1 Kundenindividuelles Marketing und die Konsequenzen für die Auswertung von Kundendaten
Im Konzept des Massenmarketing, bei dem nicht der einzelne Kunde, sondern anonyme Märkte im Fokus stehen, wird darauf abgezielt, weitgehend standardisierte und in hoher Stückzahl hergestellte Produkte über Massenmedien zu vermarkten und an möglichst viele Kunden zu verkaufen.1 Der zunehmende Wettbewerb zwingt die Unternehmen dazu, neue Konzepte des Marketing zur Generierung von Wettbewerbsvorteilen zu entwickeln. Aus diesem Grund besteht der Trend zu einem Konzept des Individual Marketing. Darunter ist im Extremfall zu verstehen, dass jedem Kunden, zu dem für ihn optimalen Zeitpunkt und mit den auf seine individuellen Verhältnisse zugeschnittenen Argumenten, ein maßgeschneidertes Leistungsangebot gemacht wird.2 Vom Konzept des Massenmarketing zum Konzept des Individual Marketing existieren im Prinzip zwei verschiedene Wege. Zum einen über maßgeschneiderte Produkte auf der Produkt- bzw. Leistungsebene zu einem Customized Marketing und zum anderen über die Intensivierung der Kundenbeziehung hin zu einem Relationship Marketing (vgl. Abb.1).3
[Abbildung nur in Downloaddatei enthalten]
Abbildung 1: Der Weg vom Massen-Marketing zum Individual Marketing 4
Beide Wege haben zur Folge, dass der Bedarf an spezifischen Kundeninformationen steigt. Im Leistungserstellungsprozess nimmt dieser Bedarf zu, da als Grundlage einer Konzeption maßgeschneiderter Produkte im Konzept des Customized Marketing zunächst kundenindividuelle Informationen vorhanden sein müssen. Ebenso dienen diese kundenindividuellen Informationen als Grundlage zur verstärkten interaktiven Kundenansprache (z.B. mittels Direktwerbung) und gewinnen auch im Konzept des Relationship Marketing an Bedeutung.
Inhaltsverzeichnis
1 Kundenindividuelles Marketing und die Konsequenzen für die Auswertung von Kundendaten
2 Auswertung von Kundendaten durch Data-Mining-Verfahren
2.1 Wissenschaftliche Einordnung des Data-Mining-Verfahrens
2.2 Data-Mining-Prozessablauf
2.3 Methoden im Data-Mining-Prozess
3 Data-Mining-Auswertungen von Log-Files
3.1 Datengrundlagen zur Ableitung von Kundenprofilen
3.2 Potenzial von Log-Files zur Generierung von Kundenprofilen
4 Zusammenfassung und Fazit
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, die Möglichkeiten und Potenziale von Data-Mining-Verfahren zur Generierung von Kundenprofilen auf Basis von Web-Log-Files zu untersuchen. Dabei wird der Frage nachgegangen, wie durch die systematische Analyse von Internetprotokolldaten eine kundenindividuelle Ansprache im Rahmen des modernen Marketings unterstützt werden kann.
- Wandel vom Massenmarketing zum Individual Marketing
- Prozessablauf und methodische Grundlagen von Data-Mining
- Struktur und Analyse von Web-Log-Files
- Ableitung von Benutzer- und Kundenprofilen aus Web-Daten
- Bedeutung der Datenqualität für Marketingentscheidungen
Auszug aus dem Buch
Potenzial von Log-Files zur Generierung von Kundenprofilen
Zur Generierung eines Kundenprofils aus dem Verhalten eines Benutzers, sind die in den Log-Files als Benutzerprofil gespeicherten Daten heranzuziehen. Dabei macht man sich zu nutze, dass jede Aktivität eines Benutzers und alle übertragenen Dateien (HTML-Seiten, Bilder, Skripte, Animationen, etc.) protokolliert werden. Die folgende Analyse eines einfachen Log-Files soll das Potenzial zur Generierung von Kundenprofilen verdeutlichen (vgl. Abb.5).
