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Wir legen eine View an, verknüpft mit der Adresse mit einer Serie von berechneten Feldern. Diese View lässt sich im ScopeLayout mit der Adresse verbinden und alle Felder aus diesem Scope-Layout für die Selektion der Adresse verwenden.Eine Möglichkeit wäre hier ein Prognosewert aufgrund Vergangenheitsdaten, also wen lohnt es sich, am ehesten anzurufen bestehende
Kunden-Bewertung gemäss dem RFM-Modell (Recency - Frequency - Monetary Value) als grundlegende Kundenbewertung. Dies beantwortet die Frage, wen es sich am ehesten anzurufen lohnt und ermittelt sich aus Umsatz in der Vergangenheit, Kadenz und Zeitraum seit letzter Bestellung und dessen Abweichung von der Kadenz.
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Kunden-Bewertung gemäss dem RFM-Modell (Recency - Frequency - Monetary Value) als grundlegende Kundenbewertung
Letztkauf (Bezüge zusätzliche Spalte "Letztkauf die gefiltert werden kann)
Letztkauf im Verhältnis zur üblichen Frequenz. So merke die Aussendienst-Mitarbeitenden, wenn sich das Bestellverhalten eines Kunden ändert.
Bonität
nach Wein, "wer hat im Zeitraum x, Wein y gekauft": Darstellbar als Liste der Produktkategorien der letzten Bestellung
nach Vertriebsweg "hat an Messe x gekauft"
# | Problem | Lösungsvorschlag | Entscheid | eHinweisHinweis |
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1 | Berechnete Attribute |
| Gut für erste Version | Mit der Spalten-Darstellung kann anschliessend auf jeder dieser Spalten eingeschränkt werden. Durch die speicherbaren Spaltendarstellungen können die Benutzer die beste Wahl fixieren. |
2 | Bestellunterbruch | Besonders zu beachten ist ein allfälliger Bestellunterbruch, wenn der Kunde aus seiner Frequenz herausfällt. Dieser besteht aus Frequenz und Zeitraum seit letzter Bestellung. | Frequenz-Ermittlung: 6 Monate plus saisonales Element Verzögerung, z.B. 1.5 x Frequenz Reduktion, z.B. durchschnittlich nur noch 80 % von vorher in Menge |
Segmente der Adressvorschläge:
4< = Champions
3< = Loyale Kunden
2< = Gelegentliche Kunden
1 < = Wenig Loyal
| Page Properties | ||
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