2. Funktionale Einordnung des Themas Zielgruppenselektion 9

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1 DC Geleitwort Danksagung Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Symbolverzeichnis V VII IX XV XVII XIX XXI 1. Einführung Rahmen und Motivation der Untersuchung Zielsetzung der Arbeit Aufbau der Arbeit 6 2. Funktionale Einordnung des Themas Zielgruppenselektion Das Zielsystem des Unternehmens Direktmarketing Definition von Direktmarketing Charakteristika von Direktmarketingaktionen und Typisierung von Direktmarketing Database Marketing Definition von Database Marketing Die Datenbank im Database Marketing und der Database Marketing- Regelkreis Die Zielgruppenselektion als wesentlicher Anwendungsbereich im Database Marketing Customer Relationship Management (CRM) Definition von CRM Grundstruktur von CRM-Systemen Kategorisierung typischer Aufgabenbereiche des CRM Positionsbestimmung der Zielgruppenselektion zwischen Direktmarketing, Database Marketing und CRM Überblick über das Verlagsgeschäft und Einordnung der Kündigungsprävention in das Abomarketing von Publikumszeitschriften Zur Funktionsweise des Verlagsgeschäfts Charakteristika der Verlagsbranche und Entwicklung des Verlagsmarketings Der Inserentenmarkt Der Lesermarkt Das Zielsystem des Verlagsmarketings Das Abomarketing als wesentliche Säule innerhalb des Verlagsmarketings 33 Bibliografische Informationen digitalisiert durch

2 3.2.1 Das Aufgabenspektrum des Abomarketings Überblick über Grundbegriffe des Abomarketings und Spektrum an denkbaren Direktmarketingmaßnahmen Wichtige Erfolgsmessgrößen des Abomarketings Kündigung von Zeitschriftenabonnements und Möglichkeiten der Kündigungsprävention Der Lebenszyklus von Abonnements Die Kündigung eines Abonnements Das Kündigungspräventionsmanagement und Überblick über Strategien zur Kündigungsvermeidung Kündigungsprävention im Lichte praktischer Anwendung innerhalb des Abomarketings Die Kündigungsprognose von Zeitschriftenabonnements als typische Zielgruppenselektionsaufgabe im Database Marketing Grundlagen des Data Mining Definition Data Mining und Grundbegriffe Data Mining im engeren und im weiteren Sinne Daten als Basis des Data Mining Grundlegende Aspekte der Mustererkennung Data Mining als Technologie Data Mining als Prozess Überblick über vorhandene Prozessmodelle Die Phase der Datenreduktion Fallauswahl mittels Stichprobenbildung Merkmalsauswahl Die Phase der Datenvorbereitung Behandlung fehlender Merkmalswerte Identifikation von fehlerhaften Merkmalswerten sowie Ausreißereliminierung Kodierung der Merkmale Zur Bedeutung der prozessorientierten Sichtweise auf Data Mining Data Mining als Projekt Die Klassifikation von Daten als wichtige Data Mining-Aufgabe Der Klassifikationsbegriff in der wissenschaftlichen Literatur Definition des Begriffs Klassifikation Beziehung zwischen Data Mining und Maschinellem Lernen sowie Taxonomie der Lern verfahren Über- und Unteranpassung eines Klassifikationsmodells Steigerung der Generalisierungsfähigkeit eines Klassifikators durch geeignete Validierungsverfahren Beurteilung der Klassifikationsgüte Grundlegende Erfolgsmessgrößen im Überblick Erweiterte Erfolgsmessgrößen für Scoring-Fragestellungen Zwischenfazit zur Rolle der Erfolgsmessgrößen für den Klassifikationsprozess Klassifikationsverfahren Definition und Überblick über Klassifikationsverfahren Logistische Regression Entscheidungsbaumverfahren 97

