Einsatzmöglichkeiten von Data Mining im Marketing: Status Quo und Entwicklungspotenzial

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Rahmen und Umfeld des Data Minings im Marketing
  • Die Datenbasis
    • Daten - Information - Wissen
    • Mögliche Datenquellen
    • Data Warehouse und Data Mart
  • Die Analyse
    • Online Analytical Processing (OLAP)
    • Data Mining
    • Der Data Mining Prozess oder Knowledge Discovery in Databases (KDD)
• Data Mining im Marketing entlang des Kundenlebenszyklus
  • Mit Data Mining verbundene Marketingkonzepte
  • Systematik der Einsatzmöglichkeiten
  • Kundenakquisition
    • Segmentierung potenzieller Kunden
    • Bearbeitung der ausgewählten Segmente
  • Kundenaktivierung
    • Datensammlung zur Optimierung vorheriger und künftiger Analysen
    • Risikoerkennung und -beurteilung
  • Kundenbeziehungsmanagement
    • Selektion profitabler Beziehungen – Kundenbewertung
    • Entwicklung der Beziehungen – Steigerung des Kundenwerts
    • Pflege der Beziehungen - Kundenbindung und Abwanderungsverhinderung
  • Bewertung der Einsatzmöglichkeiten
• Neuere Entwicklungen und Potenziale für Data Mining im Marketing
  • Externe Einflussfaktoren
    • Technologie
    • Gesellschaft und Recht
  • Anwendungsgebiete
    • Web Mining im Marketing
    • Text Mining im Marketing
  • Perspektiven im Data Mining Prozess
    • Datenerhebung und -speicherung
    • Datenverarbeitung und -analyse
    • Informationsdarstellung, -interpretation und -nutzung
• Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Diplomarbeit befasst sich mit den Einsatzmöglichkeiten von Data Mining im Marketing. Sie analysiert den Status Quo und das Entwicklungspotenzial dieser Technologie im Kontext des Kundenlebenszyklus.

• Die Grundlagen und Rahmenbedingungen des Data Minings im Marketing
• Die Rolle von Data Mining in verschiedenen Phasen des Kundenlebenszyklus, von der Akquisition bis zur Kundenbindung
• Neuere Entwicklungen und Trends im Bereich Data Mining und deren Implikationen für das Marketing
• Potenziale und Herausforderungen von Data Mining im Marketing
• Die Bedeutung von Data Mining für die Optimierung von Marketingstrategien und die Steigerung des Kundenerfolgs

Zusammenfassung der Kapitel

• Die Einleitung führt in die Thematik des Data Minings im Marketing ein und erläutert die Relevanz der Arbeit.
• Kapitel 2 beleuchtet den Rahmen und das Umfeld des Data Minings im Marketing. Es werden die Grundlagen der Datenbasis, die Analysemethoden und der Data Mining Prozess dargestellt.
• Kapitel 3 fokussiert auf die konkreten Einsatzmöglichkeiten von Data Mining im Marketing entlang des Kundenlebenszyklus. Es werden verschiedene Marketingkonzepte und deren Verbindung zum Data Mining, sowie spezifische Anwendungen in den Phasen der Kundenakquisition, Kundenaktivierung und Kundenbindung präsentiert.
• Kapitel 4 befasst sich mit neueren Entwicklungen und Potenzialen für Data Mining im Marketing. Es werden die Einflüsse von Technologie, Gesellschaft und Recht auf den Einsatz von Data Mining analysiert und verschiedene Anwendungsgebiete wie Web Mining und Text Mining vorgestellt.
• Kapitel 5 fasst die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit zusammen und zieht ein Fazit zu den Einsatzmöglichkeiten und dem Entwicklungspotenzial von Data Mining im Marketing.

Schlüsselwörter

Data Mining, Marketing, Kundenlebenszyklus, Kundenakquisition, Kundenaktivierung, Kundenbeziehungsmanagement, Customer Relationship Management (CRM), Web Mining, Text Mining, Knowledge Discovery in Databases (KDD), Online Analytical Processing (OLAP), Datenbasis, Datenanalyse, Technologie, Gesellschaft, Recht, Potenziale, Herausforderungen, Marketingstrategie, Kundenerfolg.