Um die Reaktion eines Kundenkreises auf Werbemassnahmen vorherzusagen, stehen 3 verschiedene Variablensets à 10, 30 und 52 erklärende Grössen bereit. Mit analytischen Methoden soll die aussagekräftigste Datenquelle ermittelt werden. Auf jedem dieser drei Sets wurde eine prädiktive Variablenkombination ermittelt und eine Prognose des Kunden-Response mit Data Mining Tools wie Classification Trees, Random Forests, Support Vector Machines und logistischen Klassifizierern durchgeführt. Danach wurden die gefundenen Variablensets sowie die verschiedenen Vorhersagemethoden mittels eigens entwickelten Lift Charts und zugehörigen Konfidenzintervallen hinsichtlich ihres prädiktiven Nutzens beurteilt und grafisch dargestellt.