Das Log-File aus der Abb.5 ist folgendermaßen zu lesen: Der Benutzer mit der IP-Adresse „130.75.132.45“ hat zuerst die Startseite angeklickt, die automatisch zur Darstellung der relevanten Dateien geführt hat. Der Dateistatus „304“ verdeutlicht, dass die Dateien nicht übertragen, sondern aus dem Cache-Speicher des Benutzers geladen wurden. Nach dem Ladevorgang aus dem Cache-Speicher hat der Benutzer 20 Sekunden benötigt, um sich für eine zweite Anfrage zu entscheiden. Dabei wählte er die Seite „.../termin2.html“, die wiederum aus dem Cache-Speicher geladen wurde und schaute sie sich 25 Sekunden lang an. Daraufhin entschloss er sich zu einer dritten Anfrage, die ebenfalls sofort aus dem Cache-Speicher geladen wurde.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Kundenindividuelles Marketing und die Konsequenzen für die Auswertung von Kundendaten: Die Einleitung beleuchtet den Trend zur individualisierten Kundenansprache und den daraus resultierenden wachsenden Bedarf an spezifischen Kundendaten zur Wettbewerbsvorteilsgenerierung.
2 Auswertung von Kundendaten durch Data-Mining-Verfahren: Dieses Kapitel führt in die Grundlagen des Data-Mining ein, erläutert den iterativen Prozessablauf der Wissensentdeckung und stellt die relevanten Methoden des maschinellen Lernens vor.
3 Data-Mining-Auswertungen von Log-Files: Hier wird der Fokus auf die konkrete Anwendung der Datenanalyse auf Web-Log-Files gelegt, wobei Datengrundlagen und das Potenzial zur Profilbildung detailliert analysiert werden.
4 Zusammenfassung und Fazit: Das abschließende Kapitel fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet die Eignung von Log-File-Analysen für eine effiziente kundenindividuelle Ansprache im Unternehmen.
Schlüsselwörter
Individual Marketing, Data-Mining, Log-Files, Web Log Mining, Kundenprofile, Benutzerprofile, Wissensentdeckung, Datenbanken, Kundenbindung, Datenanalyse, Klassifikation, Segmentierung, Assoziation, Marketingstrategie, Kundeninformationen.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit primär?
Die Arbeit behandelt die Nutzung von Data-Mining-Methoden zur Analyse von Log-Files, um aus dem Nutzerverhalten im Internet präzise Kundenprofile für ein individualisiertes Marketing abzuleiten.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die Schwerpunkte liegen auf der Entwicklung des Individual Marketing, dem theoretischen Prozess des Data-Mining sowie der technischen Auswertung von Web-Log-Dateien zur Daten-Auditierung.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es zu beurteilen, inwieweit die Analyse von Web-Log-Daten geeignet ist, wertvolle Informationen über Kunden zu gewinnen und diese für eine gezielte Marketingansprache nutzbar zu machen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt einen methodischen Analyseansatz, der den Data-Mining-Prozess nach Dastani als theoretischen Rahmen verwendet, um die Eignung der Datenquellen zu evaluieren.
Welche Aspekte stehen im Hauptteil im Mittelpunkt?
Der Hauptteil gliedert sich in die methodische Einordnung des Data-Mining sowie die praktische Analyse von Log-Files als Datenquelle für Benutzerprofile.
Was sind die wichtigsten Schlüsselwörter der Arbeit?
Zu den zentralen Begriffen zählen Individual Marketing, Data-Mining, Web Log Mining, Kundenprofile und Datenanalyse.
Warum ist die Unterscheidung zwischen Cache-Speicher und Server-Abruf relevant?
Die Unterscheidung zeigt, ob eine Seite neu übertragen wurde oder lokal aus dem Cache geladen wurde, was Rückschlüsse auf das Verhalten (z.B. wiederkehrender Besucher) ermöglicht.
Welchen Stellenwert hat die "Datenqualität" in der Arbeit?
Die Datenqualität ist entscheidend für den Erfolg einer Analyse; Kriterien wie Vollständigkeit, Nachvollziehbarkeit und Richtigkeit bestimmen maßgeblich, ob eine DM-Lösung brauchbare Ergebnisse liefert.
- Citar trabajo
- Michael Junge (Autor), 2002, Kundenprofile durch Data-Mining Auswertungen von Log-Files, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/9206
