Die vorliegende Arbeit zeigt, wie die derzeitige Selektion kleiner und mittlerer Filialbanken für die Direktkundenansprache im Rahmen des Bestandskundenmarketings verbessert werden kann. Es soll eine Methodik vorgestellt werden, die auf der Basis von Produktbesitz einzelner Kunden deren Affinität für bestimmte Produkte schätzt, um daraus die Reaktion auf Direktkundenansprachen abzuleiten, wobei im Wesentlichen die Optimierung einzelner Marketinginstrumente (ohne Berücksichtigung der anderen Instrumente) betrachtet wird.
Ferner soll gezeigt werden, dass dieses Vorgehen auch kleinen und mittleren Filialbanken, die tendenziell einen kleineren Kundenstamm, niedrigere Abschlusszahlen sowie einen schlechteren Zugang zu Bestands- bzw. Verlaufsdaten haben, einen Zugang zu modernen Analysemöglichkeiten eröffnet, wodurch die Responsequote von Kundendirektansprachen erhöht werden kann, da die Berücksichtigung von unvollständigen Informationen bessere Ergebnisse liefert als deren Nichtberücksichtigung. Zu beachten ist, dass das in dieser Arbeit beschriebene Konzept im Einklang mit der Gesamtkundenstrategie des jeweiligen Hauses zu sehen ist und lediglich ein Teilbereich des Bestandskundendirektmarketings – die systematische Ansprache im Mengengeschäft – beleuchtet wird.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 2 Marketingkampagnen im Filialbanksektor
- 2.1 Eigenschaften des Filialbanksektors
- 2.1.1 Größenunterschiede und Struktur
- 2.1.2 Heterogenität der Unternehmensziele
- 2.1.3 Vertriebswege
- 2.2 Kampagnendurchführung im Filialbanksektor
- 2.3 Kampagnenerfolg
- 2.3.1 Responsequote
- 2.3.2 Deckungsbeitragsrechnung
- 2.3.3 Prospektiver Kundenwert
- 2.3.4 Bewertung
- 3 Optimale Kampagnenplanung
- 3.1 Rahmenbedingungen
- 3.2 Traditionelle Selektion
- 3.3 Verbesserungsansatz
- 4 Anwendung in kleinen und mittleren Filialbanken
- 4.1 Basiskonzeption
- 4.2 Fortgeschrittenere Ansätze
- 4.3 Data-Mining
- 4.4 Erweiterter Kampagnenablauf
- 4.5 Verfahren
- 4.5.1 Entscheidungsbäume
- 4.5.2 Logistische Regression
- 4.5.3 Logistische Regression unter Einbeziehung entscheidungsbaumidentifizierter Interaktionseffekte
- 4.5.4 Künstliche neuronale Netze (KNN)
- 4.6 Gütemaße
- 4.6.1 Gütemaße der logistischen Regression
- 4.6.2 Klassifikationsgüte
- 4.6.3 Schätzunsicherheit
- 4.6.4 Bewertung
- 4.7 Auswahl eines geeigneten Verfahrens
- 4.8 Data-Mining-Infrastruktur
- 4.9 Akzeptanzprobleme von Data-Mining
- 5 Praxisanwendung
- 5.1 Feldstudie in einer kleinen Filialbank
- 5.1.1 Kampagnendurchführung
- 5.1.2 Ergebnisse
- 5.2 Ergebnisse einer mittelgroßen Filialbank
- 5.3 Grenzen für kleine und mittelgroße Filialbanken
- 6 Implikationen
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Diplomarbeit untersucht die Optimierung von Marketingkampagnen bei kleinen und mittleren Filialbanken durch die Schätzung von Produktaffinitäten. Das Hauptziel ist die Entwicklung und Evaluierung von Verfahren zur verbesserten Kundenselektion für gezieltere Kampagnen.
