Cube Matrix, Hamburg
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Beschreibung
CuBe Matrix (CUstomer BEhaviour at Point of Sale) ist ein Familienunternehmen mit wissenschaftlicher Tradition. Wir verfügen über Know-how im Bereich Konsumentenforschung, die in von uns entwickelten Algorithmen und Software implementiert wurden.
Optimierung des Kaufprozesses fußt im Kern auf einer Umsatzoptimierung. Die von CuBe Matrix entwickelte Software "SequenceAnalyser" ist ein Untersuchungsinstrument für die Erforschung des Kundenverhaltens. Möglichkeiten der Nutzung von Sequenzen in der Marketingforschung wurden in einem wissenschaftlichen Ansatz von Gorbach & Zeitlin (2009) dargestellt und in einer Software für die Datenerhebung und -analyse implementiert.
Schon viele renommierte Unternehmen haben zahlreiche Studien mithilfe unserer Methodik und Software durchgeführt und sind vom CuBe Matrix Konzept überzeugt.
Alle Rechte für die Methodik und die vorhandenen Softwareprodukte liegen ausschließlich bei CuBe Matrix.
Die Optimierung des Kaufprozesses berücksichtigt unterschiedliche Zielsetzungen, und führt letztlich zu einer gesamthaften Umsatzoptimierung. Die auf die Umsatzoptimierung ausgerichteten Unterziele – Steigerung des Umsatzes und der Werbewirkungseffizienz, die Rationalisierung des Spacemanagement, Identifizierung und Sicherung der besten Muster des Kundenverhaltens – geben einen Überblick über den gesamten Prozess des Kaufens und liefern Gründe für adäquate Entscheidungen von Managern des Unternehmens. Der Aufbau von interpretierbaren mathematischen Modellen des Kaufprozesses erlaubt es, Kundenverhalten noch detailliert und präziser vorherzusagen und zu steuern. Die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten (Abb. 1) reicht vom "klassischen" Kundenverhalten am POS über das Online-Klickverhalten von Internet-Usern bis zur Effizienz-Analyse von Spielzügen im Mannschaftssport. Durch den Einsatz unserer Methoden liefert CuBe Matrix wertvolle Ansätze für eine bessere Vermarktung und liefert u.a. die Antworten auf die Fragen: - Wie bewegen sich die Kunden in einer Räumlichkeit ? - Wie lange verweilen die Kunden durchschnittlich im Raum und den Unterkategorien, und wie verhalten sie sich dort? - Welche Verhaltensmuster zeigen die Kunden? - Wie ist der Kundenfluss bzw. die Verkaufsraumdurchblutung; - Mit wie vielen und welchen Objekten beschäftigen sich die Kunden näher? - Wie viele Anreize und Objekte können die Kunden wahrnehmen und verarbeiten? - Wie ist der Zuwendungskoeffizient für verschiedene Unterräumlichkeiten? - Wie verteilen sich die geplanten und impulsiven Beschäftigungen auf die verschiedenen Räumlichkeiten am POS? - Wie können Probleme der Kundenströme identifiziert werden? - Wie wird die Gestaltung der Räumlichkeiten von Kunden beurteilt? - etc. Die computergestützte Methodik erlaubt es, auf diese und ähnliche Fragen zu beantworten und macht die Interaktions- und Kommunikationsprozesse am POS transparent für ein effektiveres Shop-Management.
In my work "Applying Sequence Analysis in Marketing Research" I have described the sequence analysis state-of-the-art applicable to marketing and social sciences. I have developed a possible solution for a number of controversial sequence analysis problems, including calculating weighed distance between sequences, also accounting for time in between the events, graphical presentation of consecutive data in Euclidean space, algorithmization of mathematical models building process using sequence analysis data. In my research sequence analysis is focused around building mathematical models to interpret, forecast and manage. To support my conclusions, I have completed the exploratory study in the local supermarket focused around sequence analysis objectives. The study uses the following sequences: shopping paths, customer actions at the shelves and customer thoughts gathered during the interviews. The customer groups, identified by the cluster sequence analysis, have produced a significant input for the derived mathematical model. The results of this research could be used in solving problems of interpretation, forecasting and management. The mathematical models building algorithm equally applies to further marketing studies as well as to other social science research.
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- Assoziationsanalyse
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- Programmability
- Pos-Forschung
- Interdisziplinäres Denken
- Fraud Detektion
- Multivatiate Analyse
- Russisch
- Englisch
Wirtschaftsinfo
| PLZ | 22083 |
| Ort | Hamburg |
| Straßen | Humboldtstr. 51-55 |
| Geschäftsname | Cube Matrix |
| USt-IdNr. | DE264916922 |
| Sitz | 22083, Hamburg |
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