
die Anzahl der potentiellen Kunden in der Datenbank 121.
Es hat sich gezeigt, dass mit einer Anzahl von Kundenklassen gut
gearbeitet werden kann. Es ist aber auch eine geringere Anzahl von
Kundenklassen denkbar. Die Anzahl der potentiellen Kunden in der
Datenbank 121, die auf diese ca. 100 Kundenklassen abzubilden ist,
beträgt
in der Regel mehrere Tausend, kann aber auch mehrere Millionen betragen.
Durch ein verändertes
Verhältnis
von Kundenklassen zu Kundendaten ändert sich das grundsätzliche
Verfahren nicht. Die Zuordnung der Kundendaten 21 zu den
Kundenklassen 33 ist in 3 als „Prozess
B" mit der Bezugsziffer 32 bezeichnet.
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Dieses
in Ausführungsbeispiel
2 zur Anwendung kommende Teilverfahren, welches unter Berücksichtigung
von 3 gerade beschrieben wurde, wird in Schritt 14 in 1 ausgeführt. In 1 sind auch
die Prototypenklassen und die Zuordnung der Kundendaten 15 als
Ergebnis der Bewertung erkennbar. Die Erzeugung 16 von
individualisierten Druckerzeugnissen 17 geschieht in dem
Ausführungsbeispiel 2
durch das in 4 dargestellte Teilverfahren.
Dieses sieht zur Erzeugung der individualisierten Druckerzeugnisse 17,
die hier in Form von unterschiedlichen Kundenbroschüren 23 erscheinen,
vor, die Kundendaten, z. B. Kunde-1-Daten mit der relevanten Kunden-Klassen 33 und
den zur jeweiligen Klassen gehörenden
Druck-Templates im „Prozess
C" 42 zu verknüpfen. Das
besondere an diesem „Prozess
C" 42 ist,
dass nicht eine Broschüre 23 pro
Kunde erzeugt wird, sondern dass mehrere Kundenbroschüren – Kunde-1-Broschüre 1, Kunde-1-Broschüre 2, Kunde-1-Broschüre N – erzeugt
weiden. Dabei hat letztlich der den Kunden besuchende Außendienstmitarbeiter
des Telefonbuchverlages die Auswahlmöglichkeit darüber, welche
der Kundenbroschüren 23 er
tatsächlich
in seinem Verkaufsgespräch
einsetzt. Dabei beinhaltet der Schritt 16 des Erzeugens von
individualisierten Druckerzeugnissen nicht nur den tatsächlichen
Ausdruck der individuellen Kundenbroschüren 23, sondern diese
werden auch nach vorgebaren Regeln klassifiziert, und es wird zusätzlich festgehalten
und gespeichert, welche Information basierend auf welcher Bewertung
an welche Stelle der Templates auf den Präsentationsfolder gedruckt wurde.
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Nach
dem oben der generelle Ablauf des Verfahrens beschrieben wurde,
soll nun auf einzelne Aspekte der vorliegenden Erfindung in einem
höheren
Detaillierungsgrad eingegangen werden. Die oben erwähnten Regeln,
die in den Schritten 14 und 16 angewendet werden,
können
unterschiedliche Prioritäten
bei der Erzeugung der Kundenbroschüren berücksichtigen. Dabei können unterschiedliche Markt-
und Produktstrategien des Telefonbuchanbieters Berücksichtigung
finden. Diese berücksichtigen unter
anderem die für
eine bestimmte Verkaufskampagne festgelegten, übergeordneten Regeln. Sie können beispielsweise
die Größe der zu
verkaufenden Anzeige betreffen oder die Farbauswahl für eine Anzeige
oder andere Parameter, die zur Gestaltung einer individuellen Anzeige
in einem Telefonbuch erforderlich sind. So können in einer wirtschaftlich
benachteiligten Zone auch individuelle Rabatte im Zusammenhang mit
bestimmten Anzeigengrößen vorgeschlagen
werden. Wenn andererseits der Verlag eine neue Produktlinie (z.B.
Mobilfunk) startet, möchte
er, dass der Gesamtvertrieb seinen Fokus auf dieses neue Produkt
richtet. Dieses kann bei der Generierung einer Bewertung in Schritt 14 der
individualisierten Daten Berücksichtigung
finden. Durch diese veränderte
Bewertung wird im Schritt 16 beim Erzeugen der individualisierten
Druckerzeugnisse bzw. der Kunden-individuellen Broschüren ein
anderer Inhalt im Rahmen der Templates erzeugt.
