Inhalt. l Wie man die besten Kunden findet 1. HEREIN SPAZIERT 9

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Inhalt. l Wie man die besten Kunden findet 1. HEREIN SPAZIERT 9"

Transkript

1 Inhalt 1. HEREIN SPAZIERT 9 l Wie man die besten Kunden findet U 2. KARRIERE- UND BERUFSAUSSICHTEN IM DATA-MINING Verdienst-Möglichkeiten im Data-Mining Was erwartet dich in deinem Job? DATA-MINING-WEN INTERESSIERT'S? WAHRSCHEINLICHKEITEN? WILLKOMMEN IM DATA-MINING KLEIN-KREDITE - TROTZDEM MILLIONEN VERDIENEN VERSANDKATALOGE VERSCHICKEN - WENIGER IST MEHR STAUBSAUGER-VERTRETER NUTZEN DATA-MINING? VERSICHERUNGEN: SCHADENS-FREIHEITSRABATT TAXIERT STATISTIK UND DATA-MINING IM GESCHÄFTSLEBEN DATA-MINING NACH BRANCHEN Versandhandel Stationärer Handel Telekommunikation Banken und Sparkassen Versicherungen Bausparkassen Zeitungen und Zeitschriften Spenden-Organisationen Luftfahrt Lotterie-Unternehmen Markenartikel Auto-Industrie Energie-Unternehmen TANTE EMMA WIRBT FÜR NEUE TÜTENSUPPE TANTE EMMA OPTIMIERT ZIELGRUPPEN Verkäufer setzen Prioritäten mit Bauch-Gefühl- Wahrscheinlichkeiten Tante Emmas Arbeitsanleitung für Optimierung von Zielgruppen KAUFT ER? KAUFT ER NICHT? - REAKTIONS-VARIABLE KAUF-WAHRSCHEINLICHKEITEN UND WETTERPROGNOSEN HÖHERER GEWINN DURCH OPTIMALE KUNDEN-AUSWAHL Optimale Kunden-Auswahl Hohe Reaktionsraten - trotzdem Verluste 82

2 16. FUNDAMENTALSATZ FÜR KUNDEN-SELEKTIONEN - DIE OPTIMALE REAKTIONSRATE Die optimale Reaktionsrate bei Werbeaktionen Werbeflut - oder der Markt ist ausgelutscht TANTE EMMAS ERSTES DATA-MINING - DIE RFM-METHODE DATA-MINING IST KEINE BUCHHALTUNGS-MATHEMATIK ZIELGRUPPEN -MEHRALS EINFACHE EXCEL-ABFRAGEN 95] 20. SECHSER-PACK BIER UND BABY-WINDELN ZIELORIENTIERTES DATA-MINING DR. EISENBARTS DATA-MINING FÜR LIEBESKRANKE 105: 23. DATA-MINING-ALGORITHMEN UND AUTOMOTOREN ZENTRALE KUNDEN-TABELLEN -ANONYMISIERTE KUNDENDATEN VEREHRTES FRAU LEIM" - DATEN IN DER PRAXIS 114; 26. DATEN-PRÜFUNG- 254%" IST IRRSINNIG HÄUFIG WAS HAT DATA-MINING MIT WURST ZU TUN? SEMMA-SCHREIBFEHLER FÜR TANTE EMMA? STICHPROBEN - DER TRICK DER STATISTIKER STICHPROBEN - ODER WIE MAN POLITBAROMETER HINDREHT SCORING" - SIPPENHAFT FÜR VERBRAUCHER? TRAININGS-UND TEST-DATEN Trainings-Daten Test-Daten Vergleich Data-Mining und Statistik KONTROLLGRUPPEN UND PLACEBOS, WIE IN DER MEDIZIN Werbemenge und Ausschluss-Kriterlen Brutto- und Netto bei Reaktionsraten Kontrollgruppen - ein rotes Tuch für manche Manager DATA-MINING-MODELLE = BLINDE KANONE FÜR'S HASEN-SCHIESSEN Die lineare Geradezu-Data-Mining-Kanone Nicht-geradezu Hasen-Schiessen Etwas zum Mann auf dem 10 Mark Schein NEURONALE NETZE - ÜBERTRAINIERTE STREBER Übertrainieren - Mathematischer Hintergrund EXTERNE DATEN ZU KUNDEN UND ADRESSEN Marketing-Daten Listbroker Bonitäts-Daten DATA-MINING-PROJEKTE: KLEINER AUFWAND - GROSSER NUTZEN Materielle Voraussetzungen Der Data-Mining-Rechner 174

