Käufertypen in der Konsumforschung - Dargestellt anhand der Käufe in einem SB-Warenhaus

Inhaltsverzeichnis

• I. Einführung
• II. Käufertypen in der Konsumforschung
• 1. Herkunft und Inhalt des Datensatzes
• 1.1 Herkunft des Datensatzes
• 1.2 Begriffsabgrenzung: Käufer – Kunde
• 1.3 Inhaltliche Beschreibung des Datensatzes
• 1.3.1 Verhaltensmerkmale
• 1.3.2 Strukturmerkmale
• 1.3.3 Die 13 Warengruppen
• 1.3.3.1 Allgemeines
• 1.3.3.2 Bedeutung der einzelnen Warengruppen
• 2. Ziel und Zweck der Analyse des Datensatzes
• 2.1 Ziel der Analyse
• 2.2 Sinn und Zweck der Bildung von Käufertypen
• 3. Vorgehensweise zur Bildung von Käufertypen: Data-Mining
• 3.1 Definition von Data-Mining
• 3.2 Methoden des Data-Mining
• 3.2.1 Allgemeine Systematik
• 3.2.2 Künstliche Neuronale Netze (KNN)
• 3.2.3 Assoziationsregeln
• 3.2.4 Clusteranalyse
• 3.2.4.1 Auswahl der Merkmale
• 3.2.4.2 Wahl des Proximitätsmaßes
• 3.2.4.3 Wahl der Clustermethode
• 3.2.4.4 Entscheidung für eine bestimmte Klassenzahl
• 3.2.4.5 Interpretation der gefundenen Cluster
• 3.2.5 Exkurs: Das Conjoint-Profit-Modell
• 4. Ergebnisse der Analyse des Datensatzes
• 4.1 Gang der Untersuchung
• 4.2 Klassifikation
• 4.2.1 Klassifikation der Kunden nach der Kaufhäufigkeit
• 4.2.1.1 Definition der Klassen
• 4.2.1.2 Kaufverhaltensprofil der Gruppen
• 4.2.1.3 Strukturprofil der Gruppen
• 4.2.1.4 Fazit
• 4.2.2 Klassifikation der Kunden nach dem Preisbewußtsein
• 4.2.2.1 Definition der Klassen
• 4.2.2.2 Kaufverhaltensprofil der Gruppen
• 4.2.2.3 Strukturprofil der Gruppen
• 4.2.2.4 Fazit
• 4.2.3 Klassifikation der Käufer nach der Umsatzhöhe
• 4.2.3.1 Definition der Klassen
• 4.2.3.2 Kaufverhaltensprofil der Gruppen
• 4.2.3.3 Strukturprofil der Gruppen
• 4.3 Segmentierung
• 4.3.1 Parameter der Clusteranalyse
• 4.3.1.1 Auswahl der Merkmale
• 4.3.1.2 Entscheidung für ein Proximitätsmaß
• 4.3.1.3 Entscheidung für ein Clusterverfahren
• 4.3.1.4 Entscheidung über Klassenzahl
• 4.3.2 Charakterisierung der Haushaltstypen
• 4.3.2.1 Strukturprofil
• 4.3.2.2 Warengruppenprofil
• 4.4 Abhängigkeitsanalyse
• 4.4.1 Nutzungsverhalten der Käufer
• 4.4.1.1 Grundidee
• 4.4.1.2 Käufe mit höchstens zwei Warengruppen
• 4.4.1.3 Ergebnisse
• 4.4.2 Segmentierung der Käufer
• 4.4.2.1 Grundidee
• 4.4.2.2 Parameter der Clusteranalyse
• 4.4.2.3 Ergebnisse
• 4.4.3 Fazit
• III. Abschließende Beurteilung der Analyse des Datensatzes

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Arbeit zielt darauf ab, Käufertypen in einem SB-Warenhaus anhand eines vorhandenen Datensatzes zu identifizieren und zu charakterisieren. Die Analyse soll Aufschluss über das Kaufverhalten verschiedener Kundengruppen geben und mögliche Segmentierungsmöglichkeiten aufzeigen.

• Identifikation von Käufertypen anhand von Kaufdaten aus einem SB-Warenhaus.
• Anwendung von Data-Mining-Methoden zur Analyse des Datensatzes.
• Charakterisierung der identifizierten Käufertypen hinsichtlich ihres Kaufverhaltens und soziodemografischer Merkmale.
• Entwicklung von Segmentierungsmöglichkeiten für das SB-Warenhaus.
• Bewertung der angewandten Methoden und Ergebnisse.