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Bei
der Erzeugung von individualisierten Druckerzeugnissen bzw. Kundenbroschüren im Schritt 16 ist
zu berücksichtigen,
dass dem Kunden nicht nun ein Anzeigentyp vorgeschlagen wird, sondern
jede Kundenbroschüre
kann zwei alternative Vorschläge
für zwei
unterschiedliche individuelle Anzeigen, insbesondere unterschiedlicher
Größe und damit
auch preisliche Unterschiede enthalten. Diese beiden Anzeigenalternativen
kann der Kunde nicht auf Anhieb erkennen, da durch die spezielle
Form des Präsentationsfolders
verhindert wird, dass beide Anzeigenarten gleichzeitig sichtbar
sind. So kann der Vertrieb sich darauf konzentrieren, die höherwertige Anzeige
zuerst zu verkaufen, und wenn er damit nicht durchdringt, hat er
weiterhin die Möglichkeit,
das alternative Angebot zu präsentieren.
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Neben
den oben erwähnten
Anzeigenvorschlägen
können
die Kundenbroschüren
weitere Druckfelder für
Informationen in den Templates enthalten. Diese beinhalten beispielsweise:
die ursprünglichen
Datenquellen, allgemeine vertriebsunterstützende Materialien des Verlages,
spezifische Verkaufsargumente, weitere Angebote des Verlages, die
Regeln, nach denen die Anzeigenvorschläge generiert wurden, sowie
ein gezielter Gesprächsleitfaden
für das
Verkaufspersonal. Auch diese Gesprächsleitfaden sind individuell
ausgestaltet. Wenn der Kunde beispielsweise bisher eine kleine Schwarz-Weiss-Anzeige
hat, und der Vorschlag der ist, in Zukunft mit einer großformatigen
Farbanzeige aufzutreten, sollte der Gesprächsleitfaden genau die entsprechenden
Argumente berücksichtigen.
So ist es beispielsweise möglich,
dass der bisherige Auftritt eines spezifischen Kunden im Vergleich
zu seinen direkten Mitbewerbern unterrepräsentiert ist. Das würde der
Fall sein, wenn er bisher mit einem kleinen Schwarz-Weiss-Anzeige
vertreten ist, während
die drei wichtigsten Konkurrenten großformatige, farbige Anzeigen
geschaltet haben.
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Im
Folgendem soll auf das selbstlernende Verhalten des Verfahrens,
das zur Ausführung
ein Computersystem benötigt,
eingegangen werden. Dazu soll auf den in 1 dargestellten
Schritt 18 „Erfassen
von Erfolgsparametern und Verarbeitung zur Modifikation von Bearbeitungsregeln" eingegangen werden.
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Die
wesentlichen Variablen im computerausgeführten Verfahren sind: die Kunden
mit allen kundenrelevanten Daten, Kundenklassen, die im Wesentlichen
Prototypklassen von Modellkunden darstellen, Bewertungsregeln, Templates
zur Erzeugung der Druckerzeugnisse, die eigentlichen Broschüren, sowie
die individuellen Vertriebsmitarbeiter. Am Ende einer Anzeigenverkaufskampagne
werden nun Informationen darüber
bereitgestellt, welcher Verkäufer mit
welcher Kundenbroschüre
und zu welchem Preis neu verkaufen konn te. Auch diese Informationen werden
als Teil des Verfahrens zur späteren
Weiterverarbeitung gespeichert. Die Speicherung kann auch in der
Datenbank 121 oder in einer anderen Form erfolgen. Die
Verarbeitung in Schritt 18 beinhaltet eine Analyse, welche
die Kundensituation, die durch die Gesamtheit der für einen
spezifischen Kunden verfügbaren
Daten repräsentiert
ist, der Nutzung einer speziellen Kundenbroschüre, der Person des Verkäufers sowie
weiterer für
den Verkaufsprozess erforderlicher Parameter analysiert. Die Ergebnisse dieser
Analyse werden typischerweise in Form von Tabellen gespeichert.
