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List-Qualifying (LQ)

ist ein microgeografisches Analyse- und Optimierungsverfahren. Seit 1992 von uns kontinuierlich weiterentwickelt und mit über 1.100 Analysen, Tests und Einsätzen in der Praxis erprobt.

Der Markt verlangt nach immer besseren und innovativen Lösungen zur Analyse und Definition von Zielgruppen. Darauf haben wir reagiert und im Juli 2014 eine Lizenzpartnerschaft für die AZ DIAS Merkmale vereinbart.

Die bisher bei ADp/pb-direkt genutzten Optimierungssysteme (List-Qualifying und Microm) werden nun um mehr als hundert AZ DIAS Merkmalsausprägungen ergänzt. Hierin enthalten sind auch die gemeinsam von AZ Direct, TNS Infratest und der GfK gebildeten Variablen.

Auf dieser einzigartigen Datenbasis können Zielgruppen jetzt noch besser identifiziert  werden, um den Response von Dialogmarketing-Kampagnen nachhaltig zu steuern.

Als Pioniere im Bereich multivariater Optimierungssysteme verfügen ADp und pb-direkt über spezifische Erfahrungen aus mehr als 20 Jahren Praxis in Analyse- und Scoring-Verfahren für unterschiedlichste Kunden und Zielgruppen.

Steigern auch Sie Ihre Ergebnisse durch unsere Erfahrung. Nehmen Sie jetzt Kontakt mit uns auf! Ihre Ansprechpartner

Weitere Informationen finden Sie in unserer Broschüre List-Qualifying

 

 

Einsatzmöglichkeiten für eigene Dateien

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:

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

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

Lesen Sie hierzu auch den Artikel Scoring: Wie Unternehmen wertvolle Kunden reaktivieren aus "Der Versandhausberater-Spezial" Ausgabe 04/2014.

 

 

Einsatzmöglichkeiten in der Neukundengewinnung

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.

  • Mail-Response-Analyse

Nach dem Versand eines Mailings an Fremd- bzw. Haushaltsadressen werden anschließend die Reagierer gekennzeichnet. Die Fragestellung lautet nun: Wie unterscheidet sich ein Reagierer von einem Nichtreagierer auf Basis der erweiterten Merkmale des LQ-Systems? Meist wird hierbei die Regressionsanalyse verwendet mit Regressionsformel und Scoring.

  • Bestands-Analyse

Zusätzlich oder alternativ kann auch der eigene Kundenbestand analysiert werden.Dabei ist die Fragestellung: Wie unterscheiden sich die Kunden vom Durchschnitt aller deutschen Haushalte auf Basis der erweiterten Merkmale des LQ-Systems? Auch hier wird meist die Regressionsanalyse verwendet mit Regressionsformel und Scoring.

Datenschutz

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.

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