In der heutigen Zeit stellen die wachsende Dynamik und Komplexität des Unternehmensumfeldes sowie die zunehmende Globalisierung speziell durch die Fokussierung auf den asiatischen und osteuropäischen Markt das strategische Management vor immer größere Herausforderungen und Aufgaben. Damit sich Unternehmen fortlaufend an die sich ständig ändernden Marktanforderungen und Konkurrenzbedingungen anpassen können, gilt es, die richtige Strategie zu entwickeln und zu verfolgen. Ein entscheidender Faktor ist dabei vor allem die exzellente Positionierung des Unternehmens, die zum einen das optimale Produktportfolio berücksichtigt, zum anderen aber auch die strategischen Vertriebskomponenten wie Märkte, Wettbewerber und Kunden einschließt und hervorhebt. Dies macht deutlich,dass zur Sicherung des langfristigen Unternehmenserfolges das Vertriebscontrolling eine wesentliche Schlüsselrolle einnimmt. Um das Management jedoch aktiv durch geeignete Methoden und Informationsbereitstellung bei der Strategiefindung und
-umsetzung unterstützen zu können, ist ein gut strukturiertes Vertriebsinformationssystem für das Vertriebscontrolling unabdingbar. Nur mit Hilfe moderner Informationstechnik (IT) wie z.B. den Methoden des Data Minings können Auswertungen erstellt werden, die das Management in die Lage versetzen, notwendige Entscheidungen kurzfristig und effizient zu treffen, um das Unternehmen in die richtige Richtung steuern zu können. Ohne die Unterstützungsleistung der IT bei der Informationserfassung, -verarbeitung und -bereitstellung wäre ein effektives Vertriebscontrolling undenkbar.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Einführung in die Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
2. Begriffliche Grundlagen und Definitionen
2.1 Vertriebscontrolling
2.1.1 Aufgaben des Vertriebscontrollings
2.1.2 Formen des Vertriebscontrollings
2.2 Data Mining
2.2.1 Historie und Einbindung in den KDD-Prozess
2.2.2 Abgrenzung zu verwandten Gebieten
3. Data Mining als Informations- und Steuerungsinstrument im Vertriebscontrolling
3.1 Methoden des Data Minings
3.1.1 Datenbeschreibung
3.1.2 Abhängigkeitsanalyse
3.1.3 Abweichungsanalyse
3.1.4 Segmentierung
3.1.5 Konzeptbeschreibung
3.1.6 Klassifikation
3.1.7 Wirkungsprognose
3.2 CRISP Data Mining Prozess - Prozess der Datenmustererkennung
3.2.1 Business Understanding
3.2.2 Data Understanding
3.2.3 Data Preparation
3.2.4 Modeling
3.2.5 Evaluation
3.2.6 Deployment
4. Einsatzmöglichkeit von Data Mining im Vertriebscontrolling am Beispiel der Firma Vorwerk Deutschland Stiftung & Co. KG
5. Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht das Potenzial von Data Mining als strategisches Instrument im modernen Vertriebscontrolling, um angesichts zunehmender Datenmengen und Marktkomplexität fundierte Steuerungsentscheidungen zu ermöglichen und Wettbewerbsvorteile zu generieren.
- Grundlagen des Vertriebscontrollings und dessen Anforderungen an die Informationsversorgung
- Einführung in Data Mining als Methode zur Wissensextraktion
- Analyse der verschiedenen Data-Mining-Methoden für operative und strategische Zwecke
- Detaillierte Erläuterung des CRISP-DM-Prozessmodells
- Praxisbeispiel: Anwendungspotenziale von Data Mining bei der Firma Vorwerk Deutschland
Auszug aus dem Buch
3.1.2 Abhängigkeitsanalyse
Das Ziel der Abhängigkeitsanalyse ist es, signifikante Abhängigkeiten zwischen den Merkmalswerten der Objekte zu untersuchen und ein entsprechendes Modell zu entwickeln, welches diese Abhängigkeiten beschreibt. Mit diesen Abhängigkeiten ist es möglich, die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein bestimmter Wert abhängig von gegebenen Informationen auftritt. Der Einsatz der Abhängigkeitsanalysen erfolgt in praktischen Anwendungen der Statistik oder des Data Minings in Form von Korrelations-, Sequenz- oder Assoziationsanalysen. Diese sollen im Folgenden kurz beschrieben werden:
Korrelationsanalysen dienen dazu, Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen aufzuzeigen und führen aufgrund ihrer Möglichkeit, redundante Variablen zu identifizieren zu einer Reduzierung an Variablen. Für die Praxis ist die Korrelationsanalyse also insofern hilfreich, dass sie eine Vielzahl von Variablen zusammenfassend beschreiben kann und den Datenbestand für eine Analyse reduziert, die bei Einbeziehung aller verfügbaren Variablen nicht effizient durchführbar wäre.
