Customer Relationship Analytics: praktische Anwendung des Data Mining im CRM
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| Hauptverfasser: | , |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
dpunkt.verlag
2005
|
| Ausgabe: | 1. Auflage |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XV, 395 Seiten Illustrationen, Diagramme |
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|---|---|
| adam_text | 1 Customer Relationship Management ein Bezugsrahmen 3
1.1 Die Entwicklung zum kundenzentrierten Unternehmen 3
1.2 Ziel und Kernkonzepte des CRM 5
1.2.1 Ziel: Profitable Kundenbeziehungen schaffen und entwickeln .. 6
1.2.2 Vom Kundennutzen zum Kundenwert 6
1.2.3 Beziehungsmarketing 20
1.2.4 Integration des Wissens über den Kunden 23
1.3 Wie schafft man profitable Kundenbeziehungen? 27
1.3.1 Die Loyalitätsleiter 27
1.3.2 Basisstrategien des Customer Relationship Managements 29
1.4 Von der CRM Strategie zum CRM System 36
•• 1.4.1 Erfolg von CRM Projekten 36
1.4.2 Customer Relationship Management Systeme 37
1.4.3 Gestaltung von CRM Systemen 37
1.4.4 CRM Anwendungssysteme 42
Ausgewählte Literaturempfehlungen 45
2 Customer Reiationship Analytics aus Kundenbeziehungen lernen 47
2.1 Kundenwünsche erkennen und fördern 48
2.1.1 Typisierung von Kaufentscheidungen 48
2.1.2 Wie entsteht die Nachfrage? 50
2.2 Kundenbewertung und profilerstellung 54
2.2.1 Kundenbewertung 54
2.2.2 Kundenprofilerstellung 57
|xii Inhaltsverzeichnis
2.3 Kundensegmentierung 62
2.3.1 Markt oder Kundensegmentierung? 63
2.3.2 Anforderungen an Segmentierungskriterien 64
2.3.3 Überblick über die wichtigsten Segmentierungskriterien 65
2.3.4 Bewertung der Segmentierungskriterien 69
2.3.5 Zielgruppenselektion 72
2.4 Marktbearbeitung 73
2.4.1 Systematisierung der Marketinginstrumente 73
2.4.2 Erläuterung ausgewählter Marketinginstrumente 75
2.5 Überblick über Datenanalyseansätze und verfahren 77
2.5.1 Data Mining im CRM ein Muss? 77
2.5.2 Hypothesengetriebene Analysen: Top down Probleme 78
2.5.3 Datengetriebene Analysen: Bottom up Probleme 81
2.5.4 Grundlegende Datenanalyseansätze 82
2.5.5 Datenanalyseverfahren und Werkzeuge 83
Ausgewählte Literaturempfehlungen 86
3 Datenquellen für Customer Relationship Analytics 89
3.1 Aufgaben der Marketingforschung 89
3.2 In welchen Daten verbirgt sich Kundenwissen? 91
3.2.1 Primärforschung 91
3.2.2 Sekundärforschung 92
Ausgewählte Literaturempfehlungen 94
4 Datenqualität 97
4.1 Datenqualität ein Erfolgsfaktor für die Datenanalyse 97
4.1.1 Was ist Datenqualität? 98
4.1.2 Datenqualitätsprobleme und ihre Folgen 98
4.2 Problemursachen: Ungeeignete und fehlerhafte Daten 99
4.2.1 Transaktions oder analyseorientierte Datenverarbeitung? ... 100
4.2.2 Vermeidung und Beseitigung von Datenqualitätsmängeln ....101
Inhaltsverzeichnis xiii |
4.3 Klassifikation von Datenqualitätsproblemen 102
4.3.1 Verfügbarkeit notwendiger Daten 103
4.3.2 Inhalt verfügbarer Daten 104
4.3.3 Repräsentation verfügbarer Daten 106
4.3.4 Data Warehouses als empfehlenswerte Datenquelle 108
4.4 Vermeidung der Ursachen von Datenqualitätsproblemen 108
4.4.1 Motivation für die Prozessoptimierung 109
4.4.2 Was man tun kann ... 109
4.4.3 Zwölf ausgewählte »Best Practices«
zur Datenqualitätssicherung 111
Ausgewählte Literaturempfehlungen 113
5 Datenschutz 115
5.1 Datenschutz aus Kundensicht 115
5.1.1 Datenerhebung der Privatwirtschaft 115
5.1.2 Was wünschen sich die Kunden? 119
5.2 Datenschutz aus Unternehmenssicht 120
5.2.1 Was ist Datenschutz? 121
5.2.2 Anwendungsbereich des BDSG 121
5.2.3 Grundregeln des Datenschutzes 125
5.2.4 Umgang mit personenbezogenen Daten
im Rahmen des BDSG 126
5.2.5 Gestaltungshinweise für ein modernes Datenschutzkonzept . 130
Ausgewählte Literaturempfehlungen 140
6 Umgang mit Prozesskomplexität 141
6.1 Informationskomplexität versus Prozesskomplexität 141
6.1.1 Informationskomplexität und Datenanalysen 141
6.1.2 Prozesskomplexität 142
6.2 Versuch und Irrtum: Der lange Weg zum »Golden Nugget« 143
6.2.1 Typische Fragen im Ablauf von Datenanalyseprozessen 143
6.2.2 Iterativ inkrementelles Vorgehen bei der Datenanalyse 148
6.3 Ausgewählte Lösungsansätze 151
