Big Data. Möglichkeiten und Grenzen des Data Mining im Dialogmarketing

Bachelor Thesis , 2014 , 95 Pages , Grade: 2,5

Business economics - General

Ziel dieser Bachelorarbeit ist es aufzuzeigen, welche Möglichkeiten und Grenzen das Data
Mining im Dialogmarketing hat. Hierbei wird der Begriff Big Data aufgegriffen, der in der
Fachdiskussion inflationär verwendet wird. Viele kritisieren, dass den weitreichenden
Möglichkeiten des Big Data nur eine geringe praktische Relevanz gegenübersteht. Dieses
Spannungsfeld soll diese Arbeit empirisch beleuchten und besonders Aspekte des Data
Minings sollen dabei betrachtet werden. Durch Experteninterviews und eine Online Survey
sollen die Ergebnisse empirisch erhoben und ausgewertet werden.

Zu Beginn der vorliegenden Arbeit werden in Kapitel 2 allgemeine begriffliche Grundlagen zu
den Themen Big Data, Data Mining und Dialogmarketing erläutert. Die Einordnungen der
Begriffe Data Mining und Big Data in das Dialogmarketing sollen ebenfalls dargestellt
werden. Außerdem werden der Prozess im Data Mining, die Aufgaben und Verfahren hier
aufgegriffen und detailliert dargestellt. Die Entwicklung des Trends „Big Data“ wird des
Weiteren im zweiten Kapitel veranschaulicht. Das darauffolgende dritte Kapitel dieser
vorliegenden Arbeit setzt sich mit der praktischen Umsetzung, einer empirischen Forschung
auseinander. Hierfür werden Experteninterviews durchgeführt und ein Fragebogen erstellt
und dieser ausgewertet. Die Ergebnisse der Befragung werden ebenfalls in diesem Kapitel
gesammelt und festgehalten. In Kapitel 4 folgt dann der Kern dieser Arbeit.
Die Möglichkeiten und Grenzen, welche das Data Mining mit Sicht und Einordnung auf das
Dialogmarketing mit sich bringen, werden herausgearbeitet und beleuchtet.
Im letzten Kapitel werden die Erkenntnisse und Ergebnisse der empirischen Forschung
nochmals aufgegriffen, zusammengefasst und ein Ausblick wird gegeben.

Inhaltsverzeichnis

• Abkürzungsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• 1 Einleitung
• 1.1 Ziel der Arbeit
• 1.2 Vorgehensweise und Aufbau der Arbeit
• 1.3 Abgrenzung der Arbeit
• 2 Begrifflich-systematische Grundlagen
• 2.1 Dialogmarketing
• 2.1.1 Definition des Begriffs Dialogmarketing
• 2.1.2 Einordnung des Dialogmarketings in das Aufgabenfeld Marketing
• 2.1.3 Instrumente des Dialogmarketing
• 2.2 Data Mining
• 2.2.1 Definition des Begriffs Data Mining
• 2.2.2 Einordnung von Data Mining ins Dialogmarketing
• 2.2.3 KDD-Prozess
• 2.2.4 Aufgaben des Data Minings
• 2.2.5 Methoden des Data Mining
• 2.3 Big Data
• 2.3.1 Definition des Begriffs Big Data
• 2.3.2 Einordnung von Big Data ins Dialogmarketing
• 2.3.3 Entwicklung des Trends Big Data
• 2.4 Zusammenfassung der begrifflich-systematischen Grundlagen
• 3 Empirische Forschung durch Befragung
• 3.1 Durchführung von Experteninterviews
• 3.1.1 Experten bei der SIG
• 3.1.2 Branche Lebensmittelhersteller
• 3.1.3 Branche Consulting
• 3.1.4 Telekommunikationsbranche
• 3.1.5 Versicherungsbranche
• 3.1.6 Finanzdienstleistungsbranche
• 3.2 Erstellung und Durchführung des Fragebogens
• 3.2.1 Erstellung des Fragebogens
• 3.2.2 Durchführung des Fragebogens
• 3.3 Auswertung des Fragebogens und Ergebnisse
• 4 Möglichkeiten und Grenzen des Data Mining im Dialogmarketing
• 4.1 Möglichkeiten
• 4.2 Grenzen
• 4.3 Zusammenfassung der Ergebnisse
• 5 Fazit
• Anhang
• Literaturverzeichnis
• Verzeichnis der Internetquellen
• Gesprächsverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Bachelorarbeit befasst sich mit den Möglichkeiten und Grenzen des Data Mining im Dialogmarketing. Ziel ist es, die Anwendungsmöglichkeiten von Data Mining im Dialogmarketing zu analysieren und die Herausforderungen und Grenzen dieser Technologie aufzuzeigen. Die Arbeit basiert auf einer empirischen Untersuchung, die durch Experteninterviews und eine Fragebogenstudie durchgeführt wurde.

• Definition und Einordnung von Dialogmarketing, Data Mining und Big Data
• Analyse der Anwendungsmöglichkeiten von Data Mining im Dialogmarketing
• Bewertung der Herausforderungen und Grenzen des Data Mining im Dialogmarketing
• Empirische Untersuchung der Praxisanwendung von Data Mining im Dialogmarketing
• Zusammenfassung der Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Zusammenfassung der Kapitel

Das erste Kapitel der Arbeit führt in die Thematik ein und erläutert die Zielsetzung, die Vorgehensweise und den Aufbau der Arbeit. Es wird außerdem eine Abgrenzung der Arbeit vorgenommen.

Das zweite Kapitel befasst sich mit den begrifflich-systematischen Grundlagen. Es werden die Begriffe Dialogmarketing, Data Mining und Big Data definiert und in ihren jeweiligen Kontext eingeordnet. Darüber hinaus werden die Instrumente des Dialogmarketings, der KDD-Prozess, die Aufgaben des Data Minings und die Methoden des Data Mining erläutert.

Das dritte Kapitel beschreibt die empirische Forschung durch Befragung. Es werden die Durchführung von Experteninterviews, die Erstellung und Durchführung des Fragebogens sowie die Auswertung des Fragebogens und die Ergebnisse dargestellt.

Das vierte Kapitel analysiert die Möglichkeiten und Grenzen des Data Mining im Dialogmarketing. Es werden die Chancen und Risiken der Anwendung von Data Mining im Dialogmarketing aufgezeigt und die Ergebnisse der empirischen Untersuchung zusammengefasst.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen Dialogmarketing, Data Mining, Big Data, Kundenbeziehungen, Kundendaten, Marketing-Instrumente, Analysemethoden, Chancen und Risiken, empirische Forschung, Experteninterviews, Fragebogenstudie.

• College: Baden-Wuerttemberg Cooperative State University (DHBW)
• Grade: 2,5
• Author: Alisa Laura Löwenstrom (Author)
• Publication Year: 2014
• Pages: 95
• Catalog Number: V285719
• ISBN (eBook): 9783656861638
• ISBN (Book): 9783656861645
• Language: German
• Tags: Big Data, Data Mining, Dialogmarketing, Data Mining im Dialogmarketing