Scoring / Profilierung
		Die optimale, zielgenaue Identifikation von Kunden ist eines der wichtigsten Ziele von Customer Relationship Management (CRM) Programmen. Dabei stellen sich drei Aufgaben:
		1.   Den Kundendatenbestand (Data Warehouse) vereinheitlichen und zusammenführen 2.   Techniken zur optimalen Kundenselektion entwickeln 3.   Nutzung der Ergebnisse für Marketing und Effizienzkontrolle durch Feedback der Resultate in das Data Warehouse.
		Für Kundenselektion werden heute oft Data Mining Verfahren eingesetzt. Systematika setzt seit 1990 Data Mining zur Maximierung von Response-Raten ein. Wichtigste Erfolgsfaktoren beim Einsatz von Data Mining sind das genaue Verständnis der Ausgangslage (Daten und Ziel), transparente Mining-Verfahren sowie sorgfältige Kontrolle der Ergebnisse mit mehreren Verfahren. Wenn für gezieltes Marketing nicht genug Daten vorliegen oder wenn neue Kunden mit vordefinierten Merkmalen gesucht werden sollen, empfielt sich der Zukauf von mikrogeografischen Daten. Systematika hat mit Consodata das Profilierungstool Microprofiler entwickelt. Durch Scoring-Verfahren, z.B. Kreditscoring, werden Kundenmerkmale in einem einzigen Wert hoher prognostischer Güte zusammengefasst; durch Profilierungs-Verfahren werden komplexe Merkmalskonstellationen verglichen und Muster abgeglichen oder hochgerechnet. Systematika liefert fertige Kunden-Management-Module für CRM-Lösungen. Im Microprofiler werden die Kunden ausgewählt, deren Profil zu einem Zielverhalten optimal passt. Systematika-Projekte:
		Vorhersage von Kaufwahrscheinlichkeiten von Versandhauskunden Auswahl von Katalog-Empfängern nach höchster Reaktionswahrscheinlichkeit Cross-Selling im Finanzdienstleistungssektor Retention-Scoring Kreditrisiko-Analysen Microprofiler