Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Möglichkeiten der Segmentierung von Kunden unter dem Gesichtspunkt des Datenschutzes. Exemplarisch erfolgt dies an zwei Ländern: Einerseits die Bundesrepublik Deutschland und andererseits die Vereinigten Staaten von Amerika (USA).
Untersuchungsgegenstand ist zunächst die Kundensegmentierung selbst. Es wird aufgezeigt, welche Beziehung zum Customer Relationship Management besteht, welche Möglichkeiten bestehen und was diese gemeinsam haben. Beim Datenschutz werden eistierende Regelungen gegenübergestellt und gegebenenfalls durch kulturelle Faktoren ergänzt. Es wird zudem untersucht, ob und auch warum sich diese Regelungen unterscheiden und inwieweit sie Einfluss auf Unternehmen ausüben, die Kundensegmentierungen vornehmen.
Inhaltsverzeichnis
1 Problemstellung und Aufbau der Arbeit
2 Grundlagen
2.1 Kundensegmentierung im Customer Relationship Management
2.1.1 Eindimensionale Segmentierungsverfahren
2.1.2 Mehrdimensionale Segmentierungsverfahren
2.1.3 Gemeinsamkeiten und Informationsbedarf
2.2 Datenschutz
2.2.1 Deutsche und europäische Regelungen
2.2.2 US-amerikanische Regelungen
3 Vergleich in der Praxis beider Länder
3.1 Relevanz für die Datenerhebung
3.2 Relevanz für die Datenverarbeitung und -nutzung
3.2.1 Aktuelle Praxis
3.2.2 Kulturelle Wechselwirkungen und Ursachen
4 Fazit & Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die Möglichkeiten der Kundensegmentierung im Customer Relationship Management (CRM) unter besonderer Berücksichtigung datenschutzrechtlicher Rahmenbedingungen und kultureller Unterschiede in Deutschland und den USA. Ziel ist es zu erörtern, ob gesetzliche Vorgaben die Segmentierungspraxis maßgeblich beeinflussen oder ob weitere Faktoren, wie öffentliche Wahrnehmung und kulturelle Werte, eine entscheidende Rolle spielen.
- Grundlagen des CRM und der Kundensegmentierung
- Vergleich der Datenschutzregelungen in Deutschland und den USA
- Einfluss von Datenschutz auf Datenerhebung und -verarbeitung
- Analyse kultureller Unterschiede im Privatsphärenverständnis
- Fallstudie zur öffentlichen Wahrnehmung datengestützter Algorithmen
Auszug aus dem Buch
3.2.1 Aktuelle Praxis
Einschränkungen bestehen insbesondere in Bezug auf die öffentliche Wahrnehmung der verarbeiteten Daten und den Schlussfolgerungen daraus. So ist Amazon in den USA ins öffentliche Bewusstsein gerückt, weil es einen Algorithmus für das vorrangige Angebot von Same-Day-Delivery-Angeboten nutzt. Das Unternehmen Bloomberg hat zu diesem Thema eine entsprechende Studie durchgeführt. Kunden können das Angebot der Lieferung am nächsten Tag nutzen, allerdings noch nicht flächendeckend in allen Gebieten der USA. Es wurden von Amazon mittels eines Algorithmus Gebiete ausgewählt, in denen die Lieferung jetzt bereits möglich ist, und Gebiete, in denen dies nicht der Fall ist. Augenscheinlich zeigen sich große Übereinstimmungen mit einer Segmentierung von Städten nach ethnischer Zusammensetzung, was in den USA ein sensibles Thema darstellt. So hat der Algorithmus, dessen Vorgehen selbst für die Öffentlichkeit nicht transparent ist, vornehmlich Gebiete mit mehrheitlich nicht weißer Bevölkerung größtenteils vom Angebot der Lieferung am nächsten Tag ausgeschlossen (Ingold/Soper 2016).
