Das Ziel der Arbeit ist es, aufzuzeigen, wie durch Data Mining das Kundenbeziehungsmanagement verbessert werden kann. Die Einsatzmöglichkeiten im Bereich des CRMs sollen dazu dienen, sowohl den Prozess als auch den Service zu verbessern. Die Wünsche des Kunden müssen beachtet und einbezogen werden.
Es soll mithilfe des Data Mining eine gute Beziehung zwischen Kunden und Unternehmen aufgebaut werden, um die Kunden langfristig an das Unternehmen zu binden und Vertrauen aufzubauen. Wichtig ist aufzuzeigen, wie anhand der Methoden und Prozesse die Gewinnung von Daten und die dahinter verborgenen Strukturen und Muster erkannt und gezielt eingesetzt werden können, um sich Vorteile gegenüber den Wettbewerbern zu verschaffen. Ein zentraler Baustein langfristiger Kundenbindung ist die Erkenntnis, wie Kunden in bestimmten Situationen reagieren, um sie bereits vorab bei der Lösung ihrer Probleme unterstützen zu können.
Darüber hinaus ist es im Bereich des Kundenbindungslebenszyklus maßgebend zu erkennen, welche Zielgruppen Potenzial aufweisen gewonnen zu werden, welche Kunden gehalten werden sollten und welche Kunden auf Dauer zu viele Ressourcen binden. Stellt sich in einem Unternehmen in dieser Hinsicht ein funktionierender Zyklus dar, ist ein gutes Beziehungsmanagement gewährleistet.
Inhaltsverzeichnis
1. EINLEITUNG
1.1 PROBLEMSTELLUNG
1.2 ZIELSETZUNG
1.3 VORGEHENSWEISE UND AUFBAU DER ARBEIT
2. DATENSCHUTZ
2.1 RECHTLICHE BETRACHTUNG FÜR DATENSAMMLUNG UND VERWENDUNG
2.2 GESELLSCHAFTLICHE BETRACHTUNG
3. UNTERNEHMENSANFORDERUNGEN
3.1 ORGANISATORISCH
3.2 TECHNISCH
4. CUSTOMER-RELATIONSHIP-MANAGEMENT (CRM)
4.1 KUNDENBASIERENDE UNTERNEHMENSSTRATEGIE
4.2 CRM-SYSTEME
4.2.1 Operatives CRM
4.2.2 Kollaboratives CRM
4.2.3 Analytisches CRM
5. DATA MINING
5.1 KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES (KDD)
5.2 PROZESSE
5.2.1 CRISP-DM
5.2.2 SEMMA
5.3 KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
5.4 TEXT MINING
6. NUTZUNGSPOTENZIALE VON DATA MINING IM CRM
6.1 METHODEN
6.1.1 Klassifikation / Prognose
6.1.2 Segmentierung
6.1.3 Abhängigkeitsentdeckung
7. EINSATZMÖGLICHKEITEN IN CRM-SCHLÜSSELBEREICHEN
7.1 VERTRIEB
7.2 MARKETING
7.3 SERVICE
8. DATA MINING IM KUNDENBEZIEHUNGS-LEBENSZYKLUS
8.1 INTERESSENTENMANAGEMENT
8.2 KUNDENBINDUNGSMANAGEMENT
8.3 RÜCKGEWINNUNGSMANAGEMENT
9. FAZIT UND AUSBLICK
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht das Potenzial von Data Mining zur Verbesserung des Customer-Relationship-Managements (CRM). Ziel ist es, aufzuzeigen, wie datengetriebene Methoden und Prozesse genutzt werden können, um Kundenbeziehungen nachhaltig zu stärken und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
- Grundlagen des CRM und der Kundenbeziehungsstrategie
- Prozessmodelle des Data Mining (CRISP-DM, SEMMA)
- Künstliche Intelligenz und Text Mining im CRM-Kontext
- Data Mining Anwendungen in Vertrieb, Marketing und Service
- Steuerung des Kundenbeziehungs-Lebenszyklus durch Datenanalyse
Auszug aus dem Buch
6.1.1 Klassifikation / Prognose
Bei der Klassifikation geht es darum, Objekte anhand ihrer Merkmalsausausprägungen in verschiedene Klassen zu untergliedern. Klassifizierungen werden meist im Bereich der ABC-Analyse vorgenommen, um Kunden oder Produkte anhand ihrer Umsätze zu klassifizieren und so eine Einordnung zu treffen.
Die Prognose, oder auch Vorhersage, kann im Bereich von Data Mining als Basis von vorhandenen Werten zur Ermittlung von zukünftigen Entwicklungen verstanden werden. Auch Vorhersagen von unbekannten Merkmalswerten auf Basis anderer Merkmale oder früherer Merkmalsausprägungen sind möglich.
Der Entscheidungsbaum ist hier ein beliebtes Werkzeug, um solch eine Klassifizierung durchzuführen. Mit diesem Baum und der Setzung von Entscheidungsknotenpunkten (Entscheidungsvariablen) können Selektionen vorgenommen werden. Der Entscheidungsbaum gehört in den Bereich des maschinellen Lernens.
