Data Mining als Steuerungsansatz im Vertriebscontrolling

Inhaltsverzeichnis

• 1. Einleitung
• 1.1 Einführung in die Problemstellung
• 1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
• 2. Begriffliche Grundlagen und Definitionen
• 2.1 Vertriebscontrolling
• 2.1.1 Aufgaben des Vertriebscontrollings
• 2.1.2 Formen des Vertriebscontrollings
• 2.2 Data Mining
• 2.2.1 Historie und Einbindung in den KDD-Prozess
• 2.2.2 Abgrenzung zu verwandten Gebieten
• 3. Data Mining als Informations- und Steuerungsinstrument im Vertriebscontrolling
• 3.1 Methoden des Data Minings
• 3.1.1 Datenbeschreibung
• 3.1.2 Abhängigkeitsanalyse
• 3.1.3 Abweichungsanalyse
• 3.1.4 Segmentierung
• 3.1.5 Konzeptbeschreibung
• 3.1.6 Klassifikation
• 3.1.7 Wirkungsprognose
• 3.2 CRISP Data Mining Prozess - Prozess der Datenmustererkennung
• 3.2.1 Business Understanding
• 3.2.2 Data Understanding
• 3.2.3 Data Preparation
• 3.2.4 Modeling
• 3.2.5 Evaluation
• 3.2.6 Deployment
• 4. Einsatzmöglichkeit von Data Mining im Vertriebscontrolling am Beispiel der Firma Vorwerk Deutschland Stiftung & Co. KG
• 5. Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Diplomarbeit analysiert die Anwendung von Data Mining als Steuerungsansatz im Vertriebscontrolling. Die Arbeit zielt darauf ab, die Bedeutung und den Einsatz von Data Mining im Vertriebscontrolling zu beleuchten. Es werden die methodischen Grundlagen von Data Mining dargestellt und die Einsatzmöglichkeiten in der Praxis untersucht. Die Arbeit fokussiert auf die Herausforderungen, die sich für das Vertriebscontrolling aus der wachsenden Dynamik und Komplexität des Unternehmensumfeldes ergeben, und zeigt, wie Data Mining diese Herausforderungen bewältigen kann. Die wichtigsten Themenschwerpunkte sind:

• Entwicklung und Bedeutung des Vertriebscontrollings
• Grundlagen und Methoden des Data Minings
• Einsatz von Data Mining im Vertriebscontrolling
• Praxisbeispiel: Anwendung von Data Mining im Vertriebscontrolling bei Vorwerk

Zusammenfassung der Kapitel

• Kapitel 1: Einleitung Dieses Kapitel führt in die Problemstellung der Diplomarbeit ein und beschreibt den Kontext der sich ständig ändernden Marktanforderungen. Es wird die Bedeutung des Vertriebscontrollings als Schlüsselfaktor für den langfristigen Unternehmenserfolg herausgestellt.
• Kapitel 2: Begriffliche Grundlagen und Definitionen In diesem Kapitel werden die grundlegenden Begriffe und Definitionen des Vertriebscontrollings und des Data Minings erläutert. Es werden die Aufgaben und Formen des Vertriebscontrollings sowie die Historie und Einbindung des Data Minings in den KDD-Prozess vorgestellt.
• Kapitel 3: Data Mining als Informations- und Steuerungsinstrument im Vertriebscontrolling Dieses Kapitel befasst sich mit den Methoden des Data Minings und ihrer Anwendung im Vertriebscontrolling. Es werden verschiedene Methoden wie Datenbeschreibung, Abhängigkeitsanalyse, Abweichungsanalyse, Segmentierung, Konzeptbeschreibung, Klassifikation und Wirkungsprognose erläutert. Darüber hinaus wird der CRISP Data Mining Prozess als ein strukturierter Ansatz für die Durchführung von Data Mining-Projekten vorgestellt.
• Kapitel 4: Einsatzmöglichkeit von Data Mining im Vertriebscontrolling am Beispiel der Firma Vorwerk Deutschland Stiftung & Co. KG In diesem Kapitel wird ein Praxisbeispiel für die Anwendung von Data Mining im Vertriebscontrolling dargestellt. Es wird gezeigt, wie Data Mining bei Vorwerk eingesetzt werden kann, um die Herausforderungen im Vertriebscontrolling zu bewältigen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Schlüsselwörter

Die zentralen Schlüsselwörter der Arbeit sind: Vertriebscontrolling, Data Mining, Informations- und Steuerungsinstrument, Methoden des Data Minings, CRISP Data Mining Prozess, Praxisbeispiel Vorwerk, strategisches Vertriebscontrolling, KDD-Prozess. Die Arbeit befasst sich mit der Nutzung von Data Mining als Werkzeug zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Steigerung der Effizienz im Vertriebscontrolling.