Relationship knowledge management: Konzepte, Systeme und analytische Tools für die Erzeugung, Verwaltung und Verteilung von Wissen über Kundenbeziehungen
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
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2001
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
A. Einleitung 11
1. Problemstellung 12
2. Zielsetzung 14
3. Vorgehen und Aufbau der Arbeit IS
4. Forschungsmethodik 17
5. Begriffliche Abgrenzung / 7
B. Wissenselemente der Kundenbeziehung 20
1. Marketingkonzepte 21
2. Kundenbindung durch Beziehungsmarketing. 27
3. Notwendigkeit von Marketingmesssystemen 31
C. Relationship Knowledge Management 70
1. Der Weg zum effizienten und effektiven Marketing: Das WiMa Modell 71
2. Wissensentdeckungsprozess von explizitem Wissen 80
2.1 Vom Daten zum Wissensmanagement 86
2.1.1 Datenqualität als Grundlage des Wissensmanagements 89
2.1.2 Dimensionen der Datenqualität 92
2.1.3 Datenqualität in Data Warehouse Architekturen 94
2.1.4 Tools für die Datenbereinigung 97
2.1.5 Überwachung der Datenqualität 98
2.2 Online Analytical Processing 103
2.3 Knowledge Discovery und Data Mining in Datenbanken 104
2.3.1 Data Mining Methoden 108
2.3.2 Effizienz von Data Mining Modellen 110
2.3.3 Architekturkonzepte für Data Mining und Data Warehouse 115
3. Wissensentdeckungsprozess von implizitem Wissen (Tacit Knowledge) 117
4. Wissensanwendung HS
4.1 Aktionsmanagement 118
4.2 Kampagnenmanagement 120
4.3 Kampagnentypen 123
4.4 Positionierung verschiedener Campaign Management Tools 130
5. Virtuelles Beziehungsmanagement 134
4
6. Datenschutz und Relationship Knowledge 146
6.1 Einleitung 146
6.2 Gesetzliche Restriktionen 147
6.3 Fernmelderecht (FMG) 149
6.4 Meinung der Datenschutzbeauftragten zu datenschutzrechtlichen Fragen 150
6.4.1 Stellungnahme des Eidg. DSB 151
6.4.2 Antwort des DSB des Kantons Zürich 152
6.4.3 Antwort des Swisscom DSB 154
6.4.4 Zusammenfassung der Antworten der Datenschutzbeauftragten 155
6.4.5 Schlussbemerkung 156
7. Zusammenfassung. 158
D. Relationship Knowledge Discovery in der Praxis 159
1. Relationship Knowledge Discovery im Banking 161
1.1 Ausgangslage und Zielsetzung 161
1.2 Data Warehousing und Data Mining im Banking 163
1.2.1 Einleitung 163
1.2.2 Analysemethoden 163
1.2.3 Ausgewählte Anwendungsbereiche in der Praxis 165
1.3 Bestehende Kundenmanagementsysteme 166
1.3.1 System zur Verkaufsunterstiitzung und Kundenbetreuung für das Retail Banking
(SVK) 167
1.3.2 Kontaktmanagementsystem (KMS) 170
1.3.3 Kundenkontaktsystem 172
1.3.4 Mainframe basiertes Kampagnenmanagement (MbKM) 173
1.3.5 Beurteilung der Schwachstellen 174
1.4 Database Marketing Modell 177
1.4.1 Lösungsübersicht 177
1.4.2 Anforderungskatalog 179
1.4.3 Data Mart 179
1.5 Fallstudien 181
1.5.1 Fallstudie „Pilot Direct Phone 181
1.5.2 Fallstudie „Online Banking 188
1.5.3 Fallstudie „Identifikation potenzieller Bonviva Kunden bei der Credit Suisse .. 198
2. Relationship Knowledge Discovery in der Telekommunikation: Churn Management202
2.1 Ausgangslage/ Marktübersicht 202
2.1.1 Allgemein 202
2.2.2 Churn Management 203
2.2 Wertvolle Kunden identifizieren 208
2.3 Ursachen für Churn 210
