Customer Relationship Analytics
Praktische Anwendung des Data Mining im CRM
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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.
"Endlich ist sie da, die 2. Auflage der Kundendatenanalyse-Bibel! (Die Autoren) bieten sowohl Studenten (bzw. Quereinsteigern) eine hervorragende Einführung als auch gestandenen Analytics-Profis, Marketing- bzw. Vertriebsmanager und Customer Experience Manager - wie es Neudeutsch so schön heißt - profundes Fachwissen und viel Inspiration für ihre tägliche Arbeit mit Kundendaten." (HMD, 53-2016)
- Business-Analysten
- Daten- und Informationsverantwortliche
- Projektleiter
- Studierende der Informatik
- und Wirtschaftsinformatik
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