- Analyse der spezifischen Herausforderungen von Marketingkampagnen im Filialbankensektor
- Bewertung verschiedener Methoden der Kampagnenplanung, von traditionellen Ansätzen bis hin zu Data-Mining-Techniken
- Anwendung und Vergleich verschiedener Data-Mining-Verfahren (Entscheidungsbäume, logistische Regression, künstliche neuronale Netze) zur Prognose von Kundenreaktionen
- Evaluierung der Ergebnisse anhand relevanter Gütemaße
- Diskussion der praktischen Implikationen und Grenzen der Anwendung von Data-Mining im Kontext kleiner und mittlerer Filialbanken
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Kampagnenoptimierung im Filialbankensektor ein und beschreibt die Problemstellung, die durch die Heterogenität der Kunden und die begrenzten Ressourcen kleiner und mittlerer Banken gekennzeichnet ist. Es wird die Zielsetzung der Arbeit dargelegt, nämlich die Entwicklung und Evaluierung von Methoden zur Verbesserung der Kampagneneffizienz.
2 Marketingkampagnen im Filialbanksektor: Dieses Kapitel analysiert die Besonderheiten des Filialbankensektors, insbesondere die Größenunterschiede der Institute, die Diversität der Unternehmensziele und die verschiedenen Vertriebswege. Es werden die Herausforderungen bei der Durchführung von Marketingkampagnen beleuchtet und wichtige Kennzahlen des Kampagnenerfolgs wie Responsequote, Deckungsbeitragsrechnung und prospektiver Kundenwert definiert und erläutert. Die Kapitelstruktur legt den Fokus auf die spezifischen Herausforderungen der Zielgruppenansprache und der Erfolgsmessung im Kontext des Filialbankengeschäfts.
3 Optimale Kampagnenplanung: Hier werden die Rahmenbedingungen für eine optimale Kampagnenplanung dargestellt. Das Kapitel vergleicht traditionelle Selektionsmethoden mit einem verbesserten Ansatz, der auf Data-Mining-Techniken aufbaut und somit eine gezieltere Ansprache der Kunden ermöglicht. Es wird die Notwendigkeit eines datenbasierten Ansatzes zur Optimierung der Kampagnen hervorgehoben und die Grundlage für die im folgenden Kapitel beschriebenen Verfahren gelegt.
4 Anwendung in kleinen und mittleren Filialbanken: Dieses umfangreiche Kapitel stellt verschiedene Data-Mining-Methoden vor, die zur Optimierung der Kampagnenplanung eingesetzt werden können. Es beginnt mit einer Basiskonzeption und geht dann auf fortgeschrittenere Ansätze ein, einschließlich Entscheidungsbäume, logistischer Regression und künstlicher neuronaler Netze. Die Güte der verschiedenen Verfahren wird anhand geeigneter Maße bewertet. Die Kapitelstruktur zeigt einen systematischen Vergleich verschiedener Methoden zur Kundenselektion und deren praktische Anwendung. Die besondere Berücksichtigung der Infrastrukturen und Akzeptanzprobleme von Data-Mining in kleinen und mittleren Unternehmen hebt die Praxisrelevanz der Arbeit hervor.
5 Praxisanwendung: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse von Feldstudien in einer kleinen und einer mittelgroßen Filialbank. Es beschreibt die Durchführung der Kampagnen und analysiert die erzielten Ergebnisse. Die Grenzen der Anwendbarkeit der entwickelten Methoden in kleinen und mittelgroßen Filialbanken werden ebenfalls diskutiert. Das Kapitel demonstriert die praktische Anwendbarkeit der im vorherigen Kapitel vorgestellten Methoden und unterstreicht die Bedeutung der Berücksichtigung bankenspezifischer Gegebenheiten.
Schlüsselwörter
Kampagnenoptimierung, Filialbanken, Data-Mining, Entscheidungsbäume, Logistische Regression, Künstliche neuronale Netze, Kundenselektion, Produktaffinität, Responsequote, Deckungsbeitragsrechnung, Marketing, KMU.
Häufig gestellte Fragen zur Diplomarbeit: Optimierung von Marketingkampagnen bei kleinen und mittleren Filialbanken
Was ist das Hauptthema dieser Diplomarbeit?