Zusammenfassung der Kapitel

I. Einführung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Käufertypenforschung und die Zielsetzung der Arbeit ein. Es beschreibt den Kontext der Arbeit und skizziert den methodischen Ansatz.

II. Käufertypen in der Konsumforschung: Dieses Kapitel beschreibt den Datensatz, seine Herkunft und seinen Inhalt. Es werden Verhaltens- und Strukturmerkmale der Kunden detailliert erläutert, und die 13 Warengruppen im Datensatz werden vorgestellt und ihre Bedeutung analysiert. Darüber hinaus werden die Ziele und der Zweck der Analyse des Datensatzes sowie die gewählte Vorgehensweise (Data-Mining) ausführlich dargestellt und begründet. Verschiedene Data-Mining-Methoden werden vorgestellt und auf ihre Anwendbarkeit im Kontext der Arbeit geprüft.

III. Abschließende Beurteilung der Analyse des Datensatzes: [Diese Zusammenfassung wurde gemäß den Anweisungen ausgelassen, da sie das Ende der Arbeit repräsentiert und somit Spoiler enthalten könnte.]

Schlüsselwörter

Käufertypen, Konsumforschung, SB-Warenhaus, Data-Mining, Clusteranalyse, Kaufverhalten, Segmentierung, Preisbewußtsein, Kaufhäufigkeit, Umsatzhöhe, soziodemografische Merkmale.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zu "Käufertypen in der Konsumforschung"

Was ist das Thema der Arbeit?

Die Arbeit untersucht Käufertypen in einem SB-Warenhaus anhand eines vorhandenen Datensatzes. Ziel ist die Identifizierung und Charakterisierung verschiedener Kundengruppen, die Analyse ihres Kaufverhaltens und die Aufdeckung möglicher Segmentierungsmöglichkeiten für das Unternehmen.

Welche Daten werden verwendet?

Die Analyse basiert auf einem Datensatz aus einem SB-Warenhaus. Der Datensatz enthält Informationen zu den Verhaltens- und Strukturmerkmalen der Kunden sowie deren Kaufverhalten über 13 verschiedene Warengruppen. Die genaue Herkunft und der detaillierte Inhalt des Datensatzes werden im Kapitel II.1 beschrieben.

Welche Methoden werden angewendet?

Die Arbeit verwendet Data-Mining-Methoden, insbesondere die Clusteranalyse, um Käufertypen zu identifizieren. Weitere erwähnte Methoden sind künstliche neuronale Netze (KNN) und die Analyse von Assoziationsregeln. Die Auswahl der Methoden und Parameter der Clusteranalyse (Merkmalsauswahl, Proximitätsmaß, Clusterverfahren, Klassenzahl) wird ausführlich erläutert und begründet.

Wie werden Käufertypen klassifiziert?

Die Klassifizierung der Käufer erfolgt auf drei Ebenen: nach Kaufhäufigkeit, Preisbewusstsein und Umsatzhöhe. Für jede dieser Klassifikationen werden die Kaufverhaltensprofile und Strukturprofile der resultierenden Gruppen analysiert. Zusätzlich wird eine Segmentierung mittels Clusteranalyse durchgeführt, um Haushaltstypen zu identifizieren und zu charakterisieren.

Welche Ergebnisse werden präsentiert?

Die Ergebnisse der Analyse umfassen die Klassifizierung der Kunden nach Kaufhäufigkeit, Preisbewusstsein und Umsatzhöhe, sowie eine Segmentierung in Haushaltstypen anhand der Clusteranalyse. Es werden detaillierte Profile der jeweiligen Gruppen hinsichtlich ihres Kaufverhaltens und soziodemografischer Merkmale vorgestellt. Eine Abhängigkeitsanalyse untersucht das Nutzungsverhalten der Käufer und deren Segmentierung.

Welche Schlussfolgerungen werden gezogen?

Die Arbeit liefert Erkenntnisse über das Kaufverhalten verschiedener Kundengruppen in einem SB-Warenhaus und zeigt mögliche Segmentierungsmöglichkeiten auf. Die Bewertung der angewandten Methoden und die Schlussfolgerungen aus den Ergebnissen befinden sich im Kapitel III. (Abschließende Beurteilung der Analyse des Datensatzes).

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?

Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Käufertypen, Konsumforschung, SB-Warenhaus, Data-Mining, Clusteranalyse, Kaufverhalten, Segmentierung, Preisbewusstsein, Kaufhäufigkeit, Umsatzhöhe, soziodemografische Merkmale.