Multivariate Analysemethoden im Customer Relationship Management

Inhaltsverzeichnis

A Einführung

1 Problemstellung

2 Aufbau der Arbeit

3 Ziel der Arbeit

B Multivariate Analyseverfahren im CRM

1 Grundlagen des CRM

1.1 Abgrenzung des CRM von verwandten Begriffen

1.2 Definitionen

1.2.1 Kunde

1.2.2 Beziehung

1.2.3 Management

1.3 Customer Lifecycle

1.4 Managementaufgaben des CRM

1.4.1 Interessentenmanagement

1.4.2 Kundenbindungsmanagement i.w.S.

1.4.2.1 Neukundenmanagement

1.4.2.2 Kundenbindungsmanagement i.e.S.

1.4.2.3 Beschwerdemanagement

1.4.2.4 Abwanderungspräventionsmanagement

1.4.3 Rückgewinnungsmanagement

1.5 Wirkungskette des CRM

1.5.1 Formulierung einer Kundenbeziehungsstrategie

1.5.2 Kundenorientierte Reorganisation

1.5.3 Veränderung der Kundeneinstellung/-verhalten

1.5.3.1 Kundenzufriedenheit

1.5.3.2 Kundenloyalität

1.5.3.3 Kundenbindung

1.5.4 Ökonomischer Erfolg

2 CRM – Systeme

2.1 Operatives CRM

2.2 Analytisches CRM

2.2.1 Data Warehouse als Datenquelle des CRM

2.2.1.1 Kundenanalyse

2.2.1.2 Marktforschung

2.2.2 Datenanalysezyklus des CRM

2.2.2.1 Data Mining

2.2.2.2 Hypothesenverifikation

3 Ausgewählte multivariate Analyseverfahren des CRM

3.1 Klassifizierung multivariater Analyseverfahren

3.2 Markt- & Kundensegmentierung anhand der Clusteranalyse

3.2.1 Bestimmung von Ähnlichkeiten

3.2.2 Auswahl des Fusionierungsalgorithmus

3.2.3 Bestimmung der Clusteranzahl

3.3 Faktorenanalyse

3.3.1 Errechnung der Korrelationsmatrix

3.3.2 Rechnerische Grundlagen zur Extraktion der Faktoren

3.3.3 Bestimmung der Kommunalitäten

3.3.4 Zahl der Faktoren

3.3.5 Interpretation der Faktoren

3.3.6 Bestimmung der Faktorwerte

3.4 Regressionsanalyse

3.4.1 Modellformulierung

3.4.2 Schätzung der Regressionsfunktion

3.4.3 Prüfung der Regressionsfunktion

3.4.4 Prüfung der Regressionskoeffizienten

3.4.5 Prüfung der Modellprämisse

3.5 Grenzen der multivariaten Analyseverfahren

3.5.1 Objektivität der Analyseverfahren

3.5.2 Missing Values

C Resumee

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Arbeit untersucht den Einsatz multivariater Analysemethoden im Rahmen des Customer Relationship Managements (CRM). Das primäre Ziel ist es, den Mehrwert von Kundendaten durch statistische Analyseverfahren aufzuzeigen, um langfristige und profitable Kundenbeziehungen zu gestalten und wettbewerbsfähig zu bleiben.

• Grundlagen des CRM und des Kundenlebenszyklus
• Strukturierung von Kundenbeziehungen und deren ökonomische Relevanz
• Methodik des CRM-Systems und analytische Datenverarbeitung
• Anwendung der Cluster-, Faktoren- und Regressionsanalyse in der Marketingpraxis
• Kritische Würdigung der statistischen Analyseverfahren

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Grundlagen des CRM: Dieses Kapitel erläutert die terminologische Abgrenzung von CRM zu verwandten Begriffen und führt den Kundenlebenszyklus sowie zentrale Managementaufgaben wie Kundenbindung und Rückgewinnung ein.

2 CRM – Systeme: Hier wird das CRM als betriebliches Informationssystem beschrieben, wobei der Fokus insbesondere auf dem analytischen CRM, dem Data Warehouse und dem Datenanalysezyklus liegt.

3 Ausgewählte multivariate Analyseverfahren des CRM: Dieses Kapitel behandelt die methodischen Grundlagen der Clusteranalyse, Faktorenanalyse und Regressionsanalyse und diskutiert deren Grenzen sowie die Problematik von fehlenden Werten.

Schlüsselwörter

CRM, Kundenbeziehungsmanagement, Customer Lifecycle, Kundenwert, Multivariate Statistik, Clusteranalyse, Faktorenanalyse, Regressionsanalyse, Data Mining, Datenanalysezyklus, Kundenbindung, Kundenzufriedenheit, Kundenloyalität, Marketing, Marktsegmentierung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundlegend?

Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung multivariater statistischer Analysemethoden, um die Effektivität des Customer Relationship Managements (CRM) zu steigern.

Welches sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?

Die Schwerpunkte liegen auf den Grundlagen des CRM, der Systemarchitektur für analytisches CRM und der praktischen Anwendung statistischer Verfahren wie Cluster-, Faktoren- und Regressionsanalyse.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Ziel ist es aufzuzeigen, wie Unternehmen mittels Kundendaten und spezifischer Analysemethoden einen Wettbewerbsvorteil erzielen und die Kundenbeziehungen wertorientiert steuern können.

Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?

Die Autorin nutzt eine theoretische Aufarbeitung und methodische Beschreibung multivariater statistischer Verfahren, ergänzt durch Fallbeispiele zur Segmentierung und Regressionsmodellierung.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Im Hauptteil werden zunächst CRM-Grundlagen und -Systeme (Analytisches vs. Operatives CRM) definiert, gefolgt von der detaillierten Beschreibung der statistischen Analyseverfahren und deren Einsatzmöglichkeiten.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Zu den prägenden Begriffen zählen CRM, Customer Lifecycle, Data Mining, Clusteranalyse, Faktorenanalyse und Regressionsanalyse.

Wie unterscheidet sich die Clusteranalyse von der Faktorenanalyse?

Die Clusteranalyse dient der Gruppierung von Objekten (z.B. Kunden) zur Marktsegmentierung, während die Faktorenanalyse Variablen komprimiert, um latente Einflussfaktoren aufzudecken.

Warum ist das Problem der "Missing Values" im CRM relevant?

Fehlende Daten können die Analyseergebnisse verzerren; die Arbeit diskutiert daher, wie Anwender mit solchen unvollständigen Datensätzen methodisch korrekt umgehen sollten.