Durch immer bessere technische Möglichkeiten werden in Unternehmen immer größere Mengen an Daten in Data Warehouses vorgehalten. Diese Daten liefern z.B. Informationen zum Unternehmen selbst, zu Prozessen oder über Kunden. Oft stellen diese Datenbestände bzw. deren Analyse den Erfolgsfaktor einer Unternehmung dar. Für die Marketingkommunikation werden bspw. mit Testmailings die positiven sowie negativen Reaktionen einer kleinen Anzahl potentieller Kunden untersucht. Die Ergebnisse werden mit Daten über das Kundenumfeld in Verbindung gebracht. Daraus erstellte Charakteristika (Profile) können durch eine gezielte Kundenansprache bei der eigentlichen Kommunikation für eine höhere Effizienz der Maßnahme sorgen.
Data Mining (DM) zählt, neben OLAP (Online Analytical Processing), zu den wichtigsten aktuellen Analysemethoden. Mit DM lassen sich automatisiert -ohne Benutzerinteraktion- Muster in Daten z.B. durch statistische Verfahren oder künstliche neuronale Netze erkennen. Viele Projekte scheitern, da die durch DM gewonnenen Ergebnisse von den Unternehmen nicht ausreichend oder gar falsch genutzt werden. Ausschlaggebend ist häufig die mangelnde Vorbereitung auf die Nutzung der Ergebnisse bzw. ein nicht ausreichender Reifegrad bzgl. Dialogmarketing und Profiling. Diese Hypothese ist eine der Grundlagen dieser Arbeit. Der Schwerpunkt wird dabei auf die Marketingkommunikation im B2B- und B2C-Bereich gelegt.
Im theoretischen Teil wird beschrieben was DM darstellt und wo es einzuordnen ist. Die verschiedenen Methoden bzw. Instrumente werden kurz betrachtet und klassifiziert. Um verschiedene Arbeitshypothesen zu bewerten, wird im empirischen Teil der Arbeit mittels einer Befragung das Bewusstsein von Unternehmen bzgl. verschiedener Faktoren untersucht. Innerhalb der Umfrageergebnisse werden die Faktoren identifiziert, die den Erfolg von Data Mining positiv beeinflussen.
Ebenso wird das Reifegradmodell der CPC The Profiling Company GmbH vorgestellt und herausgearbeitet, welche DM-Techniken bei welchem Reifegrad Anwendung finden sollten. Dabei werden jeweils die vier Dimensionen Daten, Prozesse, Systeme und Organisation des Modells einbezogen. Anhand von Beispielen wird gezeigt, was mit den erzielten Ergebnissen im Einzelfall erreicht werden kann und wie bzw. in welchen Formen sie in den Kommunikationsprozess integrierbar sind.
Inhaltsverzeichnis
- Hinführung zum Thema
- Wissensentdeckung als Erfolgsfaktor
- Definition zentraler Begriffe
- Ziel und Gang der Untersuchung
- Data Mining in der Praxis
- Überblick
- Operationen des Data Mining
- Beschreibungsprobleme
- Vorhersageprobleme
- Ausgewählte Techniken des Data Mining
- Künstliche Neuronale Netze
- K-Nächste-Nachbarn
- Entscheidungsbäume
- Visualisierung
- Ausgewählte Anwendungsbereiche im CRM
- Kundensegmentierung
- Zielgruppenselektion
- Warenkorbanalyse
- Erfolgsfaktoren des Data Mining
- Herleitung erfolgskritischer Faktoren
- Systematisierung der Erfolgsfaktoren
- Kritische Erfolgsfaktoren von Data-Mining-Projekten
- Mental-kulturelle Faktoren
- Organisatorische Faktoren
- Informationstechnische Faktoren
- Externe Ressourcen
- Durchführung der Umfrage
- Ergebnisse der Umfrage
- Interpretation der Ergebnisse
- Reflektion am Reifegradmodell
- Reifegradstufen des Modells
- Massenkommunikation
- Direktwerbung
- Direktmarketing
- Dialogmarketing
- Profiling
- Dimensionen des Reifegradmodells
- Daten
- Prozesse
- Systeme
- Organisation
- Reflektion der Studienergebnisse
- Gegliedert nach Dimensionen
- Harmonische Gesamtsicht
- Integration in den Kommunikationsprozeß
- Zusammenfassung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit der Untersuchung von Erfolgsfaktoren im Bereich des Data Mining. Ziel ist es, ein tieferes Verständnis für die kritischen Erfolgsfaktoren von Data-Mining-Projekten zu gewinnen und diese in Bezug auf ein Reifegradmodell zu analysieren. Die Arbeit soll dazu beitragen, die Erfolgschancen von Data-Mining-Initiativen in Unternehmen zu verbessern.
- Definition und Abgrenzung des Begriffs Data Mining
- Analyse der wichtigsten Techniken und Anwendungsbereiche des Data Mining
- Identifizierung und Systematisierung von Erfolgsfaktoren für Data-Mining-Projekte
- Reflektion der Studienergebnisse am Reifegradmodell des Direktmarketings
- Integration der gewonnenen Erkenntnisse in den Kommunikationsprozess
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Die Einleitung führt in das Thema Data Mining ein und erläutert die Bedeutung von Wissensentdeckung als Erfolgsfaktor. Es werden zentrale Begriffe definiert und das Ziel sowie der Gang der Untersuchung vorgestellt.
- Kapitel 2: Dieses Kapitel gibt einen Überblick über die Praxis des Data Mining und behandelt die wichtigsten Operationen, Techniken und Anwendungsbereiche. Der Fokus liegt dabei auf dem Customer Relationship Management (CRM), wo Data Mining eine bedeutende Rolle spielt.
- Kapitel 3: Der Kern der Arbeit liegt in der Analyse von Erfolgsfaktoren des Data Mining. Es werden erfolgskritische Faktoren hergeleitet und systematisch nach Mental-kulturellen, Organisatorischen, Informationstechnischen und Externen Ressourcen kategorisiert. Eine empirische Umfrage liefert wertvolle Einblicke in die Praxis und dient als Grundlage für die Interpretation der Ergebnisse.
- Kapitel 4: Die Studienergebnisse werden am Reifegradmodell des Direktmarketings reflektiert, um die einzelnen Dimensionen des Data Mining in Bezug auf die Entwicklung von Unternehmen zu bewerten. Die Analyse erfolgt gegliedert nach Dimensionen und bietet eine harmonische Gesamtsicht. Schließlich wird die Integration der gewonnenen Erkenntnisse in den Kommunikationsprozess beleuchtet.
Schlüsselwörter
Die Arbeit fokussiert auf die zentralen Themengebiete Data Mining, Erfolgsfaktoren, Reifegradmodell, CRM, Wissensentdeckung, und empirische Forschung. Die Untersuchung beleuchtet die Bedeutung von mental-kulturellen, organisatorischen und informationstechnischen Faktoren sowie externen Ressourcen für den Erfolg von Data-Mining-Projekten.
- Arbeit zitieren
- Dipl. Wirt.-Inform. (FH) Timo Wlecke (Autor:in), 2006, Erfolgsfaktoren des Data Mining - Eine theoretisch und empirisch fundierte Studie, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/61387
