Bahn und Data Mining

Als Nicht-Datenanalyst könnte man an glückliche Zufälle glauben, da ich aber das Gegenteil davon bin, fällt mir durchaus auf, dass die Deutsche Bahn zum Zwecke der Kundenbindung und Umsatzerhöhung meine Verbindungssuchen analysiert und mir dann Angebote und Gutscheine massschneidert. Wie anders sollte es sonst zu erklären sein, dass ich für den 24.11. kürzlich mehrfach eine Zugverbindung Leipzig-Wil(CH) gesucht, aber nicht gebucht habe und daraufhin gerade vorhin per email einen Gutscheincode über 10 EUR für eine Zugfahrt in die Schweiz erhalten habe, der genau bis zum 24.11. gültig ist? Sorry, Herr Bereichsleiter Marketing und Frau Leiterin Kundenbindung, ein bisschen verschleiern könnt ihr schon noch, woher die Idee für den Gutschein kommt. Aber super ist die Idee ansonsten schon, nennt sich halt auf Neudeutsch einfach CRM. Jetzt muss ich nur noch durch gezieltes Experimentieren rauskriegen, nach welchen Regeln da Gutscheine verteilt werden, so dass ich mein Verhalten auf Gutscheinmaximierung hin optimieren kann. In dem Fall hat die DB aber nicht mal was gewonnen oder zusätzlichen Umsatz/Gewinn gemacht, ich habe nur meinen Ticketkauf vorgezogen.

Das ist so ähnlich wie die Migros, die mir zielgruppengerichtete Werbung für neue laktosefreie Produkte geschickt hat, nachdem ich mehrfach was laktosefreies dort gekauft hatte. Umsatzsteigerung und Kundenbindung funktionieren also ganz gut und mich wundert’s halt überhaupt nicht. War doch das Informatikstudium tatsächlich zu was nutze 🙂 Aber eigentlich verlagere ich nur meine Umsätze, so dass ich mehr Bonuspunkte kassiere, wenn’s mal wieder irgendwo welche gibt. Ich kauf trotzdem keine Chips, nur weil die grad 20% Rabatt (=20x Punkte) haben. Wenn’s jetzt noch 1l-laktosefrei-Frischmilch bei der Migros gäbe, wäre mir der wesentliche Grund genommen, zum Coop zu gehen. Nur: negative Präferenzen kann ich durch mein Einkaufsverhalten schlecht ausdrücken, denn die sehen ja nicht, was ich nicht gekauft habe.

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