Web Log Mining als Controllinginstrument der PR

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Begriffsklärungen

1.2 Aufbau der Arbeit

2 Web Log Mining

2.1 Web Mining

2.2 Logfiles

2.3 Der Web Log Mining Prozess

2.3.1 Ablauf des Web Log Mining

2.3.2 Negative Einflussfaktoren bei der Datenerhebung

2.3.3 Website-Architektur

2.4 Logfile-Kennzahlen

2.4.1 Einfache Auswertungen

2.4.2 Fortgeschrittene Auswertungen

2.5 Data Mining

2.5.1 Assoziations- und Pfadanalyse

2.5.2 Clusteranalyse

2.5.3 Künstliche Neuronale Netze

2.5.4 Entscheidungsbäume

2.5.5 Zuordnung von Aufgaben im Web Log Mining

2.6 Datenschutz

2.6.1 Rechtliche Grundlagen

2.6.2 Ethische Aspekte der Logfile-Auswertung

3 Web Log Mining im Rahmen der Online-PR

3.1 Online-PR

3.1.1 Spezielle Merkmale der Online-PR

3.1.2 Zielgruppen der Online-PR

3.1.3 Inhalte der Online-PR

3.2 Online-PR-Controlling

3.2.1 PR-Controlling

3.2.2 Kennzahlen

3.2.3 Erfolgsmessung von Online-PR

3.3 PR-spezifisches Web Log Mining

3.3.1 Vergleich von Kosten und Nutzen

3.3.2 Zielgruppenidentifikation

4 Praktische Möglichkeiten der Umsetzung und Vorteile für die PR

4.1 Exemplarische Untersuchungen

4.2 Grenzen von Web Log Mining bei Online-PR

4.3 PR-Nutzen

5 Fazit

Zielsetzung & Themen

Die Diplomarbeit untersucht das Potenzial von Web Log Mining als Controllinginstrument für Public Relations im Internet. Ziel ist es, aufzuzeigen, wie durch die Analyse von Server-Logfiles das Nutzerverhalten besser verstanden und Online-PR-Maßnahmen effektiver gesteuert werden können.

• Technische Grundlagen und Prozesse des Web Log Minings
• Methoden des Data Minings zur Mustererkennung in Logdaten
• Integration von Web Log Mining in ein PR-Controlling-Modell
• Datenschutzrechtliche Anforderungen bei der Webanalyse
• Praktische Anwendungsbeispiele zur Zielgruppenidentifikation

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Bedeutung von Web Log Mining für das moderne PR-Controlling ein und steckt den thematischen Rahmen der Arbeit ab.

2 Web Log Mining: Dieses Kapitel erläutert die technologischen, methodischen und rechtlichen Aspekte von Web Log Mining, einschließlich verschiedener Data-Mining-Verfahren.

3 Web Log Mining im Rahmen der Online-PR: Hier wird der Transfer von Web Log Mining in den Kontext der Online-PR vollzogen, wobei Schwerpunkte auf PR-Controlling, Kennzahlen und Zielgruppen liegen.

4 Praktische Möglichkeiten der Umsetzung und Vorteile für die PR: Das vierte Kapitel behandelt die praktische Anwendbarkeit und zeigt den direkten Nutzen von Web Log Mining für die PR-Arbeit auf.

5 Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich der automatisierten Logfile-Analyse.

Schlüsselwörter

Data Mining, Web Log Mining, Public Relations, Online-PR, Controlling, Logfile, Website-Analyse, Zielgruppenidentifikation, Web Mining, Datenschutz, User-Verhalten, PR-Erfolgsmessung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?

Die Arbeit behandelt den Einsatz von Web Log Mining als spezialisiertes Instrument innerhalb des PR-Controllings, um die Wirkung von Online-Public-Relations messbar zu machen.

Welche zentralen Themenfelder werden abgedeckt?

Zentrale Themen sind die technische Datenaufbereitung, Data-Mining-Methoden, datenschutzrechtliche Rahmenbedingungen sowie die strategische Ausrichtung von Online-PR-Maßnahmen.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Ziel ist es, ein Modell zu entwickeln, wie durch Web Log Mining die Effektivität von Online-PR-Ressourcen gesteuert und die Zielgruppenansprache optimiert werden kann.

Welche wissenschaftlichen Methoden finden Verwendung?

Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse sowie der Evaluierung von Data-Mining-Methoden wie Clusteranalysen, Entscheidungsbäumen und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Auswertung von Webserver-Logfiles.

Welche Inhalte bilden den Hauptteil?

Der Hauptteil gliedert sich in eine fundierte methodische Einführung in das Web Log Mining, die theoretische Einordnung in das PR-Controlling und die anschließende praktische Erörterung der Anwendungsmöglichkeiten.

Welche Schlagwörter charakterisieren die Arbeit am besten?

Die zentralen Schlagwörter sind Data Mining, Web Log Mining, Public Relations, Logfile-Analyse und Controlling.

Wie unterscheidet sich Web Log Mining von allgemeinen Web-Analysen?

Im Gegensatz zum sogenannten "Integrated Web Usage Mining" verzichtet das Web Log Mining konsequent auf externe, personenbezogene Datenquellen und fokussiert sich rein auf die Analyse von serverseitig generierten Logfile-Daten.

Warum ist das Thema Datenschutz für diese Arbeit besonders relevant?

Da Logfile-Auswertungen das Verhalten von Internetnutzern tracken, besteht die Gefahr eines Konflikts mit Persönlichkeitsrechten; die Arbeit betont daher die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen, auf aggregierten Daten basierenden Umgangs.