Diplomarbeit, 2009
138 Seiten, Note: 1,7
Diese Diplomarbeit untersucht die Optimierung von Marketingkampagnen bei kleinen und mittleren Filialbanken durch die Schätzung von Produktaffinitäten. Das Hauptziel ist die Entwicklung und Evaluierung von Verfahren zur verbesserten Kundenselektion für gezieltere Kampagnen.
1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Kampagnenoptimierung im Filialbankensektor ein und beschreibt die Problemstellung, die durch die Heterogenität der Kunden und die begrenzten Ressourcen kleiner und mittlerer Banken gekennzeichnet ist. Es wird die Zielsetzung der Arbeit dargelegt, nämlich die Entwicklung und Evaluierung von Methoden zur Verbesserung der Kampagneneffizienz.
2 Marketingkampagnen im Filialbanksektor: Dieses Kapitel analysiert die Besonderheiten des Filialbankensektors, insbesondere die Größenunterschiede der Institute, die Diversität der Unternehmensziele und die verschiedenen Vertriebswege. Es werden die Herausforderungen bei der Durchführung von Marketingkampagnen beleuchtet und wichtige Kennzahlen des Kampagnenerfolgs wie Responsequote, Deckungsbeitragsrechnung und prospektiver Kundenwert definiert und erläutert. Die Kapitelstruktur legt den Fokus auf die spezifischen Herausforderungen der Zielgruppenansprache und der Erfolgsmessung im Kontext des Filialbankengeschäfts.
3 Optimale Kampagnenplanung: Hier werden die Rahmenbedingungen für eine optimale Kampagnenplanung dargestellt. Das Kapitel vergleicht traditionelle Selektionsmethoden mit einem verbesserten Ansatz, der auf Data-Mining-Techniken aufbaut und somit eine gezieltere Ansprache der Kunden ermöglicht. Es wird die Notwendigkeit eines datenbasierten Ansatzes zur Optimierung der Kampagnen hervorgehoben und die Grundlage für die im folgenden Kapitel beschriebenen Verfahren gelegt.
4 Anwendung in kleinen und mittleren Filialbanken: Dieses umfangreiche Kapitel stellt verschiedene Data-Mining-Methoden vor, die zur Optimierung der Kampagnenplanung eingesetzt werden können. Es beginnt mit einer Basiskonzeption und geht dann auf fortgeschrittenere Ansätze ein, einschließlich Entscheidungsbäume, logistischer Regression und künstlicher neuronaler Netze. Die Güte der verschiedenen Verfahren wird anhand geeigneter Maße bewertet. Die Kapitelstruktur zeigt einen systematischen Vergleich verschiedener Methoden zur Kundenselektion und deren praktische Anwendung. Die besondere Berücksichtigung der Infrastrukturen und Akzeptanzprobleme von Data-Mining in kleinen und mittleren Unternehmen hebt die Praxisrelevanz der Arbeit hervor.
5 Praxisanwendung: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse von Feldstudien in einer kleinen und einer mittelgroßen Filialbank. Es beschreibt die Durchführung der Kampagnen und analysiert die erzielten Ergebnisse. Die Grenzen der Anwendbarkeit der entwickelten Methoden in kleinen und mittelgroßen Filialbanken werden ebenfalls diskutiert. Das Kapitel demonstriert die praktische Anwendbarkeit der im vorherigen Kapitel vorgestellten Methoden und unterstreicht die Bedeutung der Berücksichtigung bankenspezifischer Gegebenheiten.
Kampagnenoptimierung, Filialbanken, Data-Mining, Entscheidungsbäume, Logistische Regression, Künstliche neuronale Netze, Kundenselektion, Produktaffinität, Responsequote, Deckungsbeitragsrechnung, Marketing, KMU.
Die Diplomarbeit befasst sich mit der Optimierung von Marketingkampagnen bei kleinen und mittleren Filialbanken (KMU) durch die Schätzung von Produktaffinitäten und die Entwicklung von Verfahren zur verbesserten Kundenselektion.
Das Hauptziel ist die Entwicklung und Evaluierung von Methoden zur Verbesserung der Kampagneneffizienz. Die Arbeit analysiert die Herausforderungen von Marketingkampagnen im Filialbankensektor, bewertet verschiedene Planungsmethoden (traditionelle Ansätze bis hin zu Data-Mining), wendet und vergleicht Data-Mining-Verfahren (Entscheidungsbäume, logistische Regression, künstliche neuronale Netze) zur Prognose von Kundenreaktionen, evaluiert Ergebnisse anhand relevanter Gütemaße und diskutiert die praktischen Implikationen und Grenzen der Anwendung von Data-Mining im Kontext von KMU.
Die Arbeit berücksichtigt die Besonderheiten des Filialbankensektors, wie Größenunterschiede der Institute, die Diversität der Unternehmensziele und die verschiedenen Vertriebswege. Sie beleuchtet die Herausforderungen bei der Durchführung von Marketingkampagnen und definiert wichtige Kennzahlen des Kampagnenerfolgs (Responsequote, Deckungsbeitragsrechnung, prospektiver Kundenwert).
Die Arbeit vergleicht traditionelle Selektionsmethoden mit einem verbesserten Ansatz, der auf Data-Mining-Techniken aufbaut. Im Detail werden Entscheidungsbäume, logistische Regression und künstliche neuronale Netze als Data-Mining-Verfahren untersucht und verglichen.
Es werden Entscheidungsbäume, logistische Regression und künstliche neuronale Netze (KNN) angewendet und deren Güte anhand geeigneter Maße (u.a. Klassifikationsgüte, Schätzunsicherheit) bewertet. Zusätzlich wird eine logistische Regression unter Einbeziehung entscheidungsbaumidentifizierter Interaktionseffekte untersucht.
Die Evaluierung der Ergebnisse erfolgt anhand relevanter Gütemaße, die für die jeweiligen Data-Mining-Verfahren spezifisch sind. Die Arbeit betrachtet sowohl die Klassifikationsgüte als auch die Schätzunsicherheit der Modelle.
Die Arbeit präsentiert Ergebnisse von Feldstudien in einer kleinen und einer mittelgroßen Filialbank. Die Durchführung der Kampagnen und die erzielten Ergebnisse werden detailliert analysiert. Die Grenzen der Anwendbarkeit der entwickelten Methoden in KMU werden ebenfalls diskutiert.
Die Arbeit liefert Implikationen für die praktische Anwendung von Data-Mining-Methoden zur Optimierung von Marketingkampagnen in kleinen und mittleren Filialbanken. Sie zeigt sowohl die Möglichkeiten als auch die Grenzen dieser Methoden auf und betont die Bedeutung der Berücksichtigung bankenspezifischer Gegebenheiten.
Kampagnenoptimierung, Filialbanken, Data-Mining, Entscheidungsbäume, Logistische Regression, Künstliche neuronale Netze, Kundenselektion, Produktaffinität, Responsequote, Deckungsbeitragsrechnung, Marketing, KMU.
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