3 37.3 Das Data-Mining-Projekt Das Data-Mining-Team 176 IL Data-Mininq Verfahren ENTSCHEIDUNGSBÄUME Wie funktioniert ein Entscheidungsbaum Ein Blatt an einem Entscheidungsbaum Ausblick für Entscheidungsbäume Pro- und Contra bei Entscheidungsbäumen HABEN KÜNSTLICHE NEURONALE NETZE INTELLIGENZ?? Natürliche Neuronale Netze Wie funktionieren künstliche Neuronale Netze Umfang künstlicher Neuronaler Netze Back-Propagation - Neuronale Netzler erfinden das Rad neu Heutige Grenzen künstlicher Neuronaler Netze Wofür kann man Neuronale Netze einsetzen Pro und Contra zu künstlichen Neuronalen Netzen bei der Kunden-Analyse Kurze Geschichte der Künstlichen Neuronalen Netze PUNKT-WERTUNGEN - GENIAL EINFACH Scoring für Tütensuppe Punkt-Wertung - Scoring intern NUMERISCHE DATEN-SPALTEN NOMINALE DATEN-SPALTEN VARIABLEN-SELEKTION-MODELL-WAHL MATRIX-SCORING Warum Scoring besser ist, als Neuronale Netze Pro und Contra zum Scoring WECHSELWIRKUNGEN ODER KOMBINIERTE MERKMALE DATA-MINING-VERFAHREN - PLUS UND MINUS 218 I. Data-Mininq ganz unten auf Sohle 7 - Daten bereitstellen und " Qualität sichern ERKUNDUNG UND DATEN-REDUKTION Daten-Visualisierung Daten-Reduktion durch Cluster-Analysen Daten-Reduktion durch Faktoren-Analysen Was bleibt im täglichen Data-Mining 230

4 44. DATEN-PRÜFUNG - STIEFKIND DER IT-LER Numerische Daten und was sind Perzentile Blaue Augen" = Kategoriale Daten Stichproben bei der Daten-Prüfung von ZKT Führende Nullen? Sind das die IT-Manager? ANALYSE-DATEN UND DATA-MINING-UMSETZUNG Produkt-Affinitäten Saison-Effekte 242:! 45.3 Zeitdruck - die Zeitscheiben müssen zusammenfallen" DATEN-PRÜFUNG IST CHEF-SACHE MODIFIKATION DER DATEN Datumsvariable und Altersangaben 248;; Kinder? Numerische Daten mit wenig Werten 250; 47.3 Differenz-Variable WARUM ZENTRALE KUNDEN-TABELLEN SO GROSS WERDEN KÖNNEN 254 i Verrückte Prozente *** Bett-Hupferl für alle, die meinen, Prozent-Rechnung zu können DIE TEILE WACHSEN, DOCH DAS GESAMTE SCHWINDET BLÜHENDE LANDSCHAFTEN" - DAS KANN JA NOCH EWIG DAUERN 261 V. Anhang DENGLISCH UND DEUTSCH KURZLEXIKON LITERATUR Internet-Quellen Sachbücher Fachartikel 273! 53.4 Zeitungsartikel und Vorträge 274j 53.5 Publikationen zu Kredit-Scoring und Datenschutz Schöne Literatur 21%

5 PPN: X Titel: CRM intern - Mit Data-Mining die besten Kunden finden : Data-Mining für Marketing und Vertrieb - einfach erklärt / Hans-Peter Höschel Langen : ScoreExpert-Ed., 2006 ISBN: Pb.EUR Bibliographischer Datensatz im SWB-Verbund

CRM intern - Mit Data-Mining die besten Kunden finden

CRM intern - Mit Data-Mining die besten Kunden finden Hans-Peter Höschel 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. CRM intern - Mit Data-Mining die besten Kunden

Mehr

Data-Mining für Marketing und Vertrieb einfach erklärt

Data-Mining für Marketing und Vertrieb einfach erklärt ScoreXpert Edition Höschel CRM intern Mit Data-Mining die besten Kunden finden Data-Mining für Marketing und Vertrieb einfach erklärt CIP-Titelaufnahme der Deutschen Bibliothek Höschel, Hans-Peter: CRM

Mehr

Data Mining - Marketing-Schlagwort oder ernstzunehmende Innovation?

