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Customer Relationship Analytics

Customer Relationship Analytics - Praktische Anwendung des Data Mining im CRM / Autor:  Neckel, Peter / Knobloch, Bernd, 978-3-86490-090-7
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Praktische Anwendung des Data Mining im CRM

2., aktualisierte und erweiterte Auflage

Autor: Neckel, Peter / Knobloch, Bernd
von dpunkt.Verlag
419 Seiten, Hardcover
ersch. 10/2015
ISBN: 978-3-86490-090-7

Druckausgabe
4790 inkl. MwSt.
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Best.Nr.: DP-090
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Zunehmend anspruchsvollere Kunden, hohe Interaktionsraten und eine wachsende Zahl an Kommunikationsoptionen stellen das Customer Relationship Management vor immer neue Herausforderungen. Kundenbeziehungen sind gezielt so zu gestalten, dass Erlebnis- und Zufriedenheitsmomente eine nachhaltige Steigerung des Kundenwertes herbeiführen. Hierfür ist umfangreiches Wissen über die Kunden erforderlich, das vor allem aus unternehmensintern verfügbaren Transaktionsdatenbeständen extrahiert werden kann.

Das Buch vermittelt fundierte Kenntnisse, wie das benötigte Kundenwissen systematisch mithilfe von modernen Analyseansätzen wie Data Mining und Predictive Analytics gewonnen werden kann. Ein umfassender Beschreibungsrahmen bietet Orientierung beim Vorgehen in der Praxis - von der Zielsetzung über konkrete Analyseszenarien und deren Kombination bis zur Anwendung der Ergebnisse.

Der Schwerpunkt liegt auf der Beschreibung typischer Anwendungsfälle. 11 Fallstudien aus den Bereichen Handel, E-Commerce und Finanzdienstleistungen gewähren detaillierte Einblicke in die Praxis der Datenanalyse. Die Präsentation einer »Road Map« und Hinweise auf potenzielle Fehlerquellen versetzen den Leser in die Lage, eigene Analysen zu konzipieren und durchzuführen. Die Trennung von Theorie- und Praxisteil hilft beim gezielten Einstieg.

Die 2. Auflage wurde komplett überarbeitet, im Hinblick auf neue Entwicklungen aktualisiert und um Themen wie Social Media, Self-Acting Data Mining sowie Big Data erweitert.

Aus dem Inhalt:

    Teil A – Grundlagen und Methoden

    • Customer Relationship Management – ein Bezugsrahmen
    • Customer Relationship Analytics – aus Kundenbeziehungen lernen
    • Datenquellen für Customer Relationship Analytics

    Teil B – Voraussetzungen für erfolgreiches CRA

    • Datenqualität
    • Datenschutz
    • Gestaltung des Analyseprozesses
Hier das ganze Inhaltsverzeichnis lesen.

Teil C – Analysefälle und Analyseszenarien

  • Ein Beschreibungsrahmen für Analysefälle und Analyseszenarien im CRM
  • Analysefälle
  • Analyseszenarien

Anhang

  • Abkürzungsverzeichnis
  • Glossar
  • Literaturverzeichnis

Über die Autoren:

Peter Neckel studierte Betriebswirtschaftslehre an der École de Management de Grenoble und Wirtschaftsinformatik an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg. Er ist nach Stationen bei Hewlett-Packard und der SAP seit 2001 als Unternehmensberater in zahlreichen Praxisprojekten tätig, insbesondere für Banken, Versicherungen, Energieversorger und Einzelhändler. Seit 2007 arbeitet er als Berater und unabhängiger Analyst für mayato, wo er den Bereich Customer Analytics leitet. Zu diesem Thema ist er Autor von über 50 Publikationen, u. a. der seit 2008 jährlich neu erscheinenden Data-Mining-Studie, die er als Lead Analyst verantwortet.

Bernd Knobloch studierte Wirtschaftsinformatik an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg und arbeitete anschließend in mehreren Data-Mining-Projekten, u. a. bei IBM und SAP. Als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Bamberger Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbes. Systementwicklung und Datenbankanwendung, widmete er sich auch in der Forschung den Bereichen Business Intelligence und Datenanalyse. Seit 2005 ist er als freiberuflicher Berater tätig und betreut Praxisprojekte mit Schwerpunkt in den Branchen Einzelhandel, E-Commerce und Dienstleistungen. Er ist Autor mehrerer wissenschaftlicher und praxisorientierter Veröffentlichungen.
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