In dieser Arbeit werden Kundendaten betrachtet. Das Wissen, welches durch die Verarbeitung der Kundendaten generiert wird, liefert eine Grundlage für viele Marketing-Entscheidungen.
Für die Analyse dieser Daten eignet sich unter anderem die Software KNIME. In diesem Zusammenhang wird in den nachfolgenden Kapiteln die Kundenanalyse mit KNIME vorgenommen und aufgezeigt. Als Rahmen für die Kundenanalyse soll die Kundenbewertung aus der Anbieterperspektive gewählt werden. Die Kundendaten werden mit Hilfe grundlegender Bewertungsverfahren in einen Prozess der Wissensgenerierung integriert und in die Analyse-Umgebung KNIME implementiert. Die Anwendung von KNIME bezogen auf die Kundenanalyse mit den Kundenbewertungsverfahren wird evaluiert. Die Voraussetzungen, unter welchen diese Verfahren in KNIME implementierbar sind, werden aufgezeigt.
Es wird verdeutlicht, wie Kundendaten basierend auf den Bewertungsverfahren so analysiert werden können, dass eine übersichtliche Unterteilung der Kunden nach ihrer Attraktivität erfolgen kann. Die Implementierung selbst sowie die Evaluation der Handhabe der Kundenanalyse mit KNIME werden aus der objektiven Perspektive des Verfassers der Arbeit vorgenommen und begründet dargestellt. Als Aussicht für das Weiterverfolgen des Betrachtungsgegenstandes der durch KNIME unterstützter Kundenanalyse, wird darauf eingegangen, ob im Rahmen anderer wissenschaftlicher Arbeiten Möglichkeiten zur Problembewältigung der Mängel der Implementierung aufgezeigt werden können.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Kundenanalyse Allgemein
- 2.1 Kundenanalyse und Kundenwert
- 2.2 Ziele der Kundenbewertung
- 2.3 Möglichkeiten der Kundenbewertung
- 3. Data Mining und Kundenanalyse
- 3.1 Bedeutung von Data Mining und KDD
- 3.2 Data Mining - Methoden
- 4. KNIME
- 4.1 KNIME-Benutzeroberfläche
- 4.2 KNIME-Nodes
- 5. Möglichkeiten von KNIME im Bereich der Kundenbewertung
- 5.1 Kunden-Deckungsbeitrags-Rechnung
- 5.2 ABC-Umsatz-Analyse
- 5.3 Das RFM-Verfahren I
- 5.4 Das RFM-Verfahren II
- 5.5 Sonstige Bewertungsverfahren
- 6. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht die Anwendung der Software KNIME für die Kundenanalyse. Ziel ist es, verschiedene Kundenbewertungsverfahren in KNIME zu implementieren und deren Effektivität zu evaluieren. Die Arbeit zeigt auf, wie Kundendaten mithilfe von KNIME übersichtlich nach ihrer Attraktivität unterteilt werden können.
- Kundenanalyse und Kundenwert
- Data Mining Methoden im Kontext der Kundenanalyse
- Implementierung von Kundenbewertungsverfahren in KNIME
- Evaluation der KNIME-basierten Kundenanalyse
- Potenziale und Limitationen von KNIME für die Kundenbewertung
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung führt in das Thema Kundenanalyse ein und betont die Bedeutung von Daten für die Optimierung wirtschaftlicher Prozesse. Die Arbeit fokussiert auf die Analyse von Kundendaten mithilfe der Software KNIME, wobei die Kundenbewertung aus der Anbieterperspektive im Mittelpunkt steht. Es wird erläutert, dass die Arbeit die Implementierung und Evaluation von Kundenbewertungsverfahren in KNIME behandelt und die Möglichkeiten der übersichtlichen Kundenklassifizierung nach Attraktivität aufzeigt. Die Arbeit skizziert zudem den weiteren Forschungsbedarf im Bereich der KNIME-basierten Kundenanalyse.
2. Kundenanalyse Allgemein: Dieses Kapitel definiert den Begriff der Kundenanalyse, insbesondere die Kundenbewertung, und erklärt ihre Bedeutung für Unternehmen. Es werden verschiedene Kundenbewertungsmodelle vorgestellt und der Kundenwert aus der Anbieterperspektive definiert, wobei der Fokus auf der ökonomischen Bedeutung des Kunden für das Unternehmen liegt. Die Nachfragerperspektive des Kundenwerts wird hingegen nur kurz erwähnt, da sie im weiteren Verlauf der Arbeit keine Rolle spielt.
3. Data Mining und Kundenanalyse: Dieses Kapitel beleuchtet die Bedeutung von Data Mining und Knowledge Discovery in Databases (KDD) für die Kundenanalyse. Es werden verschiedene Data-Mining-Methoden vorgestellt, die für die Extraktion von wertvollem Wissen aus Kundendaten relevant sind. Der Abschnitt liefert eine theoretische Grundlage für die praktische Anwendung von Data-Mining-Techniken in der darauffolgenden KNIME-basierten Kundenanalyse.