Data Mining - Marketing-Schlagwort oder ernstzunehmende Innovation? 1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung und Entwicklung Data Mining - Marketing-chlagwort oder ernstzunehmende Innovation? Hans-Peter Höschel,, Heidelberg 1. Konferenz der A Benutzer KFE in Forschung

Mehr

Data Mining in SAP NetWeaver BI

Data Mining in SAP NetWeaver BI Martin Kießwetter, Dirk Vahl kam p Data Mining in SAP NetWeaver BI Galileo Press Bonn Boston 2.1 Was ist Data Mining? 17 2.2 Data Mining, KDD und Business Intelligence 20 2.3 KDD-Prozessmodelle 22 2.4

Mehr

Was ist Data Mining... in der Fundraising Praxis?

Was ist Data Mining... in der Fundraising Praxis? Was ist Data Mining...... in der Fundraising Praxis? Erkennen von unbekannten Mustern in sehr grossen Datenbanken (> 1000 GB) wenige und leistungsfähige Verfahren Automatisierung Erkennen von unbekannten

Mehr

Part I Conceptualization and Definition of Evolutions of Economies in Four General Equilibrium Frameworks

Part I Conceptualization and Definition of Evolutions of Economies in Four General Equilibrium Frameworks Contents 1 General Introduction 1 2 Notations and Mathematical Preliminaries 13 Part I Conceptualization and Definition of Evolutions of Economies in Four General Equilibrium Frameworks 3 Introduction

Mehr

SEO bis zur Rente? Ein (gewagter) Blick auf die Zukunft unserer Branche. Johannes Beus SISTRIX GmbH

SEO bis zur Rente? Ein (gewagter) Blick auf die Zukunft unserer Branche. Johannes Beus SISTRIX GmbH SEO bis zur Rente? Ein (gewagter) Blick auf die Zukunft unserer Branche. Johannes Beus Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen. zugeschrieben: Karl Valentin Mark Twain Winston

Mehr

Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh?

Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh? Bestandskundenmanagement Wo drückt bei Ihnen der Schuh? best-reactions GmbH Hirschberger Straße 33 D 90559 Burgthann Alle Rechte vorbehalten HRB 23679, Amtsgericht Nürnberg Geschäftsführer Alexander P.

Mehr

Künstliche Neuronale Netze und Data Mining

Künstliche Neuronale Netze und Data Mining Künstliche Neuronale Netze und Data Mining Catherine Janson, icasus GmbH Heidelberg Abstract Der Begriff "künstliche Neuronale Netze" fasst Methoden der Informationstechnik zusammen, deren Entwicklung

Mehr

Automatische Mustererkennung zur Klassifikation von Konsumentenverhalten am Beispiel der Kreditwürdigkeitsprüfung

Automatische Mustererkennung zur Klassifikation von Konsumentenverhalten am Beispiel der Kreditwürdigkeitsprüfung Prof. Dr. Gerhard Arminger Dipl.-Ök. Alexandra Schwarz Bergische Universität Wuppertal Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Fach Statistik Automatische Mustererkennung zur Klassifikation von Konsumentenverhalten

Mehr

Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining

Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Tiefgreifende Prozessverbesserung und Wissensmanagement durch Data Mining Ausgangssituation Kaizen Data Mining ISO 9001 Wenn andere Methoden an ihre Grenzen stoßen Es gibt unzählige Methoden, die Abläufe