Sequenzanalysen, auch Zeitreihenanalysen genannt, untersuchen Variablen, bei denen ein Zusammenhang vermutet wird. Diese werden im Zeitverlauf betrachtet mit der dahinterliegenden Fragestellung, wie sich eine abhängige Variable im Zeitablauf verändert. Ziel der Analyse ist es, sequentielle Muster in Form der Abfolge von Ereignissen über einen gewissen Zeitraum zu ermitteln. Eine mögliche Anwendung der Sequenzanalyse im Vertriebscontrolling ist beispielsweise die Analyse der Kaufintervalle von Kunden. Ziel ist es, dabei durch Beobachtung zu festgelegten Zeitpunkten den optimalen Termin aufzuspüren, zu dem der Kunde mit Marketingmaßnahmen unterschiedlichster Art konfrontiert werden sollte. In Abhängigkeit von den Daten können für Sequenzanalysen lineare oder nicht-lineare Regressionsverfahren verwendet werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die steigende Dynamik und Komplexität im Unternehmensumfeld und stellt die wachsende Bedeutung des Vertriebscontrollings sowie die Notwendigkeit moderner IT-Methoden wie Data Mining dar.
2. Begriffliche Grundlagen und Definitionen: Dieses Kapitel klärt die Kernbegriffe des Vertriebscontrollings inklusive seiner Aufgaben und Formen sowie die Grundlagen und Zielsetzungen des Data Minings.
3. Data Mining als Informations- und Steuerungsinstrument im Vertriebscontrolling: Hier werden die methodischen Ansätze des Data Minings (wie Klassifikation oder Segmentierung) sowie das CRISP-DM-Prozessmodell detailliert als Steuerungsinstrumente erläutert.
4. Einsatzmöglichkeit von Data Mining im Vertriebscontrolling am Beispiel der Firma Vorwerk Deutschland Stiftung & Co. KG: Das Kapitel überträgt die theoretischen Erkenntnisse auf ein konkretes Praxisbeispiel im Direktvertrieb und analysiert dort vorhandene Potenziale.
5. Zusammenfassung und Ausblick: Der abschließende Teil fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und bewertet den Stellenwert von Data Mining für die zukünftige Ausrichtung des strategischen Vertriebscontrollings.
Schlüsselwörter
Vertriebscontrolling, Data Mining, CRISP-DM, Entscheidungsfindung, Strategisches Management, Datenanalyse, Klassifikation, Segmentierung, Frühwarnsystem, Informationssystem, Wissensgenerierung, Marktkomplexität, Vorwerk, Kundenanalyse, Prozessstandard.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert den Einsatz von Data-Mining-Methoden als Instrument für ein effektives, datengestütztes Vertriebscontrolling in Unternehmen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Felder sind die Definition und Aufgaben des Vertriebscontrollings, die verschiedenen Methoden des Data Minings sowie der strukturierte CRISP-DM-Prozess zur Mustererkennung.
Welches ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Data Mining als effizientes Verfahren zur Informationsaufdeckung genutzt werden kann, um strategische Entscheidungen im Vertriebscontrolling zu verbessern.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit nutzt primär Literaturanalysen zur theoretischen Fundierung der Data-Mining-Methoden und wendet diese exemplarisch auf das Praxisbeispiel Vorwerk an.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die methodische Beschreibung von Data Mining (wie Abhängigkeits- und Abweichungsanalysen) sowie eine detaillierte Erläuterung des sechsstufigen CRISP-DM-Modells.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren diese Arbeit?
Schlüsselbegriffe sind unter anderem Vertriebscontrolling, Data Mining, Klassifikation, Segmentierung, CRISP-DM und strategisches Management.
Wie hilft Data Mining konkret bei der Fluktuationsanalyse im Beispiel Vorwerk?
Durch den Einsatz von Data Mining (z. B. Entscheidungsbäumen) können fluktuationsgefährdete Handelsvertreter frühzeitig klassifiziert werden, was gezielte Gegenmaßnahmen ermöglicht.
Welche Bedeutung kommt dem Menschen laut der Arbeit im Data-Mining-Prozess zu?
Trotz hoher Automatisierung betont die Autorin, dass der Mensch für die Interpretation der Ergebnisse, die Plausibilitätsprüfung und die Ableitung von handlungsorientiertem Wissen unverzichtbar ist.
- Arbeit zitieren
- Nadine Hannemann (Autor:in), 2007, Data Mining als Steuerungsansatz im Vertriebscontrolling, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/156639
