Dream Holiday AG - Lösung
1.1 Bei der Clusteranalyse geht es um die automatische Identifikation von Kategorien, Gruppen oder Klassen in bestehenden Daten. Mögliche Fragestellung könnten somit lauten: - Welche Kundengruppen bestehen auf dem Markt für Individualreisen? In einem weiteren Schritt kann analysiert werden, welche Regionen/Packages von welchen Gruppen bevorzugt werden und wer häufig Änderungen an den vorgegeben Packages vornimmt. So können die Produkte besser auf die jeweiligen Gruppen zugeschnitten werden und die Kosten für das Marketing können reduziert werden, da in Zukunft nur die richtigen Personen angeschrieben werden. Ausserdem können die Gruppen unterteilt werden, je nachdem ob sie eher digitale oder persönliche Beratung bevorzugen, wodurch diese Investition besser abgestimmt werden kann.
1.2 Mit der Ausreisseranalyse können abweichende Datensätze identifiziert werden, welche sich deutlich von Cluster / Gruppen abheben und nicht zuordenbar sind. Eine mögliche Fragestellung lautet hierzu: - Gibt es Ausreisser, welche besonders viel Beratung benötigen und somit hohe Kosten verursachen? Darauf aufbauend können diese Beratungen genauer analysiert werden, um solche Ausreisser in Zukunft zu verhindern und zielgerichtetere Beratungen durchzuführen.
1.3 Bei der Regressionsanalyse sollen Zusammenhänge und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Variablen herausgefunden werden. Deshalb könnte eine mögliche Fragestellung lauten: - Gibt es einen Zusammenhang zwischen dem durchschnittlichen Alter der Kunden und dem Reiseziel? So könnte das Hotelportfolio in den Regionen den entsprechenden Bedürfnissen angepasst werden und somit reduziert werden, was wiederum den Administrationsaufwand senkt.
2. Mit der Ausreisseranalyse können nichtzahlende Kunden und Kunden, welche häufig verspätet zahlen, identifiziert werden. So kann das Controlling in einem weiteren Schritt versuchen gemeinsame Merkmale dieser Kundengruppe zu finden, um diese in Zukunft speziell anzugehen.
Auch können mit einem Clustering zuerst Kundengruppen gebildet werden, um danach zu analysieren, welche Gruppen eher zu verspätetem Zahlen neigen.
Mithilfe von Regressionsanalysen können zusätzlich Abhängigkeiten zwischen bestimmten Kundenmerkmalen und der durchschnittlichen Zahlungsdauer identifiziert werden.
Zusätzlich hat das Unternehmen die Möglichkeit ergänzende Daten über ihre Kunden einzukaufen, um so weitere Analysen durchführen zu können.
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