4. KNIME: Dieses Kapitel beschreibt die Software KNIME, ihre Benutzeroberfläche und die verschiedenen Nodes, die für die Datenverarbeitung und -analyse zur Verfügung stehen. Es legt den Fokus auf die Funktionalität von KNIME als Werkzeug für die Wissensgenerierung in Datenbanken und bereitet damit den Boden für die anschließende Implementierung der Kundenbewertungsverfahren.
5. Möglichkeiten von KNIME im Bereich der Kundenbewertung: Dieses Kapitel präsentiert verschiedene Kundenbewertungsverfahren, die in KNIME implementiert werden. Es beschreibt Verfahren wie die Kunden-Deckungsbeitrags-Rechnung, die ABC-Umsatz-Analyse und das RFM-Verfahren. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der praktischen Anwendung und der Evaluation der Implementierung in KNIME, sodass eine übersichtliche Klassifizierung der Kunden nach Attraktivität ermöglicht wird. Die Anwendung verschiedener Bewertungsverfahren in KNIME wird detailliert erläutert.
Schlüsselwörter
Kundenanalyse, Kundenbewertung, Kundenwert, Data Mining, KDD, KNIME, Kunden-Deckungsbeitrags-Rechnung, ABC-Umsatz-Analyse, RFM-Verfahren, Wissensgenerierung, Datenanalyse.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Seminararbeit: Kundenanalyse mit KNIME
Was ist der Gegenstand dieser Seminararbeit?
Diese Seminararbeit befasst sich mit der Anwendung der Software KNIME zur Durchführung von Kundenanalysen. Der Fokus liegt auf der Implementierung und Evaluierung verschiedener Kundenbewertungsverfahren in KNIME, um Kundendaten nach ihrer Attraktivität übersichtlich zu klassifizieren.
Welche Ziele verfolgt die Arbeit?
Die Arbeit zielt darauf ab, verschiedene Kundenbewertungsverfahren in KNIME zu implementieren und deren Effektivität zu evaluieren. Es soll gezeigt werden, wie Kundendaten mithilfe von KNIME übersichtlich nach ihrer Attraktivität für das Unternehmen unterteilt werden können.
Welche Themenschwerpunkte werden behandelt?
Die Arbeit behandelt die Kundenanalyse und den Kundenwert, Data-Mining-Methoden im Kontext der Kundenanalyse, die Implementierung von Kundenbewertungsverfahren in KNIME, die Evaluation der KNIME-basierten Kundenanalyse sowie die Potenziale und Limitationen von KNIME für die Kundenbewertung.
Welche Kundenbewertungsverfahren werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit beschreibt und implementiert verschiedene Kundenbewertungsverfahren in KNIME, darunter die Kunden-Deckungsbeitrags-Rechnung, die ABC-Umsatz-Analyse und das RFM-Verfahren.
Was ist KNIME und welche Rolle spielt es in der Arbeit?
KNIME ist eine Software für die Datenanalyse. Die Arbeit nutzt KNIME als Werkzeug zur Implementierung und Durchführung der Kundenbewertungsverfahren. Die Arbeit beschreibt die Benutzeroberfläche und die relevanten Nodes von KNIME.
Welche Kapitel umfasst die Arbeit und worum geht es in jedem Kapitel?
Die Arbeit gliedert sich in folgende Kapitel: Einleitung (Einführung in das Thema und die Forschungsfrage), Kundenanalyse Allgemein (Definitionen und Grundlagen), Data Mining und Kundenanalyse (theoretische Grundlagen), KNIME (Beschreibung der Software), Möglichkeiten von KNIME im Bereich der Kundenbewertung (praktische Implementierung der Verfahren) und Fazit (Zusammenfassung und Ausblick).
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Kundenanalyse, Kundenbewertung, Kundenwert, Data Mining, KDD, KNIME, Kunden-Deckungsbeitrags-Rechnung, ABC-Umsatz-Analyse, RFM-Verfahren, Wissensgenerierung und Datenanalyse.
Welche Perspektive auf den Kundenwert wird eingenommen?
Die Arbeit konzentriert sich auf die Anbieterperspektive des Kundenwerts, also den ökonomischen Wert des Kunden für das Unternehmen. Die Nachfragerperspektive wird nur kurz erwähnt.
Welche Limitationen von KNIME werden möglicherweise angesprochen?
Die Arbeit thematisiert potentielle Limitationen von KNIME im Kontext der Kundenbewertung, jedoch werden die genauen Limitationen nicht im Detail in der FAQ aufgelistet, sondern im Fazit und den jeweiligen Kapiteln behandelt.
Wo finde ich detaillierte Informationen zu den einzelnen Kundenbewertungsverfahren?
Detaillierte Informationen zu den einzelnen Kundenbewertungsverfahren (Kunden-Deckungsbeitrags-Rechnung, ABC-Umsatz-Analyse und RFM-Verfahren) finden sich im Kapitel "Möglichkeiten von KNIME im Bereich der Kundenbewertung".
- Citar trabajo
- Natalia Vasileva (Autor), 2017, Die Kundenanalyse mit der Konstanz Information Miner, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/910076
