Erfolgsfaktoren des Data Mining - Eine theoretisch und empirisch fundierte Studie

Inhaltsverzeichnis

• Hinführung zum Thema
• Wissensentdeckung als Erfolgsfaktor
• Definition zentraler Begriffe
• Ziel und Gang der Untersuchung
• Data Mining in der Praxis
• Überblick
• Operationen des Data Mining
• Beschreibungsprobleme
• Vorhersageprobleme
• Ausgewählte Techniken des Data Mining
• Künstliche Neuronale Netze
• K-Nächste-Nachbarn
• Entscheidungsbäume
• Visualisierung
• Ausgewählte Anwendungsbereiche im CRM
• Kundensegmentierung
• Zielgruppenselektion
• Warenkorbanalyse
• Erfolgsfaktoren des Data Mining
• Herleitung erfolgskritischer Faktoren
• Systematisierung der Erfolgsfaktoren
• Kritische Erfolgsfaktoren von Data-Mining-Projekten
• Mental-kulturelle Faktoren
• Organisatorische Faktoren
• Informationstechnische Faktoren
• Externe Ressourcen
• Durchführung der Umfrage
• Ergebnisse der Umfrage
• Interpretation der Ergebnisse
• Reflektion am Reifegradmodell
• Reifegradstufen des Modells
• Massenkommunikation
• Direktwerbung
• Direktmarketing
• Dialogmarketing
• Profiling
• Dimensionen des Reifegradmodells
• Daten
• Prozesse
• Systeme
• Organisation
• Reflektion der Studienergebnisse
• Gegliedert nach Dimensionen
• Harmonische Gesamtsicht
• Integration in den Kommunikationsprozeß
• Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit der Untersuchung von Erfolgsfaktoren im Bereich des Data Mining. Ziel ist es, ein tieferes Verständnis für die kritischen Erfolgsfaktoren von Data-Mining-Projekten zu gewinnen und diese in Bezug auf ein Reifegradmodell zu analysieren. Die Arbeit soll dazu beitragen, die Erfolgschancen von Data-Mining-Initiativen in Unternehmen zu verbessern.

• Definition und Abgrenzung des Begriffs Data Mining
• Analyse der wichtigsten Techniken und Anwendungsbereiche des Data Mining
• Identifizierung und Systematisierung von Erfolgsfaktoren für Data-Mining-Projekte
• Reflektion der Studienergebnisse am Reifegradmodell des Direktmarketings
• Integration der gewonnenen Erkenntnisse in den Kommunikationsprozess

Zusammenfassung der Kapitel

• Kapitel 1: Die Einleitung führt in das Thema Data Mining ein und erläutert die Bedeutung von Wissensentdeckung als Erfolgsfaktor. Es werden zentrale Begriffe definiert und das Ziel sowie der Gang der Untersuchung vorgestellt.
• Kapitel 2: Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die Praxis des Data Mining und behandelt die wichtigsten Operationen, Techniken und Anwendungsbereiche. Der Fokus liegt dabei auf dem Customer Relationship Management (CRM), wo Data Mining eine bedeutende Rolle spielt.
• Kapitel 3: Der Kern der Arbeit liegt in der Analyse von Erfolgsfaktoren des Data Mining. Es werden erfolgskritische Faktoren hergeleitet und systematisch nach Mental-kulturellen, Organisatorischen, Informationstechnischen und Externen Ressourcen kategorisiert. Eine empirische Umfrage liefert wertvolle Einblicke in die Praxis und dient als Grundlage für die Interpretation der Ergebnisse.
• Kapitel 4: Die Studienergebnisse werden am Reifegradmodell des Direktmarketings reflektiert, um die einzelnen Dimensionen des Data Mining in Bezug auf die Entwicklung von Unternehmen zu bewerten. Die Analyse erfolgt gegliedert nach Dimensionen und bietet eine harmonische Gesamtsicht. Schließlich wird die Integration der gewonnenen Erkenntnisse in den Kommunikationsprozess beleuchtet.

Schlüsselwörter

Die Arbeit fokussiert auf die zentralen Themengebiete Data Mining, Erfolgsfaktoren, Reifegradmodell, CRM, Wissensentdeckung, und empirische Forschung. Die Untersuchung beleuchtet die Bedeutung von mental-kulturellen, organisatorischen und informationstechnischen Faktoren sowie externen Ressourcen für den Erfolg von Data-Mining-Projekten.