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 des Unternehmens
• 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 und Themenschwerpunkte

Die Diplomarbeit befasst sich mit der Anwendung multivariater Analysemethoden im Customer Relationship Management (CRM). Sie untersucht, wie diese Methoden dazu beitragen können, Kundendaten zu analysieren und zu interpretieren, um so die Gestaltung und Verbesserung von Kundenbeziehungen zu unterstützen.

• Das CRM als Konzept zur Förderung und Intensivierung langfristiger Kundenbeziehungen
• Die Bedeutung von Kundendaten für die Entscheidungsfindung im CRM
• Die Anwendung multivariater Analysemethoden im Data Warehouse und Data Mining
• Die Funktionsweise ausgewählter multivariater Analysemethoden wie Clusteranalyse, Faktorenanalyse und Regressionsanalyse
• Die Grenzen und Herausforderungen der multivariaten Analysemethoden im CRM

Zusammenfassung der Kapitel

• Einführung: Das Kapitel beleuchtet die aktuelle Problemstellung, die dem CRM zugrunde liegt, beschreibt den Aufbau der Arbeit und erläutert das Ziel der Diplomarbeit. Es wird hervorgehoben, dass der Wandel im Markt und im Kundenverhalten die Notwendigkeit zur Fokussierung auf Kundenbeziehungen verstärkt.
• Grundlagen des CRM: Dieser Abschnitt definiert wichtige Begriffe wie „Kunde“, „Beziehung“ und „Management“. Er beleuchtet den Customer Lifecycle und beschreibt die wichtigsten Managementaufgaben im CRM, wie z.B. das Interessentenmanagement, das Kundenbindungsmanagement und das Rückgewinnungsmanagement. Außerdem wird die Wirkungskette des CRM dargestellt, welche die Beziehung zwischen kundenorientierter Reorganisation und ökonomischem Erfolg aufzeigt.
• CRM – Systeme: Das Kapitel erläutert das CRM-System als ein Teilsystem des betrieblichen Informationssystems, welches sich aus dem operativen, dem kommunikativen und dem analytischen CRM zusammensetzt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem analytischen CRM und der Bedeutung des Data Warehouse als Datenquelle.
• Ausgewählte multivariate Analyseverfahren des CRM: Das Kapitel klassifiziert multivariate Analyseverfahren und konzentriert sich anschließend auf die Beschreibung der Cluster-, Faktoren- und Regressionsanalyse. Es werden die einzelnen Schritte der jeweiligen Methoden erläutert, die Vorteile und Nachteile aufgezeigt und auf die Grenzen der Verfahren hingewiesen.

Schlüsselwörter

Die Diplomarbeit beschäftigt sich mit den Themen Customer Relationship Management (CRM), Customer Lifecycle, Kundenbindungsmanagement, Data Warehouse, Data Mining, multivariate Analyseverfahren, Clusteranalyse, Faktorenanalyse, Regressionsanalyse, Objektivität, Missing Values.

Häufig gestellte Fragen

Was ist die Aufgabe des analytischen CRM?

Das analytische CRM nutzt Datenquellen wie das Data Warehouse, um Kundendaten mittels statistischer Verfahren zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse für die Kundenbindungsstrategie zu gewinnen.

Wie hilft die Clusteranalyse im Kundenmanagement?

Die Clusteranalyse dient der Markt- und Kundensegmentierung, indem sie Kunden mit ähnlichen Merkmalen in Gruppen zusammenfasst, um eine quasi-individuelle Bearbeitung auf Massenmärkten zu ermöglichen.

Was versteht man unter dem "hybriden Konsumenten"?

Ein hybrider Konsument zeigt ein unberechenbares, multidimensionales Verhalten – er kauft beispielsweise sowohl billiges Fast Food als auch teure Bio-Produkte, was klassische Analysen erschwert.

Welche Rolle spielt die Faktorenanalyse im CRM?

Die Faktorenanalyse wird als Verfahren der Datenreduktion eingesetzt, um eine Vielzahl von Variablen auf wenige, grundlegende Einflussfaktoren zu verdichten.

Was untersucht die Regressionsanalyse im Kontext von Kundendaten?

Sie ist ein Verfahren zur Abhängigkeitsmessung, mit dem untersucht werden kann, wie stark bestimmte Faktoren (z.B. Servicequalität) die Kundenzufriedenheit oder Kundenloyalität beeinflussen.

Welche Grenzen haben multivariate Analyseverfahren?

Methodische Grenzen ergeben sich oft durch fehlende Werte (Missing Values) oder die mangelnde Objektivität bei der Interpretation der statistischen Ergebnisse.