6.3.1 Prozessmodelle für die Datenanalyse 151
6.3.2 Anbindung an ein Data Warehouse System 152
6.3.3 Automatisierung von Analyseszenarien 153
6.3.4 Best Practices und Erfahrungswissen 154
Ausgewählte Literaturempfehlungen 155
|xjv Inhaltsverzeichnis
7 Ein Beschreibungsrahmen für Analysefälle
und Analyseszenarien im CRM 159
7.1 Vom CRM Problem zur analytischen Fragestellung 161
7.1.1 Identifikation von CRM Problemen 161
7.1.2 Systematisierung und Konkretisierung von CRM Problemen 163
7.1.3 Operationalisierung von CRM Problemen
durch Analyseziele 165
7.1.4 Auswahl eines Analyseansatzes für ein Analyseziel 167
7.2 Analyseprobleme und Analysefälle 169
7.2.1 Analyseproblem: Welche Analyse soll ausgeführt werden? ...169
7.2.2 Analysefall: Wie wird die Analyse ausgeführt? 172
7.2.3 Das Konzept im Überblick 172
7.3 Verkettung von Analyseproblemen 175
7.3.1 Die Bedeutung des »analytischen Werkzeugkastens« 175
7.3.2 Der Datenanalysezyklus 175
7.3.3 Realisierung von Analyseketten 177
7.4 Prozessmodelle für die Datenanalyse 178
7.4.1 Handlungsschema für betriebliche Datenanalyseprojekte 178
7.4.2 Knowledge Discovery in Databases (KDD) 182
7.4.3 Interessantheit von Data Mining Ergebnissen 189
7.4.4 KDD Prozessmodelle in der Literatur 191
7.5 Roadmaps für Customer Relationship Analytics 193
Ausgewählte Literaturempfehlungen 196
8 Analysefälle 197
8.1 Kundenbewertung und profilerstellung 197
8.1.1 Fall 1: Welche Kunden sind aktuell am wertvollsten? 200
8.1.2 Fall 2: Welche Kunden werden
in Zukunft am wertvollsten sein? 209
8.1.3 Fall 3: Welche Artikel werden zusammen gekauft? 220
8.1.4 Fall 4: Welche Produktarten werden gemeinsam gekauft? ....250
8.1.5 Fall 5: Welche Artikel werden (warum) zurückgesendet? 261
8.2 Kundensegmentierung 267
8.2.1 Fall 6: Welche Kundengruppen lassen sich
anhand des Deckungsbeitrags unterscheiden? 268
8.2.2 Fall 7: Anhand welcher Kriterien
können welche Kundengruppen identifiziert werden? 272
Inhaltsverzeichnis Xv |
8.3 Marktbearbeitung 309
8.3.1 Fall 8: Welche Zielgruppe eignet sich
für eine Direktmailingaktion? (hypothesengetrieben) 309
8.3.2 Fall 9: Welche Zielgruppe eignet sich
für eine Direktmailingaktion? (datengetrieben) 314
8.3.3 Fall 10: Wann ist der geeignete Zeitpunkt,
einen Kunden anzusprechen? 324
8.3.4 Fall 11: Wie können Produkte möglichst effektiv
präsentiert werden? 329
Ausgewählte Literaturempfehlungen 335
9 Analyseszenarien 337
9.1 Warenkorbanalyse 337
9.1.1 Voruntersuchungen 342
9.1.2 Warenkorbsegmentierung 345
9.1.3 Segmentbeschreibung 346
9.1.4 Verbundkaufanalyse 347
9.1.5 Auswahl von Aktionsartikeln 349
9.1.6 Werbemittelgestaltung 350
9.1.7 Werbewirkungskontrolle 351
9.1.8 Zusammenfassung 355
9.2 Kundenrückgewinnung 355
9.2.1 Kundenrückgewinnung als Basisstrategie des CRM 355
9.2.2 Ziele der Rückgewinnung 356
9.2.3 Vorstellung des Szenarios 357
Glossar 367
Abkürzungsverzeichnis 377
Literaturverzeichnis 379
Stichwortverzeichnis 391
|
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| author | Neckel, Peter Knobloch, Bernd |
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| spelling | Neckel, Peter Verfasser (DE-588)130217360 aut Customer Relationship Analytics praktische Anwendung des Data Mining im CRM Peter Neckel ; Bernd Knobloch 1. Auflage Heidelberg dpunkt.verlag 2005 XV, 395 Seiten Illustrationen, Diagramme txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Kundenanalyse (DE-588)4304338-0 gnd rswk-swf Betriebliches Informationssystem (DE-588)4069386-7 gnd rswk-swf Unternehmen (DE-588)4061963-1 gnd rswk-swf Datenschutz (DE-588)4011134-9 gnd rswk-swf Kundenmanagement (DE-588)4236865-0 gnd rswk-swf Data Mining (DE-588)4428654-5 gnd rswk-swf Unternehmen (DE-588)4061963-1 s Kundenmanagement (DE-588)4236865-0 s Data Mining (DE-588)4428654-5 s Betriebliches Informationssystem (DE-588)4069386-7 s DE-604 Kundenanalyse (DE-588)4304338-0 s Datenschutz (DE-588)4011134-9 s Knobloch, Bernd Verfasser (DE-588)110622146 aut HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=013054857&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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