Adhoc-Analysen mit SAS bzw. SQL auf der SAS Datenbank
Kampagnenerfolgsmessung
Aufbau, Erweiterung und Betrieb von Scoringprozessen (SAS) zur Ermittlung affiner Newsletterempfänger
Koordination von externen Dienstleistern (Emailversand)
Erstellung von Reports/Dashboards mit Tableau
Schulung von internen Mitarbeitern bzgl. SAS- und SQL-Programmierung
Hochschule Universität Münster
Fach: Informatik
Abschluss: Dipl. Informatiker
Schwerpunkte:
Datenbanken, Data-Mining, Software-Entwicklung
Produkte:
Data Mining/Datenanalyse:
SAS 9.4 (Base, Macro)
SAS Enterprise Guide 7.1
SAS Enterprise Miner 14.3
RapidMiner 5
Clementine 12.0
IBM SPSS Modeler 15
IBM SPSS Statistics 21
SPSS 17.0
FUZZY! Double Batch 5.3.3
DataFlux dfPower Studio 8.1
R 2.12.2
ETL:
SAS Data Integration Studio 4.21 / 3.4
AbInitio
Pentaho Data Integration (Kettle)
Kampagnenmanagement:
SAS Customer Intelligence 5.1
SAS Marketing Automation
SAS Marketing Optimization
Unica Campaign / Unica Plan
Chordiant Marketing Director
Aprimo
Adobe Campaign Classic
Datenbankabfragen:
Toad
SQL Navigator 5.5
ORACLE SQL Developer
Teradata SQL Assistent
Aqua Data Studio 15
Reporting:
MS Power BI
Tableau
SAS Web Report Studio 4.3
MIS ALEA
Business Objects XI
Pentaho Report Designer
SAS Web Report Studio
Datenmodellierung:
Sybase Power Designer
ERWIN
Scheduler:
UC4
Atomic
Erfahrungen/Methoden:
Projektmanagementmethoden:
Wasserfall Methode
KANBAN
SCRUM
Statistische Analyseverfahren:
Regression
Logistische Regression
Clusterverfahren
Neuronale Netze
Entscheidungsbäume
Datenbankdesign/Data-Warehousing:
Dimensionales Datenmodell
ER-Datenmodell
NF-Datenmodell
Star- und Snowflake Modell
Versionierungskonzepte
Slowly Changing Dimensions (SCD) Typ1, Typ2, Typ3
Metadatenmanagement
Datenqualität:
Bewertungsmethoden
Lösungsansätze
Kenntnisse analytisches CRM:
Zielgruppenanalysen und gezieltes Profiling einzelner Kundensegmente
Erstellung von analytischen Prognosemodellen auf der Basis von Kampagnenergebnissen
Fraud Prevention
Kundensegmentierung / Kundenwert
Machine Learning / Artifical Intelligence
Kenntnisse operatives CRM:
Definition von Kampagnenzielgruppen und Kampagnendesign (Cross- und Up-Selling)
Selektion von Teilnehmerdaten für Einmal-, Regel- und Triggerkampagnen
Administration und Pflege von Kampagnen- und Kunden-Kontakt-Historie
MMS-, SMS-, Mailing-, E-Mail-, Web-, Inbound- und Outboundkampagnen
Fremdadress-Management und Adressabgleichverfahren
Ganzheitliche Optimierung von Kampagnen im Bezug auf beschränkte Ressourcen
Leadmanagement
Geomarketing / Standortanalysen
Closed Loop CRM Ansatz
Responsemanagement
DCRM
Next Best Offer / Next Best Activity (NBO / NBA)
Telekommunikation, Erfahrung > 5 Jahre
Bank, Erfahrung > 5 Jahre
Energieversorger, Erfahrung > 3 Jahre
Versicherung, Erfahrung > 1 Jahre
Einzelhandel, Erfahrung > 1 Jahr
Adhoc-Analysen mit SAS bzw. SQL auf der SAS Datenbank
Kampagnenerfolgsmessung
Aufbau, Erweiterung und Betrieb von Scoringprozessen (SAS) zur Ermittlung affiner Newsletterempfänger
Koordination von externen Dienstleistern (Emailversand)
Erstellung von Reports/Dashboards mit Tableau
Schulung von internen Mitarbeitern bzgl. SAS- und SQL-Programmierung
Hochschule Universität Münster
Fach: Informatik
Abschluss: Dipl. Informatiker
Schwerpunkte:
Datenbanken, Data-Mining, Software-Entwicklung
Produkte:
Data Mining/Datenanalyse:
SAS 9.4 (Base, Macro)
SAS Enterprise Guide 7.1
SAS Enterprise Miner 14.3
RapidMiner 5
Clementine 12.0
IBM SPSS Modeler 15
IBM SPSS Statistics 21
SPSS 17.0
FUZZY! Double Batch 5.3.3
DataFlux dfPower Studio 8.1
R 2.12.2
ETL:
SAS Data Integration Studio 4.21 / 3.4
AbInitio
Pentaho Data Integration (Kettle)
Kampagnenmanagement:
SAS Customer Intelligence 5.1
SAS Marketing Automation
SAS Marketing Optimization
Unica Campaign / Unica Plan
Chordiant Marketing Director
Aprimo
Adobe Campaign Classic
Datenbankabfragen:
Toad
SQL Navigator 5.5
ORACLE SQL Developer
Teradata SQL Assistent
Aqua Data Studio 15
Reporting:
MS Power BI
Tableau
SAS Web Report Studio 4.3
MIS ALEA
Business Objects XI
Pentaho Report Designer
SAS Web Report Studio
Datenmodellierung:
Sybase Power Designer
ERWIN
Scheduler:
UC4
Atomic
Erfahrungen/Methoden:
Projektmanagementmethoden:
Wasserfall Methode
KANBAN
SCRUM
Statistische Analyseverfahren:
Regression
Logistische Regression
Clusterverfahren
Neuronale Netze
Entscheidungsbäume
Datenbankdesign/Data-Warehousing:
Dimensionales Datenmodell
ER-Datenmodell
NF-Datenmodell
Star- und Snowflake Modell
Versionierungskonzepte
Slowly Changing Dimensions (SCD) Typ1, Typ2, Typ3
Metadatenmanagement
Datenqualität:
Bewertungsmethoden
Lösungsansätze
Kenntnisse analytisches CRM:
Zielgruppenanalysen und gezieltes Profiling einzelner Kundensegmente
Erstellung von analytischen Prognosemodellen auf der Basis von Kampagnenergebnissen
Fraud Prevention
Kundensegmentierung / Kundenwert
Machine Learning / Artifical Intelligence
Kenntnisse operatives CRM:
Definition von Kampagnenzielgruppen und Kampagnendesign (Cross- und Up-Selling)
Selektion von Teilnehmerdaten für Einmal-, Regel- und Triggerkampagnen
Administration und Pflege von Kampagnen- und Kunden-Kontakt-Historie
MMS-, SMS-, Mailing-, E-Mail-, Web-, Inbound- und Outboundkampagnen
Fremdadress-Management und Adressabgleichverfahren
Ganzheitliche Optimierung von Kampagnen im Bezug auf beschränkte Ressourcen
Leadmanagement
Geomarketing / Standortanalysen
Closed Loop CRM Ansatz
Responsemanagement
DCRM
Next Best Offer / Next Best Activity (NBO / NBA)
Telekommunikation, Erfahrung > 5 Jahre
Bank, Erfahrung > 5 Jahre
Energieversorger, Erfahrung > 3 Jahre
Versicherung, Erfahrung > 1 Jahre
Einzelhandel, Erfahrung > 1 Jahr
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