Die Diplomarbeit befasst sich mit der Optimierung von Marketingkampagnen bei kleinen und mittleren Filialbanken (KMU) durch die Schätzung von Produktaffinitäten und die Entwicklung von Verfahren zur verbesserten Kundenselektion.
Welche Ziele verfolgt die Arbeit?
Das Hauptziel ist die Entwicklung und Evaluierung von Methoden zur Verbesserung der Kampagneneffizienz. Die Arbeit analysiert die Herausforderungen von Marketingkampagnen im Filialbankensektor, bewertet verschiedene Planungsmethoden (traditionelle Ansätze bis hin zu Data-Mining), wendet und vergleicht Data-Mining-Verfahren (Entscheidungsbäume, logistische Regression, künstliche neuronale Netze) zur Prognose von Kundenreaktionen, evaluiert Ergebnisse anhand relevanter Gütemaße und diskutiert die praktischen Implikationen und Grenzen der Anwendung von Data-Mining im Kontext von KMU.
Welche Aspekte des Filialbankensektors werden betrachtet?
Die Arbeit berücksichtigt die Besonderheiten des Filialbankensektors, wie Größenunterschiede der Institute, die Diversität der Unternehmensziele und die verschiedenen Vertriebswege. Sie beleuchtet die Herausforderungen bei der Durchführung von Marketingkampagnen und definiert wichtige Kennzahlen des Kampagnenerfolgs (Responsequote, Deckungsbeitragsrechnung, prospektiver Kundenwert).
Welche Methoden der Kampagnenplanung werden verglichen?
Die Arbeit vergleicht traditionelle Selektionsmethoden mit einem verbesserten Ansatz, der auf Data-Mining-Techniken aufbaut. Im Detail werden Entscheidungsbäume, logistische Regression und künstliche neuronale Netze als Data-Mining-Verfahren untersucht und verglichen.
Welche Data-Mining-Verfahren werden angewendet?
Es werden Entscheidungsbäume, logistische Regression und künstliche neuronale Netze (KNN) angewendet und deren Güte anhand geeigneter Maße (u.a. Klassifikationsgüte, Schätzunsicherheit) bewertet. Zusätzlich wird eine logistische Regression unter Einbeziehung entscheidungsbaumidentifizierter Interaktionseffekte untersucht.
Wie werden die Ergebnisse evaluiert?
Die Evaluierung der Ergebnisse erfolgt anhand relevanter Gütemaße, die für die jeweiligen Data-Mining-Verfahren spezifisch sind. Die Arbeit betrachtet sowohl die Klassifikationsgüte als auch die Schätzunsicherheit der Modelle.
Wie sieht die praktische Anwendung der Methoden aus?
Die Arbeit präsentiert Ergebnisse von Feldstudien in einer kleinen und einer mittelgroßen Filialbank. Die Durchführung der Kampagnen und die erzielten Ergebnisse werden detailliert analysiert. Die Grenzen der Anwendbarkeit der entwickelten Methoden in KMU werden ebenfalls diskutiert.
Welche Implikationen ergeben sich aus der Arbeit?
Die Arbeit liefert Implikationen für die praktische Anwendung von Data-Mining-Methoden zur Optimierung von Marketingkampagnen in kleinen und mittleren Filialbanken. Sie zeigt sowohl die Möglichkeiten als auch die Grenzen dieser Methoden auf und betont die Bedeutung der Berücksichtigung bankenspezifischer Gegebenheiten.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Kampagnenoptimierung, Filialbanken, Data-Mining, Entscheidungsbäume, Logistische Regression, Künstliche neuronale Netze, Kundenselektion, Produktaffinität, Responsequote, Deckungsbeitragsrechnung, Marketing, KMU.
- Quote paper
- Nils Passau (Author), 2009, Kampagnenoptimierung bei kleinen und mittleren Filialbanken mittels Produktaffinitätsschätzungen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/137551
