Customer Targeting - Überblick über die empirischen Erkenntnisse

Inhaltsverzeichnis

• Problemstellung
• Customer Targeting als Basis eines effektiven Marketings
• Abgrenzung der Einsatzgebiete des Customer Targeting
• Notwendigkeit des Customer Targeting
• Customer Targeting für ein effizientes Direktmarketing
• Customer Targeting im Beziehungslebenszyklus
• Customer Targeting in der Kundenakquisitionsphase
• Customer Targeting in der Kundenbindungsphase
• Operationalisierung des Customer Targeting durch Data Mining Applikationen
• Voraussetzungen für ein effektives Customer Targeting
• Erforderliche Daten für das Customer Targeting
• Der Data-Mining-Prozess für ein effektives Customer Targeting
• Aufgaben des Data Mining für ein effektives Customer Targeting
• Potenzialaufgaben
• Beschreibungsaufgaben
• Data-Mining-Techniken für das Customer Targeting
• Entscheidungsbäume
• Assoziationsregeln
• Künstliche Neuronale Netze
• Fallbasiertes Schließen
• Genetische Algorithmen
• Empirische Befunde des Customer Targeting in den Phasen einer Kundenbeziehung
• Erkenntnisse in der Kundenakquisitionsphase
• Effektives Customer Targeting auf Basis von Reaktionsanalysen
• Zielgruppenselektion für standardisierte Direktmarketingaktionen
• Erkenntnisse in der Kundenbindungsphase
• Customer Targeting für die Identifikation profitabler Kundensegmente
• Customer Targeting als Basis für kundenspezifische Direktmarketingaktionen
• Customer Targeting für die Identifikation von veränderten Verhaltensmustern
• Zusammenfassung

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Diplomarbeit untersucht die empirischen Erkenntnisse des Customer Targeting im Kontext des Direktmarketings. Ziel ist es, die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten des Customer Targeting im Beziehungslebenszyklus aufzuzeigen und anhand aktueller Forschungsarbeiten die Effektivität dieser Marketingstrategie zu beleuchten.

• Einsatzgebiete des Customer Targeting in der Kundenakquisition und Kundenbindung
• Operationalisierung des Customer Targeting durch Data-Mining-Anwendungen
• Empirische Befunde zur Effektivität des Customer Targeting in verschiedenen Phasen der Kundenbeziehung
• Einsatz von Data-Mining-Techniken wie Entscheidungsbäumen, Assoziationsregeln und künstlichen neuronalen Netzen
• Bedeutung des Customer Targeting für die Optimierung von Direktmarketing-Kampagnen

Zusammenfassung der Kapitel

Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Problematik des Customer Targeting einführt und die Relevanz dieser Marketingstrategie im heutigen Wettbewerbsumfeld beleuchtet.

Kapitel 2 befasst sich mit der Abgrenzung und dem Einsatz des Customer Targeting. Es werden die Notwendigkeit dieser Marketingstrategie und ihre Anwendung im Direktmarketing dargestellt. Weiterhin wird die Bedeutung des Customer Targeting im Kontext des Beziehungslebenszyklus, insbesondere in den Phasen der Kundenakquisition und Kundenbindung, erläutert.

Kapitel 3 befasst sich mit der Operationalisierung des Customer Targeting durch Data-Mining-Anwendungen. Es werden die Voraussetzungen für ein effektives Customer Targeting, wie die Bereitstellung relevanter Daten und die Anwendung von Data-Mining-Prozessen, beleuchtet. Darüber hinaus werden die Aufgaben des Data Mining im Customer Targeting und die Einsatzmöglichkeiten verschiedener Data-Mining-Techniken, wie Entscheidungsbäume, Assoziationsregeln, künstliche neuronale Netze, fallbasiertes Schließen und genetische Algorithmen, vorgestellt.

Kapitel 4 analysiert empirische Befunde des Customer Targeting in den Phasen der Kundenakquisition und Kundenbindung. Es werden Erkenntnisse aus Studien zur Effektivität des Customer Targeting auf Basis von Reaktionsanalysen, zur Zielgruppenselektion für Direktmarketingaktionen und zur Identifikation profitabler Kundensegmente präsentiert. Außerdem werden Studien zum Einsatz des Customer Targeting für die Gestaltung kundenspezifischer Direktmarketingaktionen und zur Identifikation von veränderten Verhaltensmustern bei Kunden betrachtet.

Schlüsselwörter

Customer Targeting, Direktmarketing, Beziehungslebenszyklus, Data Mining, Kundenakquisition, Kundenbindung, Entscheidungsbäume, Assoziationsregeln, Künstliche Neuronale Netze, Fallbasiertes Schließen, Genetische Algorithmen, Reaktionsanalysen, Zielgruppenselektion, Profitable Kundensegmente, Kundenspezifische Direktmarketingaktionen, Verhaltensmuster