2.4 Churn verhindern 215
2.5 Business Intelligence Process 218
2.5.1 Allgemein 218
2.5.2 Data Mining in der Telekommunikation 218
2.5.3 Schlussfolgerung 223
2.6 Fallstudien 224
2.6.1 Fallstudie „Radiolinja 224
2.6.2 Fallstudie „Sonofon 229
2.6.3 Fallstudie „Mannesmann Mobilfunk 233
2.6.4 Fallstudie „Mobilkom Austria 238
2.7 Schlussbetrachtung 244
3. Data Warehousing und Data Mining Technologien in den Schweizer Unternehmen
246
4. Schlussbetrachtung 250
E. Schlussbemerkungen 252
1. Zusammenfassung der Erkenntnisse 253
2. Ausblick 256
F.Anhang 257
1. Warehousing und Mining Umfrage 1999 258
1.1 Allgemeiner Fragebogen 258
1.2 Fragebogen I bei Anwendung im Planungsstadium 260
1.3 Fragebogen II für Anwender 265
1.4 Auswertung der Umfrage 270
1.4.1 Ausgangslage 270
1.4.2 Methodisches Vorgehen 270
1.4.3 Zielgruppe 271
1.4.4 Responseauswertung 274
1.4.5 Nachbearbeitung 276
1.4.6 Übersicht 276
1.4.7 Einteilung in Betriebsgrösse (nach Anzahl MA / Umsatz) 278
1.4.8 Gesamter Response 280
Literaturverzeichnis 288
6
Abbildungsverzeichnis
Abb. AI: Vorgehenskonzept 16
Abb. Bl: Marketingkonzepte 21
Abb. B2: Der Database Marketing Regelkreis 26
Abb. B3: Struktur einer Kundenbeziehung 55
Abb. B4: Schema einer Kundendeckungsbeilragsrechnung 36
Abb. B5: Mögliche Kundenentwicklung 38
Abb. B6 Entwicklung der Kundenwertbausteine 43
Abb. B7: Die Verbindung zwischen dem Customer und dem Shareholder Value 46
Abb. B8: Der Werlkompass von Wayland Cole 48
Abb. B9: Die Berechnung der Kundenkapitals 49
Abb. BIO: Das Portfolio Wachstums Modell 50
Abb. Bll: Dimensionen des Kundenwertes 53
Abb. B12: Kundenportfolio 55
Abb. B13: Segmentierungsprozess 59
Abb. B/4: Segmentierung von Privatkunden 60
Abb. BI5: Indikatoren für die Beurteilung der Club Wirksamkeit 65
Abb. B16: Die vier Dimensionen der BalancedScorecard 67
Abb. Cl: Die drei Dimensionen des WiMa Modells 72
A bb. C2: Kreislauf des Relationship Management Prozesses 76
Abb. C3: Relationship Knowledge Management Architektur 79
Abb. C4: Je höher im Management, desto grösser der Bedarf nach externen Informationen
82
Abb. C5: Einbettung der Market Universe Database in den Database Marketing Kreislauf
der Unternehmung. 85
Abb. C6: Der Database Marketing Regelkreis als Marketing Il ertschöpfungsprozess 87
Abb. C7: Information über Personen 88
Abb. C8: Zusammenhang Daten Information Hissen 90
Abb. C9: Phasen der Datenbereinigung 95
Abb. CIO: Das Data Quality Team 100
Abb. Cll: Modellfür die Überwachung der Datenqualität 101
A bb. CI2: Basiswürfel für mehrdimensionale Datenanalyse 103
Abb. C13: Der Data Mining Prozess 107
Abb. C14: Effizienz von Data Mtning Modellen ///
Abb. C15: Profüabilitätsrechnung. 112
Abb. C16: Data Warehouse Architeklur Telecom halia 116
Abb. Cl 7: Modellbasierte Darstellung wissensbasierter Systeme der ersten Generation ..117
Abb. CI8: Aktionsmanagement im Rahmen des Marktbearbeitungsprozesses 119
Abb. C19: Einbettung der Campaign Management Software in die Campaign Management
Architektur 121
Abb. C20: Beispiel einer mehrstufigen Kampagne 125
Abb. C21: Kombinationen der Kampagnentypen 127
Abb. C22: Das magische Quadrat von Gärtner, Campaign Management Tools betreffend.
