Neues in der Kategorie Produktnews

München. Marketingmitarbeiter stehen vor ständig neuen Herausforderungen, wenn es um die Kundenakquise und -Bindung geht. Steigende Versandkosten, knappe Budgets, unzählige Medien und unbefriedigende Customer-Relationship-Management-Software (CRM) machen statistische Analysen wichtiger denn je.

Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, bietet SPSS als weltweit führender Anbieter von Predictive Analytics Software ab sofort PASW Direct Marketing an. Die Softwarelösung vereinfacht und automatisiert die Analyse von Kampagnen und Kunden im Allgemeinen sowie Kundenerwartungen im Speziellen. Die neueste Erweiterung von PASW Statistics 18 wurde speziell für Geschäftskunden entwickelt und benötigt kein Vorwissen über fortgeschrittene Statistikverfahren. Sie transferiert Kunden- und Marktdaten in aussagekräftigen Ergebnissen. Auswertungen, die bisher mehrstufig zusammengesetzt wurden und spezielles Know how über statistischen Verfahren erforderten, können nun in wenigen Minuten erstellt werden. Dies führt zu gezielteren und effektiveren Kampagnen.

PASW Direct Marketing verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, die es Marketingmitarbeitern ermöglicht, schnell komplizierte Auswertungen mit sechs analytischen Verfahren zu erstellen. Dazu gehören Aktualitäts-, Häufigkeits- und Geldwertanalysen (RFM), Clusteranalysen und Prospect Profiling. PASW Direct Marketing ermöglicht es zudem, Kampagnen für potentielle Kunden durch Analyse der Postleitzahlen, Erfassung von Kaufneigungen und Tests mit Kontrollprodukten zu verbessern.

Dazu Dan Skoglund, President der Marketing und Production Services Agentur dbp Chicago: „PASW Direct Marketing ist die perfekte Lösung, auch für technisch weniger versierte Geschäftskunden. Sie liefert Ergebnisse in wenigen Sekunden und gibt Benutzern alle statistischen Werkzeuge an die Hand, die für die einfache Erstellung verschiedener Marketinganalysen benötigt werden.“

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München. SPSS gibt heute seine volle Unterstützung der 4.0-Version von Predictive Model Markup Language (PMML) bekannt. PMML ist der meistverbreitete Standard für Statistik- und Data Mining-Modelle der Data Mining Group (DMG).

Als Mitbegründer sowie aktives Mitglied der Data Mining Group wird SPSS Predictive Model Markup Language Version 4.0 in zukünftige Versionen von PASW Modeler (ehemals Clementine) und PASW Statistics (ehemals SPSS Statistics) integrieren. Um die Produktivität zu steigern und Geschäftsprozesse zu verbessern, können Kunden so einfach und problemlos die robustesten und anwenderfreundlichsten Modeling-Techniken und Visualisierungen nutzen.
PMML Version 4.0 steigert die Produktivität in der Modellvorbereitung und berücksichtigt die Entstehung von Scoring Engines, die PMML aus verschiedenen Quellen nutzen und die Ergebnisse an Entscheidungsträger liefern.“

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Neue Version überzeugt durch verbesserte Recherche- und Reporting-Optionen sowie umfangreiche grafische Darstellungsmöglichkeiten

SPSS stellt eine neue Version seiner statistischen Software-Suite vor: Mit SPSS Statistics 17.0 stehen Statistik-Profis sowie Neueinsteigern erweiterte Analyse-Möglichkeiten zur Verfügung. Darüber hinaus zeichnet sich das neue Release durch verbesserte grafische und tabellarische Darstellungen aus, die komfortabel sämtlichen Unternehmensabteilungen zugänglich gemacht werden können. SPSS Statistics 17.0 kann nahtlos in alle SPSS-Produkte und in die gesamte Unternehmens-IT integriert werden.

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SPSS Clementine und SPSS Predictive Enterprise Services jetzt in DB2 Warehouse 9.5 integriert

SPSS und IBM erweitern die relationale Datenbank DB2 Warehouse 9.5 künftig um leistungsstarke Predictive Analytics-Funktionen. Durch diese technologische Partnerschaft erhalten Kunden einen schnellen Echtzeit-Überblick über ihre Unternehmensdaten. So sind sie bestens auf momentane und künftige Geschäftsherausforderungen vorbereitet. Durch die Integration der Predictive Analytics-Technologie der SPSS-Lösung Clementine und der analytischen Plattform SPSS Predictive Enterprise Services (PES) in DB2 Warehouse 9.5 ist es möglich, Data Mining und Scoring innerhalb des Warehouses abzuwickeln. Für Unternehmen und Organisationen bedeutet dies, dass sie nun ein grafisches Interface an der Hand haben, mit dem sie Data Mining-Modelle schnell und problemlos entwickeln und nutzen können. Auf diese Weise lassen sich versteckte Datenmuster aufdecken, Datenstrukturen für einen besseren Überblick visualisieren und diese Erkenntnisse nutzen, um Geschäftsprozesse zu optimieren.

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