Andere Formen sind denkbar. Eine graphische Darstellung der Ergebnisse
zeigt einem erfahrenen Vertriebsleiter, ob eine Verschiebung der
Bewertungskriterien, die in Schritt 14 zur Bewertung der
individualisierten Daten erforderlich sind, vorgenommen werden muss,
und ob bei einer nächsten
Kampagne bei der Generierung einer Bewertung andere Schwerpunkte
gesetzt werden müssen,
so dass es zu einer Neubildung von Prototypklassen und einer anderen
Zuordnung der Kundendaten 15 kommt. Andererseits können die
tabellenartigen Ergebnisse aber auch direkt zu einer Beeinflussung
der Schritte 14 und 16 führen. Denkbar ist z. B. das
automatische Verwerfen von bestimmten vorgegebenen Druck-Templates,
die durch erfolgreichere ersetzt werden. Erfolgsreich bedeutet in
diesem Zusammenhang, dass es eine höhere Abschlusswahrscheinlichkeit
zwischen Vertriebsmitarbeiter und Kunde gibt. Außerdem ist eine Neuzuordnung
von Zielkundenrelevanten Informationen aus der Datenbank 121 auf die
Templates der Druckerzeugnisse 17 vorstellbar. Dabei ist
es möglich,
dass die Reihenfolge der Verkaufsargumente die im Gesprächsfaden
erwähnt werden,
nicht nach aufsteigender, sondern nach absteigender Wichtigkeit
sortiert werden. Andere denkbare automatisierte Anpassungsregeln
umfassen eine veränderte
Farbauswahl bei den einzelnen Seiten der Templates der einzelnen
Kundenbroschüren, eine
größere oder
geringere Anzahl von Kundenbroschüren für einen Kunden, aus denen der
Vertriebsmitarbeiter auswählen
kann, die Auswahl eines anderen Templates usw.. Dem Fachmann erschließt sich
dabei eine Vielzahl von unterschiedlichen Kombinationsmöglichkeiten.
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Die
erneute Anwendung des Verfahrens mit neuen Feedback-Informationen
ist durch die punktierte Linie von „Stop" 19 zu „Start" 11 in 1 dargestellt.
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Insgesamt
erlaubt das vorgeschlagene Verfahren zweifache Optimierungs- bzw.
Lernmöglichkeiten.
Einerseits kann durch die oben erwähnte Analyse ein Vertriebsexperte
die Bewertungsregeln zur Bildung von Kundenklassen modifizieren,
andererseits kann das System, welches das Verfahren ausführt, selbst
basierend auf den zurückgeführten Informationen
aus dem Verkaufsprozess, diesen vertriebsmitarbeitergerecht und
kundengerecht optimieren. In 5 ist dieser
Sachverhalt dargestellt. Dabei gliedert sich der abstrakte Lernpxozess 51 in
einen expertengestützten
Lernzyklus 52 und einen nutzungsgestützten Lernzyklus 53.
Der expertengestützte
Lernzyklus bezieht sich dabei auf die Festlegung von Regeln zur
Bildung von unterschiedlichen Prototypenklassen. Andererseits bezieht
sich der nutzungsgestützte
Lernzyklus auf Nutzung der individualisierten Druckerzeugnisse bzw.
Kundenbroschüren
im Verkaufsprozess. Durch die oben erwähnten automatischen Modifikationen
der Erscheinungsbilder der Druckerzeugnisse wird ein selbstoptimierter Prozess
abgebildet. Wenn sich beispielsweise im Laufe von mehreren Anzeigenverkaufskampagnen herausstellt,
dass ein bestimmter Vertriebsmitarbeiter überwiegend mit einer bestimmten
Art von Kundenbroschüre
den größten Verkaufserfolg
hat, wird das von einem Computer ausgeführte Verfahren dem Vertriebsmitarbeiter
für einen
bestimmten Kunden bzw. Kundentyp nur noch eine geringere Anzahl – evtl.
sogar nun noch eine Art – von
Kundenpräsentationsfolder
anbieten. Auf diese Weise können
wiederum Kosten und Zeit im Vertriebsprozess gespart werden.
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Zur
Selbstoptimierung des Verfahrens auf einem Computersystem werden
dabei dem Fachmann bekannte Verfahren genutzt. Dazu gehören Autoklassifikationssysteme,
Case-Based Reasoning,
Entscheidungsbaumverfahren, Clusterbildung, Wahrscheinlichkeitsanalysen
sowie weitere Analyse- und Optimierungsverfahren, die dem Fachmann
bekannt sind.