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 & Themen

Die Arbeit untersucht das Potenzial von Data Mining als strategisches Instrument im modernen Vertriebscontrolling, um angesichts zunehmender Datenmengen und Marktkomplexität fundierte Steuerungsentscheidungen zu ermöglichen und Wettbewerbsvorteile zu generieren.

• Grundlagen des Vertriebscontrollings und dessen Anforderungen an die Informationsversorgung
• Einführung in Data Mining als Methode zur Wissensextraktion
• Analyse der verschiedenen Data-Mining-Methoden für operative und strategische Zwecke
• Detaillierte Erläuterung des CRISP-DM-Prozessmodells
• Praxisbeispiel: Anwendungspotenziale von Data Mining bei der Firma Vorwerk Deutschland

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die steigende Dynamik und Komplexität im Unternehmensumfeld und stellt die wachsende Bedeutung des Vertriebscontrollings sowie die Notwendigkeit moderner IT-Methoden wie Data Mining dar.

2. Begriffliche Grundlagen und Definitionen: Dieses Kapitel klärt die Kernbegriffe des Vertriebscontrollings inklusive seiner Aufgaben und Formen sowie die Grundlagen und Zielsetzungen des Data Minings.

3. Data Mining als Informations- und Steuerungsinstrument im Vertriebscontrolling: Hier werden die methodischen Ansätze des Data Minings (wie Klassifikation oder Segmentierung) sowie das CRISP-DM-Prozessmodell detailliert als Steuerungsinstrumente erläutert.

4. Einsatzmöglichkeit von Data Mining im Vertriebscontrolling am Beispiel der Firma Vorwerk Deutschland Stiftung & Co. KG: Das Kapitel überträgt die theoretischen Erkenntnisse auf ein konkretes Praxisbeispiel im Direktvertrieb und analysiert dort vorhandene Potenziale.

5. Zusammenfassung und Ausblick: Der abschließende Teil fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und bewertet den Stellenwert von Data Mining für die zukünftige Ausrichtung des strategischen Vertriebscontrollings.

Schlüsselwörter

Vertriebscontrolling, Data Mining, CRISP-DM, Entscheidungsfindung, Strategisches Management, Datenanalyse, Klassifikation, Segmentierung, Frühwarnsystem, Informationssystem, Wissensgenerierung, Marktkomplexität, Vorwerk, Kundenanalyse, Prozessstandard.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?

Die Arbeit analysiert den Einsatz von Data-Mining-Methoden als Instrument für ein effektives, datengestütztes Vertriebscontrolling in Unternehmen.

Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?

Die zentralen Felder sind die Definition und Aufgaben des Vertriebscontrollings, die verschiedenen Methoden des Data Minings sowie der strukturierte CRISP-DM-Prozess zur Mustererkennung.

Welches ist das primäre Ziel der Untersuchung?

Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Data Mining als effizientes Verfahren zur Informationsaufdeckung genutzt werden kann, um strategische Entscheidungen im Vertriebscontrolling zu verbessern.

Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?

Die Arbeit nutzt primär Literaturanalysen zur theoretischen Fundierung der Data-Mining-Methoden und wendet diese exemplarisch auf das Praxisbeispiel Vorwerk an.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die methodische Beschreibung von Data Mining (wie Abhängigkeits- und Abweichungsanalysen) sowie eine detaillierte Erläuterung des sechsstufigen CRISP-DM-Modells.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren diese Arbeit?

Schlüsselbegriffe sind unter anderem Vertriebscontrolling, Data Mining, Klassifikation, Segmentierung, CRISP-DM und strategisches Management.

Wie hilft Data Mining konkret bei der Fluktuationsanalyse im Beispiel Vorwerk?

Durch den Einsatz von Data Mining (z. B. Entscheidungsbäumen) können fluktuationsgefährdete Handelsvertreter frühzeitig klassifiziert werden, was gezielte Gegenmaßnahmen ermöglicht.

Welche Bedeutung kommt dem Menschen laut der Arbeit im Data-Mining-Prozess zu?

Trotz hoher Automatisierung betont die Autorin, dass der Mensch für die Interpretation der Ergebnisse, die Plausibilitätsprüfung und die Ableitung von handlungsorientiertem Wissen unverzichtbar ist.