3 XI Künstliche Neuronale Netze Überblick über Support Vector Machines-Klassifikation Motivation der Beschäftigung mit SVM-Klassifikation Statistische Lerntheorie als theoretische Fundierung von SVM Allgemeines Modell für das Lernen aus Beispielen Die Konzepte der Kapazität und Regularisierung von Lernmaschinen Herleitung der VC-Dimension zur Kapazitätskontrolle von Lernmaschinen Die strukturelle Risikominimierung Historie und charakteristische Merkmale von Support Vector Machines Funktionsweise von Support Vector Machines Grundkonzept von SVM-Klassifikation am Fall linear separierbarer Daten Erweiterung der SVM-Klassifikation auf den Fall linear nicht separierbarer Daten Nichtlineare Trennung und der Kemel-Trick" Modifizierung des Regularisierungsparameters der SVM-Klassifikation Maßnahmen und Heuristiken zur Steigerung der Performance bei der Lösung des quadratischen Optimierungsproblems Komplexität des SVM-Algorithmus Zusammenfassung der Stärken und Schwächen von SVM-Klassifikation Ableitung eines Vorgehensmodells für den Einsatz von SVM- Klassifikation im Database Marketing SVM-Klassifikation für Scoring-Anwendungen Identifikation von Erweiterungsbedarf für den Einsatz von SVM-Klassifikation im Database Marketing Implementierungen der SVM-Klassifikation Überblick über aktuelle SVM-Implementierangen und Auswahl einer Grundlage für Erweiterungen Umfang und Aufbau der SVM-Implementierung LIBSVM Ablauf einer Prognoseaufgabenstellung mit der Standardimplementierung von LIBSVM Kritische Würdigung von LIBSVM Erweiterungen von Support Vector Machines zur Anwendung im Database Marketing Ableitung von Empfehlungen zur Daten Vorbereitung für SVM- Klassifikation Skalierung der Merkmalsausprägung mittels linearer Transformation Weitere Spezifika der Datenvorverarbeitung bei SVM- Klassifikation Der Einfluss der Datenvorverarbeitung auf das Klassifikationsergebnis und die Laufzeit Integration von Domänenwissen Gewichtung einzelner Merkmale Gewichtung der Klassen bzw. einzelner Datenpunkte Virtual SVM Automatisierte Parametersuche Gegenstand der Parametersuche Die Gittersuche in LIBSVM 159

4 XII Kritische Diskussion der Gittersuche Weitere Ansätze zur Parametersuche für SVM-Klassifikation Evolutionärer Algorithmus Experimentelle Erprobung der Parametersuche mittels EA Der Einfluss des Validierungsverfahrens sowie des eingesetzten Gütemaßes im Rahmen der Parameteroptimierung Auswahl der Kernel-Funktion Alternativenspektrum innerhalb der Kernel-Auswahl Vergleich der Klassifikationsgüte bei Einsatz verschiedener Kemel- Funktionen Beherrschung umfangreicher Datensätze und ungleichmäßiger Klassenverteilungen Vorüberlegungen zum Datensatzumfang in praktischen SVM- Anwendungen Einfluss des Stichprobenverfahrens auf das Klassifikationsergebnis Einfluss zwischen Stichprobengröße und Klassifikationsgüte Implikationen für die Stichprobenbildung innerhalb der Modellerstellung und der Parameteroptimierung Analyse desresultierendensvm-modells Zweck und Aufbau eines SVM-Modells Modellvereinfachung bei linearen SVM-Modellen Modellvereinfachungen beim Einsatz von Kernel-Funktionen Interpretierbarkeit der Klassifikationsmodelle Überblick über die abgeleiteten Handlungsempfehlungen Zeit als limitierender Faktor bei der Modellerstellung und -anwendung Die Rolle eines restriktiven Zeitbudgets im Database Marketing Maximale Trainings- und Prognosezeitdauern als Restriktionen der SVM- Klassifikation Konstellationen für die restriktive Wirkung des Faktors Zeit und Identifizierung der zeitlich kritischen Phasen des gesamten Klassifikationsprozesses Approximation der Laufzeit durch Probemessungen Lineare Regression als Mittel zur Ableitung einer Approximationsfunktion Valide Zeitmessung als Grundlage eines Zeitmanagements Allgemeine Approximationsfunktion für den Zusammenhang zwischen Stichprobengröße und Laufzeit Approximation der Modellierungsdauer Approximation der Modellanwendungslaufzeit Approximation der Optimierungszeitspanne Nutzung der Laufzeitapproximationsfähigkeit für eine aktive Prozesssteuerung Grundlegende Möglichkeiten der Umsetzung Beispielhafte Steuerungsmöglichkeit der Modellanwendungslaufzeit innerhalb des gesamten Klassifikationsprozesses Schwierigkeiten und Grenzen der Zeitsteuerung Fazit zur Bedeutung eines Zeitmanagements innerhalb der SVM- Klassifikation Einbindung der SVM-Klassifikation in SPSS Clementine 215

