Key Driver Analysis im CRM identifiziert die wichtigsten Faktoren, die Business-Outcomes wie Kundenzufriedenheit, Retention oder Revenue beeinflussen. Diese statistische Technik nutzt Regression Analysis, Machine Learning und Causal Inference. Die Analyse quantifiziert den relativen Impact verschiedener Variablen auf Zielvariablen. Advanced Methods wie SHAP (SHapley Additive exPlanations) machen Black-Box-Modelle interpretierbar. Temporal Analysis zeigt, wie sich Driver Importance über Zeit ändert. Interaction Effects zwischen Drivers werden berücksichtigt. Segmented Analysis identifiziert unterschiedliche Drivers für verschiedene Kundengruppen. Simulation modelliert Impact von Driver-Veränderungen. Actionability Scoring priorisiert beeinflussbare Drivers. Dies führt zu fokussierten Verbesserungsinitiativen, optimierter Ressourcenallokation und besseren Outcomes durch Konzentration auf wahre Werttreiber.
