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Customer Relationship Analytics: praktische Anwendung des Data Mining im CRM

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Neckel, Peter (VerfasserIn), Knobloch, Bernd (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Heidelberg dpunkt.verlag [2015]
Ausgabe:	2., überarbeitete und erweiterte Auflage
Schlagworte:	Datenschutz Unternehmen Data Mining Kundenanalyse Betriebliches Informationssystem Kundenmanagement
Online-Zugang:	Inhaltstext Ausführliche Beschreibung Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	xx, 419 Seiten Illustrationen, Diagramme 240 mm x 165 mm
ISBN:	9783864900907 3864900905

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adam_text	XV Inhaltsverzeichnis Teil A Grundlagen und Methoden i 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. 7 1.2.2 Vom Kundennutzen zum Kundenwert. 7 1.2.3 Beziehungsmarketing. 21 1.2.4 Integration des Wissens über den Kunden. 25 1.3 Wie schafft man profitable Kundenbeziehungen?. 30 1.3.1 Die Loyalitätsleiter . 30 1.3.2 Basisstrategien des Customer Relationship Management . 32 1.4 Von der CRM-Strategie zum CRM-System . 38 1.4.1 Erfolg von CRM-Projekten. 38 1.4.2 Customer-Relationship-Management-Systeme . 40 1.4.3 Gestaltung von CRM-Systemen. 41 1.4.4 CRM-Anwendungssysteme. 45 2 Customer Relationship Analytics - aus Kundenbeziehungen lernen 51 2.1 Kundenwünsche erkennen und fördern . 51 2.1.1 Typisierung von Kaufentscheidungen . 51 2.1.2 Wie entsteht die Nachfrage? . 54 2.2 Kundenbewertung und -profilerstellung. 57 2.2.1 Kundenbewertung. 58 2.2.2 Kundenprofilerstellung. 60 xvi Inhaltsverzeichnis 2.3 Kundensegmentierung.65 2.3.1 Markt-oder Kundensegmentierung? .66 2.3.2 Anforderungen an Segmentierungskriterien .67 2.3.3 Überblick über die wichtigsten Segmentierungskriterien . 68 2.3.4 Bewertung der Segmentierungskriterien.72 2.3.5 Zielgruppenselektion .74 2.4 Marktbearbeitung.75 2.4.1 Systematisierung der Marketinginstrumente.75 2.4.2 Erläuterung ausgewählter Marketinginstrumente.77 2.5 Überblick über Datenanalyseansätze, -verfahren und -Werkzeuge . 79 2.5.1 Hypothesengetriebene Analysen: Top-down֊Probleme.80 2.5.2 Datengetriebene Analysen: Bottom-up-Probleme.81 2.5.3 Grundlegende Datenanalyseansätze.82 2.5.4 Wichtige Datenanalysefunktionen .83 2.5.5 Datenanalyseverfahren und -Werkzeuge.85 3 Datenquellen für Customer Relationship Analytics 93 3.1 Aufgaben der Marketingforschung .93 3.2 In welchen Daten verbirgt sich Kundenwissen? .94 3.2.1 Primärforschung.95 3.2.2 Sekundärforschung.96 3.3 Social Media.98 3.3.1 Social Media als Kommunikationskanal - Social Media Marketing.98 3.3.2 Social Media als Datenquelle - Social Media Analytics . 100 3.4 Big Data .103 3.4.1 Menge, Vielfalt, Geschwindigkeit ֊ die Kennzeichen »großer Daten« .103 3.4.2 Potenziale und Anwendungsbeispiele .105 3.4.3 Technik und Methoden zum Umgang mit Big Data.106 Inhaltsverzeichnis _ _ xvii Teil B Voraussetzungen für erfolgreiches CRA tu 4 Datenqualität 113 4.1 Datenqualität - ein Erfolgsfaktor für die Datenanalyse . 113 4.El Was ist Datenqualität? . 114 4.1.2 Datenqualitätsprobleme und ihre Folgen. 115 4.2 Problemursachen: ungeeignete und fehlerhafte Daten. 115 4.2.1 Transaktions- oder analyseorientierte Datenverarbeitung?. 116 4.2.2 Vermeidung und Beseitigung von Datenqualitätsmängeln. 118 4.3 Klassifikation von Datenqualitätsproblemen . 118 4.3.1 Verfügbarkeit notwendiger Daten. 119 4.3.2 Inhalt verfügbarer Daten. 120 4.3.3 Repräsentation verfügbarer Daten . 122 4.3.4 Data Warehousing und Stammdatenmanagement. 123 4.4 Vermeidung der Ursachen von Datenqualitätsproblemen. 124 4.4.1 Motivation für die Prozessoptimierung. 125 4.4.2 Was man tun kann. 125 4.4.3 Zwölf ausgewählte »Best Practices« zur Datenqualitätssicherung . 128 5 Datenschutz 131 5.1 Datenschutz aus Kundensicht. 