5 XIII 7. Empirische Erprobung des Vorgehensmodells auf Basis realer Vergangenheitsdaten Vorüberlegungen zum Praxistest des Vorgehensmodells Der Data Mining-Prozess entlang des CRISP-DM-Referenzmodells innerhalb einer realen Scoring-Fragestellung Phase 1: Business Understanding Phase 2: Data Understanding Phase 3: Data Preparation Phase 4: Modeling Phase 5: Evaluation Phase 6: Deployment Überblick über die Ergebnisse der Experimente mit Vergangenheitsdaten Fazit zur Analyse des Vorgehensmodells anhand von Vergangenheitsdaten Feldversuch zur gezielten Kündigungsprävention mit SVM- Klassifikation unter realen Praxisbedingungen Motivation und Zielsetzung des Feldversuchs Untersuchungsmethode und Testdesign Formulierung der Hypothesen Vorbereitung des Feldversuchs Vorüberlegungen zur Verteilung der betrachteten Zufallsvariable Kriterien zur Auswahl eines geeigneten Zeitschriftentitels für den Feldversuch Entscheidung für einen Titel und konkrete Eingrenzungskriterien der Selektion Die Konzeption der Kündigungspräventionsmaßnahme Die Festlegung der Kampagnenteilnehmerzahl Die Ermittlung der benötigten Stichprobengrößen für den Feldversuch Die Festlegung des Prognosehorizonts für die Modellerstellung Ablauf und Auswertung des Feldexperiments Überblick über die Phasen des Feldexperiments Phase 1: Erstellung des SVM-Klassifikationsmodells und Kündigungsprognose für aktive Abonnements Phase 2: Bildung von Kontroll- und Versuchsgruppe sowie Selektion der Kampagnenteilnehmer Phase 3: Ankunft der versendeten Werbemittel bei den selektierten Kampagnenteilnehmern Phase 4: Zwischenauswertung nach Erreichen des Prognosehorizonts der Kündigungsvorhersage Überprüfung der Prognosegüte Zwischenauswertung der Kündigungen bis zum Ende des Prognosehorizonts Überprüfung der Kampagnenwirksamkeit zur Mitte der Kampagnenlaufzeit Phase 5: Endauswertung nach Erreichen des Kampagnenendes Responseverhalten der Teilnehmer der Kündigungspräventionsmaßnahme Kündigungen bis zum Kampagnenende 276

6 XIV Betrachtung des zeitlichen Verlaufs der Kündigungen Überprüfung der Kampagnenwirksamkeit zum Ende der Kampagne Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Response und Kündigung Vergleich der Prognose des SVM-Modells des Feldversuchs mit anderen Klassifikationsverfahren Auswahl der betrachteten Klassifikationsverfahren Festlegung der untersuchten Parameterkombinationen Wahl der Gütekriterien zur Beurteilung der Klassifikationen Benchmarking der Klassifikationsgüte Benchmarking der Modellierungszeitdauer Monetäre Bewertung der gezielten Kündigungsprävention von Zeitschriftenabonnements Ermittlung der Kosten der konkret durchgefühlten Kündigungspräventionsmaßnahme Ökonomische Beurteilung des konkreten Feldexperiments Ableitung von Aussagen bezüglich der Rentabilität von ähnlichen Kündigungspräventionsmaßnahmen im Praxiseinsatz Fazit des Feldversuchs Fazit und Ausblick Bewertung der Zielerreichung des angestrebten Untersuchungszwecks Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Scoring-Fragestellungen Einordnung der Untersuchungsergebnisse in Vergleichsstudien verschiedener Klassifikationsverfahren Implikationen für weiteren Forschungsbedarf und Ausblick 318 Literaturverzeichnis 323 Stichwortverzeichnis 343

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