Een financiële dienstverlener biedt verschillende spaar- en beleggingsproducten aan. Ongeveer 25.000 klanten nemen reeds het internet spaarproduct af. Om de omzet voor het internet spaarproduct te verhogen wil de financiële dienstverlener een actie opzetten om cross-selling te bevorderen. Er is besloten om een mailing te sturen aan bestaande klanten die nog geen internet spaarproduct afnemen.

Wie benaderen?
Na frequentietelling blijkt dat van het totale bestand 320.000 klanten het internet spaarproduct nog niet afnemen. De financiële dienstverlener wil op dit moment echter niet 320.000, maar slechts 40.000 mailingen versturen. Hoe selecteren we de meest kansrijke prospects voor dit product?

Scoremodel
Met behulp van de regressiemodule is het mogelijk om een regressiemodel, ook wel scoremodel genoemd, te maken om te voorspellen welke klanten de hoogste scoringskans hebben om het internet spaarproduct af te nemen.

Voor de ontwikkeling van een scoremodel worden de volgende stappen doorlopen:
1. Bepaling van de afhankelijke en onafhankelijke variabelen
De afhankelijke variabele (datgene wat voorspeld wordt) is in dit geval het wel of niet afnemen van het internet spaarproduct. De onafhankelijke variabelen zijn de kenmerken uit de Geo-Marktprofiel postcode database.
2. Analyse- en controlegroep
Bij het maken van een model vindt een verdeling plaats van het totale bestand in een analyse en een controle groep. Het model wordt gebouwd op de analysegroep en vervolgens wordt het model getoetst aan de controle groep.
3. Schatting en toetsing van een model
De data waarmee het model wordt geschat is de analysegroep. Allereerst wordt bepaald welke postcodekenmerken de meeste voorspelkracht hebben en een logisch verband hebben met de te voorspellen variabele. Vervolgens worden de voorspellende variabelen beoordeeld op onderlinge afhankelijkheid en statistische betrouwbaarheid. Daarna wordt het model daadwerkelijk geschat.
Een eerste controle om te kijken of het model inderdaad het afnemen van meerdere producten voorspelt is een gainschart op het analyse bestand. Hierbij wordt het bestand op basis van de regressiescore gesorteerd van hoog naar laag en in 10 even grote klassen
verdeeld. Om er zeker van te zijn dat het geschatte model niet op toevalligheden berust, wordt het model ook toegepast op een controlegroep.
4. Toepassing van het model
De uitkomsten van het regressiemodel zijn veelbelovend! In de eerste klasse is de kans op het aantreffen van internet spaarklanten 3,3 maal zo groot als gemiddeld.

Resultaten
De klanten met de hoogste scores zijn geselecteerd voor de direct mailing. De respons op de mailing is veel hoger dan verwacht, doordat de meest kansrijke adressen zijn geselecteerd. De product manager van internet sparen is zeer tevreden. Naast het benaderen van de eigen klanten, wil de financiële dienstverlener ook nieuwe prospects gaan benaderen. Voordeel van het gemaakte scoremodel met behulp van postcode kenmerken is dat het op elk gewenst adressenbestand kan worden toegepast. Elk adres in Nederland heeft immers een postcode. Met behulp van het scoremodel kunnen uit ieder bestand de meest kansrijke adressen worden geselecteerd.

Actueel: De Staatsloterij

Een groot bedrijf dat kortgeleden negatief in het nieuws kwam is de Staatsloterij. Nadat de Hoge Raad uitspraak had gedaan dat de loterij zich gedurende een langere periode schuldig maakte aan misleiding zorgde dit voor veel onrust onder deelnemers. Zo werd er uitgesproken dat er misleidende informatie werd gegeven over winkansen, de hoogte van prijzen en zou de uitslag te manipuleren zijn. De loterij besloot meteen een bureau in te schakelen om dit nader te onderzoeken. Wat bleek was dat de Staatsloterij volledig betrouwbaar is. Toch heeft alle negatieve berichtvorming wel gezorgd voor een flinke dosis reputatieschade. In enquetes en polls onder meespelende leden is te zien dat het vertrouwen drastisch gedaald is. Hier tegenover heeft de organisatie paginagrote advertenties in de landelijke kranten en zelfs video’s op Youtube ingezet om excuses aan te bieden voor de onduidelijke communicatie en hierin beterschap te beloven. Een voorbeeld van het boetekleed aantrekken en niet weglopen voor kritieken in dit geval dus. De tijd zal moeten uitwijzen of het geleden imagoverlies enigszins hersteld kan worden met deze aanpak.

Cross-selling: bij welke kanalen de hoogste kans?