Rein rechtlich ist dieses Vorgehen in den USA unproblematisch, es handelt sich mit hoher Wahrscheinlichkeit um ein Scoring-Verfahren, bei dem mehrere Faktoren ausschlaggebend sind. Es kann aber aufgrund des starken Bewusstseins für Rassendiskriminierung riskant für das Unternehmen Amazon werden. Es ist anzunehmen, dass der Algorithmus nicht mittels der ethnischen Zugehörigkeit potenzieller Kunden arbeitet, sondern mit anderen Variablen wie der möglichen Kaufkraft oder strukturellen Faktoren. Mehr oder weniger zufällig korrelieren diese Daten allerdings mit der genannten ethnischen Zugehörigkeit von Kunden, sodass diese bei oberflächlicher Betrachtung ursächlich für die Aufteilung der Verkaufsgebiete zu sein scheint. Der mögliche Imageschaden lässt sich nicht genau beziffern, somit ist bei der Verwendung und Verarbeitung von Daten, unabhängig von der rechtlichen Lage, immer noch große Sorgfalt geboten. Wird nicht korrekt kommuniziert, wie die erhobenen Daten verwendet werden, ist zu befürchten, dass sich das öffentliche Bild des entsprechenden Unternehmens zum Negativen hin verändert. Amazon ist daher gut beraten, klarzustellen, dass nicht die ethnische Zugehörigkeit.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Problemstellung und Aufbau der Arbeit: Diese Einleitung definiert den Untersuchungsgegenstand, die Forschungsthese und die methodische Vorgehensweise zur Analyse von Kundensegmentierung und Datenschutz.
2 Grundlagen: Hier werden zentrale Definitionen des CRM, verschiedene Segmentierungstechniken sowie die rechtlichen Datenschutzgrundlagen in Deutschland und den USA eingeführt.
3 Vergleich in der Praxis beider Länder: Dieses Kapitel vergleicht die tatsächliche Anwendung von Segmentierungsverfahren unter Berücksichtigung der nationalen Datenschutzregeln, praktischer Fallstudien und kultureller Hintergründe.
4 Fazit & Ausblick: Der abschließende Teil fasst die Ergebnisse zusammen, bestätigt die Forschungsthese und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Bedeutung eines verantwortungsbewussten Umgangs mit Kundendaten.
Schlüsselwörter
Customer Relationship Management, CRM, Kundensegmentierung, Datenschutz, Datenschutzgesetz, Personalisierung, Scoring-Verfahren, Datenerhebung, Datenverarbeitung, Deutschland, USA, Privatsphäre, informationelle Selbstbestimmung, Fallstudie, Amazon.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert, wie Unternehmen Kunden segmentieren und inwiefern datenschutzrechtliche Regelungen sowie kulturelle Unterschiede in Deutschland und den USA dieses Vorgehen beeinflussen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Die zentralen Themen sind Customer Relationship Management (CRM), verschiedene Methoden der Kundensegmentierung, der Vergleich der Datenschutzgesetzgebungen und der Einfluss kultureller Werte auf den Umgang mit sensiblen Nutzerdaten.
Was ist die primäre Forschungsfrage?
Die Arbeit untersucht, ob Datenschutzregelungen die einzige maßgebliche Größe für die Kundensegmentierung sind oder ob weitere Faktoren, wie etwa die öffentliche Wahrnehmung, eine zentrale Rolle spielen.
Welche wissenschaftliche Methode wird in der Arbeit angewendet?
Es wird vorrangig auf vorhandenes Forschungsmaterial zurückgegriffen, ergänzt durch eine Analyse aktueller Gesetzestexte und eine Fallstudie zu einem wirtschaftlichen Praxisbeispiel, gestützt durch Presseberichte.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine methodische Erläuterung der Segmentierungsverfahren, eine Gegenüberstellung der Datenschutzregeln in Deutschland und den USA sowie eine detaillierte Untersuchung kultureller Wechselwirkungen und deren Auswirkungen auf die unternehmerische Praxis.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?
Wichtige Begriffe sind insbesondere Kundensegmentierung, Datenschutz, CRM, informationelle Selbstbestimmung sowie der Vergleich zwischen dem deutschen und US-amerikanischen Rechts- und Kulturverständnis.
Welche Rolle spielt die Fallstudie zu Amazon?
Die Amazon-Fallstudie verdeutlicht, dass rechtliche Konformität allein nicht ausreicht, um Reputationsschäden zu vermeiden, wenn das Ergebnis von Datenanalysen in der Öffentlichkeit als diskriminierend wahrgenommen wird.
Warum unterscheidet sich das Verständnis von Privatsphäre zwischen Deutschland und den USA?
Die Arbeit führt dies auf das unterschiedliche Rechtsverständnis zurück: In Deutschland steht die Würde des Menschen und der Schutz vor dem Staat im Vordergrund, während in den USA das Konzept der Freiheit gegenüber staatlichen Eingriffen dominiert.
- Quote paper
- Daniel Poggenpohl (Author), 2016, Kultur und Customer Relationship Management. Kundensegmentierung unter Datenschutzaspekten in Deutschland und den USA, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/445084
