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ist ein microgeografisches Analyse- und Optimierungsverfahren. Von uns entwickelt und mit über 1.000 Analysen, Tests und Einsätzen in der Praxis erprobt.

Stetige Kontrollen und Aktualisierungen gewährleisten permanente Anpassungen auf die sich verändernden Marktsituationen.

LQ hilft Ihnen bei der

• Anreicherung Ihrer Kunden-/Interessentenbeständen mit wertvollen Zusatzdaten
  Einsatzmöglichkeiten
• Neukunden-/Neuspendergewinnung
  Einsatzmöglichkeiten

Alle Details wie Basisdaten, Bildung der Altersklassen, sämtliche LQ-Variablen incl. Beschreibungen sowie Informationen zum Datenschutz finden Sie in der Broschüre :
List-Qualifying

LQ ergänzt die in Ihrer Database vorhandenen Kunden-/
Interessentendaten mit wertvollen Zusatzinformationen und
ermöglicht somit aussagekräftige Analysen.
Dadurch haben Sie wesentlich bessere Voraussetzungen für
Optimierungen in vielen Bereichen:

• Erkennen geeigneter Potenziale für cross-selling-Aktivitäten
• höhere Absicherung bei Prognosen für Kundenrentabilitäten
• Definitionen erfolgversprechenster Segmente bei Reaktivierungsmaßnahmen
• Sichtbarmachen von Interessenten-Cluster mit hohen Umwandlungschancen

Dies sind nur vier Beispiele für die zahlreichen Einsatzmöglichkeiten
von List-Qualifying (LQ) auf kundeneigene Adressbestände.

beim Einsatz von Fremdlisten steht in der Regel nur ein
Gruppenmerkmal zur Verfügung ( Käufer letzte 6 Monate, etc).
Erst die Ergänzung um LQ-Daten ermöglicht hier eine sinnvolle
Optimierung.
Wir unterscheiden dabei zwei Vorgehensweisen:

• Pre Scoring

Dieses Verfahren ist dann sinnvoll, wenn die Zielgruppe bekannt
ist und eine möglichst homogene Struktur aufweist.
Die Fremdlistendaten werden um LQ-Daten angereichert und
darüber ein Scoring mit definierten Variablen erstellt.

• Ex-post-Analyse, Optimierung und Scoring

Hierbei wird mit den Fremdlisten zunächst ein Mailing durchgeführt
und danach die Reagierer auf dem Mailband gekennzeichnet.
Anschließend wird eine Mail-Response-Analyse z.B. unter Verwendung
einer Regressions-Analyse eingesetzt.
Die Regressionsformel zeigt auf, welche Variablen und mit welcher
Gewichtung dazu geeignet sind, die Anzahl der Reagierer zu erhöhen.

List-Qualifying ist ein microgeografisches Analyse- und Optimierungs-
verfahren.
Von uns entwickelt und mit über 1.000 Analysen, Tests und
Einsätzen in der Praxis erprobt.
Stetige Kontrollen und Aktualisierungen gewährleisten permanente
Anpassungen auf die sich verändernden  Marktsituationen

Die Basis des LQ-Systems bildet ein flächendeckendes, mikrogeografisches
Zellensystem über Deutschland, mit ca. 5,7 Millionen Zellen. Jede Zelle
enthält durchschnittlich ca. 7 Haushalte, wobei aus datenschutzrechtlichen
Gründen das Minimum bei 5 Haushalten liegt.

Die nächsten mikrogeografischen Ebenen über den Zellen sind Strassen
bzw. Straßen-Abschnitte, Orte, Gemeinden, Postleitzahlen, Kreise, Regierungsbezirke
und Bundesländer

Jeder dieser ca. 5,7 Millionen Zellen sind bis zu 50 statistische
Informationen zugeordnet, die z.B. Aussagen über Wohnverhältnisse,
Kaufkraft, Konsumaffinitäten, Wertetypologien und vieles mehr zulassen

Dieses System ist nach dem BDSG (Bundesdatenschutzgesetz) zulässig, da
es sich bei den Informationen auf Basis der Zellen um statistische und nicht um
personenbezogene Daten handelt.