131 5.1.1 Datenerhebung der Privatwirtschaft . 131 5.1.2 Was wünschen sich die Kunden?. 134 5.2 Datenschutz aus Unternehmenssicht. 135 5.2.1 Was ist Datenschutz? . 136 5.2.2 Anwendungsbereich des BDSG. 137 5.2.3 Grundregeln des Datenschutzes. 141 5.2.4 Umgang mit personenbezogenen Daten im Rahmen des BDSG. 142 5.2.5 Gestaltungshinweise für ein modernes Datenschutzkonzept . 147 Inhaltsverzeichnis xviii 6 Gestaltung des Analyseprozesses 159 6.1 Versuch und Irrtum: der lange Weg zum »Golden Nugget«.159 6.1.1 Prozesskomplexität .160 6.1.2 Typische Fragen im Ablauf von Datenanalyseprozessen . 160 6.1.3 Iterativ-inkrementelles Vorgehen bei der Datenanalyse . . . 165 6.2 Ausgewählte Lösungsansätze.167 6.2.1 Prozessmodelle für die Datenanalyse .168 6.2.2 Anbindung an ein Data-Warehouse-System.168 6.2.3 Automatisierung von Analyseszenarien oder -schritten . 169 6.2.4 Best Practices und Erfahrungswissen .170 Teil C Analysefälle und Analyseszenafien 173 7 Ein Beschreibungsrahmen für Analysefälle und Analyseszenarien im CRM 175 7.1 Vom CRM-Problem zur analytischen Fragestellung.177 7.1.1 Identifikation von CRM-Problemen.177 7.1.2 Systematisierung und Konkretisierung von CRM-Problemen .179 7.1.3 Operationalisierung von CRM-Problemen durch Analyseziele.180 7.2 Analyseprobleme und Analysefälle .183 7.2.1 Analyseproblem: Welche Analyse soll ausgeführt werden? .183 7.2.2 Analysefall: Wie wird die Analyse ausgeführt?.185 7.2.3 Das Konzept im Überblick.186 7.3 Verkettung von Analyseproblemen .188 7.3.1 Die Bedeutung des »analytischen Werkzeugkastens«.188 7.3.2 Der Datenanalysezyklus.188 7.3.3 Realisierung von Analyseketten .190 7.4 Prozessmodelle für die Datenanalyse.191 7.4.1 Handlungsschema für betriebliche Datenanalyse- projekte .191 7.4.2 Knowledge Discovery in Databases (KDD) .195 7.4.3 Interessantheit von Analyseergebnissen .202 7.5 Roadmaps für Customer Relationship Analytics.204 Inhaltsverzeichnis_x\|x 8 Analysefälle 209 8.1 Kundenbewertung und -profilerstellung. 209 8.1.1 Fall 1: Welche Kunden sind aktuell am wertvollsten?. 212 8.1.2 Fall 2: Welche Kunden werden in Zukunft am wertvollsten sein? . 220 8.1.3 Fall 3: Welche (potenziellen) Kunden sind betrugsverdächtig? . . 230 8.1.4 Fall 4: Welche Artikel werden zusammen gekauft? . 244 8.1.5 Fall 5: Welche Artikel werden (warum) zurückgesendet?. 279 8.2 Kundensegmentierung . 285 8.2.1 Fall 6: Welche Kundengruppen lassen sich anhand des Deckungsbeitrags unterscheiden? . 286 8.2.2 Fall 7: Anhand welcher Kriterien können welche Kundengruppen identifiziert werden? . 289 8.3 Marktbearbeitung . 322 8.3.1 Fall 8: Welche Zielgruppe eignet sich für eine Direktmailingaktion? (hypothesengetrieben). 322 8.3.2 Fall 9: Welche Zielgruppe eignet sich für eine Direktmailingaktion? (datengetrieben) . 326 8.3.3 Fall 10: Wann ist der geeignete Zeitpunkt, einen Kunden anzusprechen? . 338 8.3.4 Fall 11: Wie können Produkte möglichst effektiv präsentiert werden?. 343 9 Analyseszenarien 349 9.1 Warenkorbanalyse . 349 9.1.1 Voruntersuchungen. 354 9.1.2 Warenkorbsegmentierung. 357 9.1.3 Segmentbeschreibung . 358 9.1.4 Verbundkaufanalyse. 359 9.1.5 Auswahl von Aktionsartikeln . 360 9.1.6 Werbemittelgestaltung. 361 9.1.7 Werbewirkungskontrolle. 362 9.1.8 Zusammenfassung. 366 XX Inhaltsverzeichnis 9.2 Kundenrückgewinnung.366 9.2.1 Kundenrückgewinnung als Basisstrategie des CRM.367 9.2.2 Ziele der Rückgewinnung.367 9.2.3 Vorstellung des Szenarios.368 Teil D Anhang:;; 377 A Abkürzungsverzeichnis 379 B Glossar 381 C Literaturverzeichnis ։ 393 Index 411
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Beschreibung

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Bestandesangaben von THWS Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal
Signatur:	2000 QP 650 N365(2)
Exemplar 1	ausleihbar Verfügbar Bestellen

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