In der heutigen Zeit stellen die wachsende Dynamik und Komplexität des Unternehmensumfeldes sowie die zunehmende Globalisierung speziell durch die Fokussierung auf den asiatischen und osteuropäischen Markt das strategische Management vor immer größere Herausforderungen und Aufgaben. Damit sich Unternehmen fortlaufend an die sich ständig ändernden Marktanforderungen und Konkurrenzbedingungen anpassen können, gilt es, die richtige Strategie zu entwickeln und zu verfolgen. Ein entscheidender Faktor ist dabei vor allem die exzellente Positionierung des Unternehmens, die zum einen das optimale Produktportfolio berücksichtigt, zum anderen aber auch die strategischen Vertriebskomponenten wie Märkte, Wettbewerber und Kunden einschließt und hervorhebt. Dies macht deutlich,dass zur Sicherung des langfristigen Unternehmenserfolges das Vertriebscontrolling eine wesentliche Schlüsselrolle einnimmt. Um das Management jedoch aktiv durch geeignete Methoden und Informationsbereitstellung bei der Strategiefindung und
-umsetzung unterstützen zu können, ist ein gut strukturiertes Vertriebsinformationssystem für das Vertriebscontrolling unabdingbar. Nur mit Hilfe moderner Informationstechnik (IT) wie z.B. den Methoden des Data Minings können Auswertungen erstellt werden, die das Management in die Lage versetzen, notwendige Entscheidungen kurzfristig und effizient zu treffen, um das Unternehmen in die richtige Richtung steuern zu können. Ohne die Unterstützungsleistung der IT bei der Informationserfassung, -verarbeitung und -bereitstellung wäre ein effektives Vertriebscontrolling undenkbar.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1 Einführung in die Problemstellung
- 1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
- 2. Begriffliche Grundlagen und Definitionen
- 2.1 Vertriebscontrolling
- 2.1.1 Aufgaben des Vertriebscontrollings
- 2.1.2 Formen des Vertriebscontrollings
- 2.2 Data Mining
- 2.2.1 Historie und Einbindung in den KDD-Prozess
- 2.2.2 Abgrenzung zu verwandten Gebieten
- 3. Data Mining als Informations- und Steuerungsinstrument im Vertriebscontrolling
- 3.1 Methoden des Data Minings
- 3.1.1 Datenbeschreibung
- 3.1.2 Abhängigkeitsanalyse
- 3.1.3 Abweichungsanalyse
- 3.1.4 Segmentierung
- 3.1.5 Konzeptbeschreibung
- 3.1.6 Klassifikation
- 3.1.7 Wirkungsprognose
- 3.2 CRISP Data Mining Prozess - Prozess der Datenmustererkennung
- 3.2.1 Business Understanding
- 3.2.2 Data Understanding
- 3.2.3 Data Preparation
- 3.2.4 Modeling
- 3.2.5 Evaluation
- 3.2.6 Deployment
- 4. Einsatzmöglichkeit von Data Mining im Vertriebscontrolling am Beispiel der Firma Vorwerk Deutschland Stiftung & Co. KG
- 5. Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Diplomarbeit analysiert die Anwendung von Data Mining als Steuerungsansatz im Vertriebscontrolling. Die Arbeit zielt darauf ab, die Bedeutung und den Einsatz von Data Mining im Vertriebscontrolling zu beleuchten. Es werden die methodischen Grundlagen von Data Mining dargestellt und die Einsatzmöglichkeiten in der Praxis untersucht. Die Arbeit fokussiert auf die Herausforderungen, die sich für das Vertriebscontrolling aus der wachsenden Dynamik und Komplexität des Unternehmensumfeldes ergeben, und zeigt, wie Data Mining diese Herausforderungen bewältigen kann. Die wichtigsten Themenschwerpunkte sind:- Entwicklung und Bedeutung des Vertriebscontrollings
- Grundlagen und Methoden des Data Minings
- Einsatz von Data Mining im Vertriebscontrolling
- Praxisbeispiel: Anwendung von Data Mining im Vertriebscontrolling bei Vorwerk
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung Dieses Kapitel führt in die Problemstellung der Diplomarbeit ein und beschreibt den Kontext der sich ständig ändernden Marktanforderungen. Es wird die Bedeutung des Vertriebscontrollings als Schlüsselfaktor für den langfristigen Unternehmenserfolg herausgestellt.
- Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und Definitionen In diesem Kapitel werden die grundlegenden Begriffe und Definitionen des Vertriebscontrollings und des Data Minings erläutert. Es werden die Aufgaben und Formen des Vertriebscontrollings sowie die Historie und Einbindung des Data Minings in den KDD-Prozess vorgestellt.
- Kapitel 3: Data Mining als Informations- und Steuerungsinstrument im Vertriebscontrolling Dieses Kapitel befasst sich mit den Methoden des Data Minings und ihrer Anwendung im Vertriebscontrolling. Es werden verschiedene Methoden wie Datenbeschreibung, Abhängigkeitsanalyse, Abweichungsanalyse, Segmentierung, Konzeptbeschreibung, Klassifikation und Wirkungsprognose erläutert. Darüber hinaus wird der CRISP Data Mining Prozess als ein strukturierter Ansatz für die Durchführung von Data Mining-Projekten vorgestellt.
- Kapitel 4: Einsatzmöglichkeit von Data Mining im Vertriebscontrolling am Beispiel der Firma Vorwerk Deutschland Stiftung & Co. KG In diesem Kapitel wird ein Praxisbeispiel für die Anwendung von Data Mining im Vertriebscontrolling dargestellt. Es wird gezeigt, wie Data Mining bei Vorwerk eingesetzt werden kann, um die Herausforderungen im Vertriebscontrolling zu bewältigen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Schlüsselwörter
Die zentralen Schlüsselwörter der Arbeit sind: Vertriebscontrolling, Data Mining, Informations- und Steuerungsinstrument, Methoden des Data Minings, CRISP Data Mining Prozess, Praxisbeispiel Vorwerk, strategisches Vertriebscontrolling, KDD-Prozess. Die Arbeit befasst sich mit der Nutzung von Data Mining als Werkzeug zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Steigerung der Effizienz im Vertriebscontrolling.- Arbeit zitieren
- Nadine Hannemann (Autor:in), 2007, Data Mining als Steuerungsansatz im Vertriebscontrolling, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/156639
