1 Kundenindividuelles Marketing und die Konsequenzen für die Auswertung von Kundendaten
Im Konzept des Massenmarketing, bei dem nicht der einzelne Kunde, sondern anonyme Märkte im Fokus stehen, wird darauf abgezielt, weitgehend standardisierte und in hoher Stückzahl hergestellte Produkte über Massenmedien zu vermarkten und an möglichst viele Kunden zu verkaufen.1 Der zunehmende Wettbewerb zwingt die Unternehmen dazu, neue Konzepte des Marketing zur Generierung von Wettbewerbsvorteilen zu entwickeln. Aus diesem Grund besteht der Trend zu einem Konzept des Individual Marketing. Darunter ist im Extremfall zu verstehen, dass jedem Kunden, zu dem für ihn optimalen Zeitpunkt und mit den auf seine individuellen Verhältnisse zugeschnittenen Argumenten, ein maßgeschneidertes Leistungsangebot gemacht wird.2 Vom Konzept des Massenmarketing zum Konzept des Individual Marketing existieren im Prinzip zwei verschiedene Wege. Zum einen über maßgeschneiderte Produkte auf der Produkt- bzw. Leistungsebene zu einem Customized Marketing und zum anderen über die Intensivierung der Kundenbeziehung hin zu einem Relationship Marketing (vgl. Abb.1).3
[Abbildung nur in Downloaddatei enthalten]
Abbildung 1: Der Weg vom Massen-Marketing zum Individual Marketing 4
Beide Wege haben zur Folge, dass der Bedarf an spezifischen Kundeninformationen steigt. Im Leistungserstellungsprozess nimmt dieser Bedarf zu, da als Grundlage einer Konzeption maßgeschneiderter Produkte im Konzept des Customized Marketing zunächst kundenindividuelle Informationen vorhanden sein müssen. Ebenso dienen diese kundenindividuellen Informationen als Grundlage zur verstärkten interaktiven Kundenansprache (z.B. mittels Direktwerbung) und gewinnen auch im Konzept des Relationship Marketing an Bedeutung.
Inhaltsverzeichnis
- Kundenindividuelles Marketing und die Konsequenzen für die Auswertung von Kundendaten
- Auswertung von Kundendaten durch Data-Mining-Verfahren
- Wissenschaftliche Einordnung des Data-Mining-Verfahrens
- Data-Mining-Prozessablauf
- Methoden im Data-Mining-Prozess
- Data-Mining-Auswertungen von Log-Files
- Datengrundlagen zur Ableitung von Kundenprofilen
- Potenzial von Log-Files zur Generierung von Kundenprofilen
- Zusammenfassung und Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht die Anwendung von Data-Mining-Verfahren zur Erstellung von Kundenprofilen aus Log-Files und deren Implikationen für die kundenindividuelle Ansprache. Die Arbeit beleuchtet die wissenschaftliche Einordnung von Data-Mining, den Prozessablauf und die eingesetzten Methoden. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Potenzial von Log-Files als Datengrundlage für die Generierung aussagekräftiger Kundenprofile.
- Kundenindividuelles Marketing im Kontext von Massenmarketing
- Data-Mining als Methode zur Analyse großer Datenmengen
- Die Verwendung von Log-Files zur Ableitung von Kundenprofilen
- Methoden und Prozesse im Data-Mining
- Implikationen für die kundenindividuelle Ansprache
Zusammenfassung der Kapitel
Kundenindividuelles Marketing und die Konsequenzen für die Auswertung von Kundendaten: Dieses Kapitel führt in die Thematik des kundenindividuellen Marketings ein und setzt es in Relation zum traditionellen Massenmarketing. Es wird der steigende Bedarf an spezifischen Kundeninformationen im Kontext von Customized und Relationship Marketing hervorgehoben und die Notwendigkeit der Analyse großer Datenmengen zur Optimierung der Kundenansprache betont. Die historische Entwicklung vom traditionellen Einzelhandel zum modernen Massenmarketing und der Rückbesinnung auf individualisierte Ansätze wird skizziert, wobei der zunehmende Umfang an verfügbaren Kundendaten als treibende Kraft für die Anwendung von Data-Mining-Verfahren dargestellt wird.
Auswertung von Kundendaten durch Data-Mining-Verfahren: Dieses Kapitel befasst sich mit der wissenschaftlichen Einordnung von Data-Mining als Verfahren zur Auswertung großer Datenmengen. Es wird der Prozessablauf von Data-Mining detailliert beschrieben, inklusive der verschiedenen Methoden, die zur Identifizierung von Mustern und Trends in den Daten verwendet werden. Der Fokus liegt auf der systematischen Anwendung von Data-Mining zur Generierung von wertvollen Erkenntnissen für das Marketing. Die Kapitel erläutert, wie Data-Mining-Techniken dabei helfen können, komplexe Datenmengen zu analysieren und daraus handlungsrelevante Informationen zu gewinnen, die die kundenindividuelle Ansprache verbessern.