131
Abb. C23: Virtuelle und physische Wertketten 135
Abb. C24: Das Marketing Dreieck 136
Abb. C25: Markterfolgsfaktoren 137
Abb. C26: Der doppelte Wertschöpfungskreislauf. 139
Abb. C27: Grafische Darstellung der wesentlichen E Metrics Begriffe und deren
Zusammenhange 140
Abb. C28 : Recency Frequency Monetary Ratio Modell innerhalb von E Metrics 141
Abb. Dl: Kontaktmanagementsystem 170
Abb. D2: Mainframe basierte Direct Marketing Lösung 174
Abb. D3: Database Marketing System für das Direct Banking 178
Abb. D4: Teilmengen 183
Abb. D5: Organisatorischer Ablauf. 185
Abb. D6: Analyseverfahren im Vergleich 187
Abb. D7: Abgleichprozess 190
Abb. D8: EC direkt Belastungen 191
Abb. D9: EC direkt Belastungen den Internetbanking Nutzern gegenübergestellt 192
Abb. D10: Interpretation der EC direkt Belastungen 192
Abb. DU: Auszahlungen am Schalter 193
Abb. D12: Modelle für Retailkunden im Vergleich 195
Abb. Dl 3: Modelle für Privatkunden im Vergleich 196
Abb. D14: Response aufgeteilt nach Kundensegment 197
Abb. D16: Response Ergebnisse des Bonviva Projektes 201
Abb. D/7 : Definition von Churn 203
Abb. D1S: Kundenprofitabililät loyaler Kunden 205
Abb. D19: Wirkung unterschiedlicher Kundenbindungsstärke auf die Kundenbasis 207
Abb. D20: Ursache des Churn Verhaltens 208
Abb. D21: Umsatz versus Profitabilität 209
Abb. D22 IVas verursacht Churn? 210
Abb. D23: Einflussfaktoren des CVM 211
Abb. D24: Beziehung zwischen Loyalität und Zufriedenheit 213
Abb. D25: Kommunikation reduziert Churn 214
Abb. D26: Churn Kundenportfolio Modell. 221
Abb. D27: Mobiltelefondichte in Finnland 224
Abb. D28: Das CRISP Data Mining Vorgehensmodell 231
Abb. D29: Marktanteil der Netzprovider 233
Abb. D30: Marktanteil der Service Provider 234
Abb. D31: Der Kundenlebenszyklus 239
Abb. D32: Projektschritte zur Verhinderung von Churn bei Mobilkom 240
Abb. D33: Data Mining mittels des SEMMA Modells im SAS Enterprise Miner 242
Abb. D34: Gesamte Rückmeldungen mit Absagen (Deutsch und Französisch) 247
Abb. D35: Auswertung nach der Grosse der Unternehmung 248
Abb. D36: Struktur der Absagen 249
Abb. Fl: Anzahl kontaktierter Firmen in der deutschsprachigen Schweiz 272
Abb. F2: Anzahl kontaktierter Firmen in der französischsprachigen Schweiz 273
Abb. F3: Response in der Deutschschweiz 275
Abb. F4: Zielgruppe 277
8
Abb. F5: Antworten unterteilt nach Anzahl Mitarbeiter 279
Abb. F6: Antworten unterteilt nach Umsatz 280
Abb. F7: Gesamter Response inklusive Absagen 281
Abb. F8: Positive Antworten von Unternehmen mit mehr als 1000 Mitarbeitern 283
Abb. F9: Positive Antworten von Unternehmen mit 500 999 Mitarbeitern 283
Abb. F10: Positive Antworten von Unternehmen mit 200 499 Mitarbeitern 283
Abb. Fll: Positive Antworten von Unternehmen mit 100 199 Mitarbeitern 284
Abb. F12: Positive Antworten von Unternehmen mit weniger als 100 Mitarbeitern 284
Abb. F13: Absagen der Grossbetriebe 285
Abb. F14: Keine Anwender 285
Abb. F15: Projekte in Planung 286
Abb. F16: Anwender 286
Tabellenverzeichnis
Tabelle Bl: Segmenttypen ^
Tabelle Cl: Analytisches Rahmenwerk für d,e Beurteilung von Campaign Management
T00ls ; ,32
Tabelle Dl: Übersicht Kundeninformationssysteme 176
Tabelle D2 : Externe und interne Quellen 212
Tabelle D3: Interne und externe Daten, zwei Arten von Datenkategorien 218
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| spelling | Xevelonakis, Evangelos 1961- Verfasser (DE-588)123243009 aut Relationship knowledge management Konzepte, Systeme und analytische Tools für die Erzeugung, Verwaltung und Verteilung von Wissen über Kundenbeziehungen vorgelegt von Evangelos Xevelonakis 2001 308 S. Ill., graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Zürich, Univ., Diss., 2001 Relatiemarketing gtt Data-Warehouse-Konzept (DE-588)4406462-7 gnd rswk-swf Beziehungsmanagement (DE-588)4326109-7 gnd rswk-swf Kundenbindung (DE-588)4384508-3 gnd rswk-swf Data Mining (DE-588)4428654-5 gnd rswk-swf Kundenmanagement (DE-588)4236865-0 gnd rswk-swf Schweiz (DE-588)4053881-3 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Kundenmanagement (DE-588)4236865-0 s Beziehungsmanagement (DE-588)4326109-7 s DE-604 Schweiz (DE-588)4053881-3 g Kundenbindung (DE-588)4384508-3 s Data-Warehouse-Konzept (DE-588)4406462-7 s Data Mining (DE-588)4428654-5 s DE-188 HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=009636539&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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