Der globale Wettbewerb „zwingt Unternehmen nicht nur zur Optimierung ihrer operativen Geschäftsprozesse, sondern macht es auch erforderlich, auf der strategischen Ebene schnell auf neue Entwicklungen reagieren zu können, alternative Handlungsweisen abzuwägen und sofort aus den gewonnenen Erkenntnissen die richtigen Entscheidungen abzuleiten.“ Die neueste Entwicklung ist dabei überall deutlich zu erkennen. Sich über Preispolitik von Konkurrenzunternehmen abzugrenzen ist nur noch schlecht möglich. Personalisierung der Inhalte wird zum neuen Schlagwort. Um die richtigen Inhalte zum optimalen Zeitpunkt und in der besten Form anbieten zu können, ist es unbedingt notwendig, dass der Unternehmer die Wünsche seiner Kunden kennt.
Die Erstellung des dafür notwendigen Kundenprofils soll damit auch zentrales Thema dieser Arbeit sein. Der Data Mining Prozess, der sich zur Profilgenerierung in den letzten Jahren als besonders geeignetes Verfahren erwiesen hat, soll im vorgegebenen Kontext in seinen einzelnen Schritten beschrieben werden.
Inhaltsverzeichnis
1 Kundenprofile als Grundlage kontextbasierter Inhaltebereitstellung
2 Der Data Mining Prozess
2.1 Datengewinnung
2.1.1 Datenquellen und Techniken der Datengewinnung
2.1.2 Datenbereinigung und –transformation
2.2 Methoden des Data Minings
2.2.1 Entscheidungsbäume
2.2.2 Assoziationsanalyse
2.2.3 Neuronale Netze
2.3 Evaluation, Interpretation und Anwendung der Ergebnisse
3 Ausgewählte Praxisbeispiele
3.1 E.Piphany
3.2 Amazon
4 Zusammenfassender Überblick und Ausblick in die Zukunft
Zielsetzung & Themen
Diese Arbeit untersucht die Bedeutung von Kundenprofilen für die kontextbasierte Inhaltebereitstellung im Zeitalter des globalen Wettbewerbs. Das primäre Ziel ist es, den Data-Mining-Prozess als zentrales Verfahren zur Generierung dieser Profile zu analysieren, seine methodischen Grundlagen darzulegen und die praktische Anwendung anhand von Fallbeispielen zu veranschaulichen.
- Grundlagen der Profilgenerierung und Personalisierung
- Prozessschritte des Data Mining (Datengewinnung bis zur Interpretation)
- Methodenüberblick: Entscheidungsbäume, Assoziationsanalyse und Neuronale Netze
- Praktische Anwendungsbeispiele: E.Piphany und Amazon
- Zukünftige Bedeutung von Data-Mining-Konzepten im Marketing
Auszug aus dem Buch
2.2.1 Entscheidungsbäume
Für einen Entscheidungsbaum ist ein bereits klassifizierter Datensatz Voraussetzung für eine erfolgreiche Anwendung. Man kann mit ihm Regelsätze aus Datenmengen ziehen. Unter einer Regel versteht man eine Korrelation zwischen der Hauptvariablen, der abhängigen Variable sowie anderer Variablen. „Entscheidungsbäume werden in der Regel nach dem Top-Down-Prinzip generiert. In jedem Schritt wird dasjenige Attribut gesucht, welches allein die Klassifikation auf den betrachteten Daten am besten erklärt.“ In folgendem Beispiel wird somit anhand von Verschuldungsgrad und Einkommenshöhe die Kreditwürdigkeit analysiert.
Ein herausragender Vorteil dieser Technik ist, dass der Aufbau intuitiv verständlich ist. Das Wissen ist dabei explizit in den Strukturen des Baumes enthalten. Zudem ist auch einfach zu erkennen, wie stark die Variablen tatsächlich korrelieren.
Es ist zu beachten, dass für ein erfolgreiches Ergebnis eine große Menge an Trainingsdaten von Nöten ist. Der Klassifikation kann sonst nicht in genügendem Maße vertraut werden. Zudem sind komplexe und nicht-lineare Zusammenhänge auf einem Entscheidungsbaum nur sehr bedingt modellierbar.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Kundenprofile als Grundlage kontextbasierter Inhaltebereitstellung: Dieses Kapitel erläutert den wachsenden Druck auf Unternehmen, durch Personalisierung und gezielte Inhaltebereitstellung Wettbewerbsvorteile zu generieren.
2 Der Data Mining Prozess: Hier werden die methodischen Schritte von der Datengewinnung über die Bereinigung bis hin zu spezifischen Analyseverfahren und deren Evaluation detailliert dargestellt.
3 Ausgewählte Praxisbeispiele: Dieses Kapitel veranschaulicht die Umsetzung der theoretischen Data-Mining-Konzepte in realen Softwaresystemen wie E.Piphany und bei E-Commerce-Anbietern wie Amazon.
4 Zusammenfassender Überblick und Ausblick in die Zukunft: Das Schlusskapitel resümiert die Anforderungen an den Data-Mining-Prozess und skizziert die zukünftige Relevanz von Personalisierungskonzepten in der Unternehmenspraxis.
Schlüsselwörter
Data Mining, Kundenprofil, Personalisierung, Inhaltebereitstellung, Datengewinnung, Entscheidungsbäume, Assoziationsanalyse, Neuronale Netze, Customer Relationship Management, Clickstream-Analyse, Segmentierung, Klassifikation, Logfile-Analyse, Wettbewerbsvorteil, Marketing.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Erstellung von Kundenprofilen mittels Data-Mining-Verfahren, um eine kontextbasierte und personalisierte Bereitstellung von Inhalten in Unternehmen zu ermöglichen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Felder umfassen den Data-Mining-Prozess, Methoden zur Datenanalyse und deren praktische Anwendung im Bereich des Online-Marketings und Kundenbeziehungsmanagements.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Unternehmen durch den Einsatz von Data Mining das Kundenverhalten analysieren und daraus passgenaue personalisierte Angebote ableiten können.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit analysiert deskriptiv die Phasen des Data Mining (Gewinnung, Bereinigung, Transformation) und vergleicht statistische sowie KI-basierte Analysemethoden wie Entscheidungsbäume und Neuronale Netze.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine detaillierte prozessuale Beschreibung der Datengewinnung und -transformation sowie in eine technische Bewertung verschiedener Data-Mining-Methoden und deren Vor- und Nachteile.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind Data Mining, Kundenprofil, Personalisierung, Machine Learning Ansätze wie Entscheidungsbäume sowie konkrete Praxisanwendungen in CRM-Systemen.
Wie unterscheidet sich die Clickstream-Analyse von der klassischen Logfile-Analyse?
Die Logfile-Analyse liefert meist nur deskriptive Daten über Website-Zugriffe, während die Clickstream-Analyse sessionspezifische Nutzeraktivitäten und präferierte Klickpfade identifiziert.
Warum wird Amazon als Praxisbeispiel herangezogen?
Amazon demonstriert die erfolgreiche Umsetzung eines personalisierten Push-Verfahrens (Vorschlagswesen), das auf dem Abgleich von Kundenprofilen mittels Collaborative Filtering basiert.
- Quote paper
- Andrea Töllich (Author), 2004, Profil- und Verhaltensabhängigkeit von Inhalten, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/50133