Auch hier spielen die vorhandenen Daten eine erhebliche Rolle, um eine präzise Selektion vornehmen zu können, es müssen entsprechende ausreichende Kundeninformationen vorliegen. Der Entscheidungsbaum beginnt mit dem Stamm und ist hierarchisch aufgebaut. Der Algorithmus arbeitet mit diskreten Variablen und selektiert anfangs die Attribute mit dem höchsten Informationsgehalt.
Die Entscheidungsvariablen sind oberhalb dieser Verästelungen und werden durch die jeweilige Abfrage der Attribute fortlaufend selektiert, bis schlussendlich die Gruppe mit der höchsten Wahrscheinlichkeit vorliegt.
In einem Beispiel soll die Aufmerksamkeit sowohl auf die Merkmalsausprägung von Produktinteresse als auch auf die vorhandene Kaufkraft gelenkt werden. Ziel ist es, für eine Relaunch-Veranstaltung nur den Kundenkreis zu laden, der sowohl über das Produktinteresse als auch die finanziellen Mittel verfügt, dieses Produkt zu erwerben.
Zusammenfassung der Kapitel
1. EINLEITUNG: Definiert die Relevanz von Data Mining und Smart Data für moderne Unternehmen zur gezielten Kundenansprache.
2. DATENSCHUTZ: Erläutert die rechtlichen Rahmenbedingungen der DSGVO und BDSG sowie die gesellschaftliche Akzeptanz datengestützter Analysen.
3. UNTERNEHMENSANFORDERUNGEN: Beschreibt organisatorische und technische Voraussetzungen wie eine agile Infrastruktur und Cloud-Computing.
4. CUSTOMER-RELATIONSHIP-MANAGEMENT (CRM): Definiert CRM als kundenbasierende Strategie und erläutert operative, kollaborative sowie analytische CRM-Systeme.
5. DATA MINING: Stellt den KDD-Prozess sowie Modelle wie CRISP-DM und SEMMA vor und geht auf die Rolle von KI und Text Mining ein.
6. NUTZUNGSPOTENZIALE VON DATA MINING IM CRM: Analysiert praktische Methoden wie Klassifikation, Segmentierung und Abhängigkeitsentdeckung.
7. EINSATZMÖGLICHKEITEN IN CRM-SCHLÜSSELBEREICHEN: Beleuchtet den konkreten Nutzen in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Service.
8. DATA MINING IM KUNDENBEZIEHUNGS-LEBENSZYKLUS: Erläutert die Anwendung von Data Mining Techniken im Interessenten-, Kundenbindungs- und Rückgewinnungsmanagement.
9. FAZIT UND AUSBLICK: Fasst die Ergebnisse zusammen und bewertet die zukünftige Bedeutung datengetriebener CRM-Strategien für die Wettbewerbsfähigkeit.
Schlüsselwörter
Data Mining, CRM, Customer-Relationship-Management, Big Data, Smart Data, KDD, CRISP-DM, Klassifikation, Segmentierung, Warenkorbanalyse, Customer Journey, Kundenbindung, Churn-Analyse, Künstliche Intelligenz, Text Mining.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Bachelor-Thesis grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, wie Unternehmen durch den Einsatz von Data Mining ihre Kundenbeziehungen (CRM) optimieren, datengetriebene Strategien entwickeln und dadurch einen Wettbewerbsvorteil erlangen können.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die Arbeit umfasst das CRM als Strategie, Data-Mining-Prozessmodelle wie CRISP-DM, die Anwendung von KI und Text Mining sowie die konkrete Nutzung dieser Werkzeuge im gesamten Kundenbeziehungs-Lebenszyklus.
Was ist das primäre Ziel der Forschung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Datenmengen durch analytische Prozesse strukturiert und genutzt werden können, um Kundenbedürfnisse besser zu verstehen und gezielte Maßnahmen zur Bindung und Gewinnung zu ergreifen.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse und der Modellbetrachtung gängiger Verfahren zur Klassifizierung, Segmentierung und Warenkorbanalyse, ergänzt durch Praxisbeispiele aus der Industrie.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die technischen und organisatorischen Voraussetzungen, die Beschreibung von Data Mining Prozessen, die methodische Einordnung von Analysetechniken und deren Anwendung in Vertrieb, Marketing und Service.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit ist geprägt durch Begriffe wie Data Mining, CRM, Customer Journey, Kundenbindung, Warenkorbanalyse, Big Data und KI-gestützte Analytik.
Wie trägt Data Mining konkret zur Kundenbindung bei?
Durch Methoden wie die Clusteranalyse oder Cross-Selling-Prognosen können Unternehmen Kunden individueller ansprechen, passende Produktangebote unterbreiten und die Abwanderungsgefahr durch Churn-Analysen frühzeitig erkennen.
Warum spielt die Customer Journey eine wichtige Rolle in der Arbeit?
Die Customer Journey dient als Modell, um sämtliche Kontaktpunkte zwischen Kunde und Unternehmen zu identifizieren, in denen Daten generiert und für personalisierte Marketing- und Serviceaktivitäten genutzt werden können.
- Arbeit zitieren
- Michael Schuster (Autor:in), 2020, Data Mining. Einsatzpotenziale zur Verbesserung des Customer-Relationship-Managements, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/936267