Ein großer Vorteil des LQ-Systems ist seine Übertragbarkeit auf jede
beliebige Adressdatei. Für die Zuordnung der Zellendaten ist lediglich
die PLZ, die Strasse und die Hausnummer erforderlich.

0 = ohne Zuordnung
1 = 18 – 30 Jahre
2 = 18 – 40 Jahre
3 = 18 – 50 Jahre
4 = 31 – 50 Jahre
5 = 31 – 60 Jahre
6 = 41 – 60 Jahre
7 = > 40 Jahre
8 = > 50 Jahre
9 = > 60 Jahre

Die Zuordnung auf die Altersklassen erfolgt über Vornamenstabellen, wobei
die Wahrscheinlichkeit der richtigen Zuordnung auf jede Altersklasse
mindestens 66% beträgt. Diese Zuordnung erfolgt nach dem Prioritätenprinzip.
D.h. es wird bei jedem Vornamen geprüft, für welche Altersklasse der höchste
Wert vorliegt.
Beispiel: Vorname mit Wahrscheinlichkeit 41-60 Jahre > 66% = Klasse 6,
wenn < 66%, dann Prüfung, ob > 40 Jahre > 66% dann = Klasse 7.
Diese Klassifizierung ist sinnvoller, als eine starre Skalierung
wie z.B. 18-30, 31-40, 41-50, etc., da dabei oft die Wahrscheinlichkeit
einer richtigen Zuordnung unter 50% liegt. Dies wiederum bedeutet, dass der
Vorname mit größerer Wahrscheinlichkeit nicht in dieser Altersgruppe liegt.

V02 = Altersklassen
V52 = Ein- und Zweifamilienhäuser (Gebäude-Typen)
V58 = hohe bis sehr hohe Postkaufaffinität
V14 Konsum orientiert – sehr hohes Preisniveau
(hier wird überproportional auf einem sehr hohen Preisniveau konsumiert)
V44 Konsum orientiert – hohes Preisniveau
(hier wird überproportional auf einem hohen Preisniveau konsumiert
V15 Konsum orientiert – mittleres Preisniveau
(hier wird überproportional auf einem mittleren bis preisbewussten Niveau konsumiert)
V13 exklusiver Lifestyle / ambiente- und genuss – orientiert
(Lebensqualität durch die schönen und angenehmen Dinge)
V17 Spontankauf – orientierte
(Wünsche sofort erfüllen, spontan reagieren)
V19 Gewinn- und Glücksspiel – orientierte
(hoffen auf Glück, Gewinne und Wunder)
V20 Print-Medien / lese – orientiert
(lesen zur Informationsbeschaffung und Unterhaltung)
V25 Mode / Kosmetik / Outfit – orientiert
(mit Kleidung, Kosmetik und Schmuck immer auf dem laufenden sein)
V26 sozial – orientiert
(mit vorhandenen Mitteln und sozialem Engagement sinnvoll helfen)
V28 Haus- / Garten – orientiert
(rund um Haus und Garten – die arrivierten und die häuslichen)
V32 IT / online – orientiert
(Kommunikation total – mit allen zur Verfügung stehenden Geräten und Medien)
V34 leistungs- / status- / Finanz – orientiert
(erfolgreiche Entscheider-Haushalte mit allen ihren Möglichkeiten)
V36 Gesundheits- / Wellness – orientiert
(die eigene Gesundheit steht im Mittelpunkt der Kaufentscheidungen dieser Gruppe)
V46 Zeitgeschehen- / Bildungs- / Umwelt – orientiert
(es werden Informationen aller Art genutzt, um überdurchschnittlich vorhandenes Wissen und Bildung zu erhöhen)

Ausführliche Beschreibungen dieser Variablen finden Sie in der Broschüre  List-Qualifying

Dieses System ist nach dem BDSG (Bundesdatenschutzgesetz) zulässig,
da es sich bei den Informationen auf Basis der Zellen um statistische und
nicht um personenbezogene Daten handelt.