Data-Mining-Auswertungen von Log-Files: Dieses Kapitel konzentriert sich auf die praktische Anwendung von Data-Mining-Verfahren anhand von Log-Files. Es werden die Datengrundlagen zur Ableitung von Kundenprofilen aus Log-Files detailliert beschrieben. Der Schwerpunkt liegt auf dem Potenzial von Log-Files, wertvolle Informationen über das Kundenverhalten zu liefern, die für die Entwicklung und Umsetzung von kundenindividuellen Marketingstrategien genutzt werden können. Es werden konkrete Beispiele genannt, wie Log-File-Daten analysiert und interpretiert werden können, um Kundenprofile zu erstellen und daraus maßgeschneiderte Marketingmaßnahmen abzuleiten. Die Möglichkeiten und Grenzen der Methode werden kritisch beleuchtet.
Schlüsselwörter
Data-Mining, Kundenprofile, Log-Files, Kundenindividuelles Marketing, Massenmarketing, Relationship Marketing, Customized Marketing, Kundenansprache, Wettbewerbsvorteile, Datenanalyse.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Seminararbeit: "Kundenindividuelles Marketing und Data-Mining"
Was ist der Inhalt dieser Seminararbeit?
Die Seminararbeit untersucht die Anwendung von Data-Mining-Verfahren zur Erstellung von Kundenprofilen aus Log-Files und deren Auswirkungen auf die individuelle Kundenansprache. Sie beleuchtet die wissenschaftliche Einordnung von Data-Mining, den Prozessablauf, die verwendeten Methoden und das Potenzial von Log-Files als Datengrundlage für aussagekräftige Kundenprofile. Die Arbeit vergleicht kundenindividuelles Marketing mit Massenmarketing und zeigt die Implikationen für die Kundenansprache auf.
Welche Themen werden in der Seminararbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt folgende Themenschwerpunkte: Kundenindividuelles Marketing im Kontext von Massenmarketing, Data-Mining als Methode zur Analyse großer Datenmengen, die Verwendung von Log-Files zur Ableitung von Kundenprofilen, Methoden und Prozesse im Data-Mining und die Implikationen für die kundenindividuelle Ansprache. Die wissenschaftliche Einordnung von Data-Mining und der detaillierte Prozessablauf werden ebenfalls ausführlich erklärt.
Welche Kapitel umfasst die Seminararbeit?
Die Seminararbeit gliedert sich in drei Hauptkapitel: 1. Kundenindividuelles Marketing und die Konsequenzen für die Auswertung von Kundendaten; 2. Auswertung von Kundendaten durch Data-Mining-Verfahren (inkl. wissenschaftlicher Einordnung, Prozessablauf und Methoden); 3. Data-Mining-Auswertungen von Log-Files (inkl. Datengrundlagen und Potenzial von Log-Files zur Profilerstellung).
Was wird im Kapitel "Kundenindividuelles Marketing" behandelt?
Dieses Kapitel führt in das Thema kundenindividuelles Marketing ein, setzt es in Relation zu Massenmarketing und hebt den Bedarf an spezifischen Kundeninformationen im Kontext von Customized und Relationship Marketing hervor. Es betont die Notwendigkeit der Analyse großer Datenmengen und skizziert die historische Entwicklung vom traditionellen Einzelhandel zum modernen Massenmarketing und zurück zu individualisierten Ansätzen.
Was wird im Kapitel "Data-Mining-Verfahren" behandelt?
Dieses Kapitel beschreibt die wissenschaftliche Einordnung von Data-Mining, den detaillierten Prozessablauf und die verschiedenen Methoden zur Identifizierung von Mustern und Trends in Daten. Der Fokus liegt auf der systematischen Anwendung von Data-Mining zur Generierung von wertvollen Marketing-Erkenntnissen und der Analyse komplexer Datenmengen zur Verbesserung der kundenindividuellen Ansprache.
Was wird im Kapitel "Data-Mining-Auswertungen von Log-Files" behandelt?
Dieses Kapitel konzentriert sich auf die praktische Anwendung von Data-Mining mit Log-Files. Es beschreibt detailliert die Datengrundlagen zur Ableitung von Kundenprofilen aus Log-Files und deren Potenzial, wertvolle Informationen über das Kundenverhalten zu liefern. Konkrete Beispiele zur Analyse und Interpretation von Log-File-Daten zur Erstellung von Kundenprofilen und Ableitung maßgeschneiderter Marketingmaßnahmen werden genannt. Möglichkeiten und Grenzen der Methode werden kritisch diskutiert.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Seminararbeit?
Die wichtigsten Schlüsselwörter sind: Data-Mining, Kundenprofile, Log-Files, Kundenindividuelles Marketing, Massenmarketing, Relationship Marketing, Customized Marketing, Kundenansprache, Wettbewerbsvorteile und Datenanalyse.
Welche Zielsetzung verfolgt die Seminararbeit?
Die Zielsetzung der Seminararbeit ist die Untersuchung der Anwendung von Data-Mining-Verfahren zur Erstellung von Kundenprofilen aus Log-Files und deren Implikationen für die kundenindividuelle Ansprache. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Potenzial von Log-Files als Datengrundlage für die Generierung aussagekräftiger Kundenprofile.
- Citar trabajo
- Michael Junge (Autor), 2002, Kundenprofile durch Data-Mining Auswertungen von Log-Files, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/9206