Mehr

Seminar Text- und Datamining Datamining-Grundlagen

Seminar Text- und Datamining Datamining-Grundlagen Seminar Text- und Datamining Datamining-Grundlagen Martin Hacker Richard Schaller Künstliche Intelligenz Department Informatik FAU Erlangen-Nürnberg 23.05.2013 Gliederung 1 Klassifikationsprobleme 2 Evaluation

Mehr

TNS EX A MINE BehaviourForecast Predictive Analytics for CRM. TNS Infratest Applied Marketing Science

TNS EX A MINE BehaviourForecast Predictive Analytics for CRM. TNS Infratest Applied Marketing Science TNS EX A MINE BehaviourForecast Predictive Analytics for CRM 1 TNS BehaviourForecast Warum BehaviourForecast für Sie interessant ist Das Konzept des Analytischen Customer Relationship Managements (acrm)

Mehr

Risk-Management beim Rechnungskauf Erfahrungen eines Start Ups 24.03.2015

Risk-Management beim Rechnungskauf Erfahrungen eines Start Ups 24.03.2015 Risk-Management beim Rechnungskauf Erfahrungen eines Start Ups 24.03.2015 Agenda 1 2 SCHUFA Holding AG: Instrumente für den Rechnungskauf Risk-Management beim Rechnungskauf Erfahrungen eines Start Ups

Mehr

Seminar Künstliche Intelligenz WS 2013/14 Grundlagen des Maschinellen Lernens

Seminar Künstliche Intelligenz WS 2013/14 Grundlagen des Maschinellen Lernens Seminar Künstliche Intelligenz WS 2013/14 Grundlagen des Maschinellen Lernens Martin Hacker Richard Schaller Künstliche Intelligenz Department Informatik FAU Erlangen-Nürnberg 19.12.2013 Allgemeine Problemstellung

Mehr

Churn Prediction. Mit Datamining abwanderungsgefährdete Kunden rechtzeitig erkennen. CRM & Research / Ing. Werner WIDHALM.

Churn Prediction. Mit Datamining abwanderungsgefährdete Kunden rechtzeitig erkennen. CRM & Research / Ing. Werner WIDHALM. Churn Prediction Mit Datamining abwanderungsgefährdete Kunden rechtzeitig erkennen CRM & Research / Ing. Werner WIDHALM Juni 2012 Datamining in der Bank Austria Datamining Anwendungsgebiete im CRM der

Mehr

Next Best Product. Kundenspezifische Produktangebote in einer Multichannel Umgebung

Next Best Product. Kundenspezifische Produktangebote in einer Multichannel Umgebung Next Best Product Kundenspezifische Produktangebote in einer Multichannel Umgebung - Mag. Thomas Schierer - Erste Bank der oesterreichischen Sparkassen AG Agenda Erste Bank Allgemeine Information CRM in

Mehr

Kienbaum Management Consultants GmbH. Einstiegsgehälter für Hochschulabsolventen» Was ist üblich?» Was ist möglich?

Kienbaum Management Consultants GmbH. Einstiegsgehälter für Hochschulabsolventen» Was ist üblich?» Was ist möglich? Kienbaum Management Consultants GmbH Einstiegsgehälter für Hochschulabsolventen» Was ist üblich?» Was ist möglich? Willkommen bei der führenden Human Resources orientierten Managementberatung in Europa!

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Geleitwort Danksagung, VII

Inhaltsverzeichnis. Geleitwort Danksagung, VII IX Geleitwort Danksagung, VII Abbildungsverzeichnis, XV Tabellenverzeichnis...,, XIX Abkürzungsverzeichnis 1 Kundennutzen als eine Perspektive der Kundenwertforschung innerhalb V IX XXIII des Relationship

Mehr

Herzlich willkommen. In der Erlebniswelt Direktmarketing!

Herzlich willkommen. In der Erlebniswelt Direktmarketing! Herzlich willkommen In der Erlebniswelt Direktmarketing! Marketing/Werbung Privatkunden Seite 1 .. und dass Direktmarketing ein Erlebnis ist, merken wir spätestens dann, wenn sich die Erfolge einstellen.

Mehr

Webcontrolling Umsetzung in die Praxis. Toll, und wie ist es wirklich?

Webcontrolling Umsetzung in die Praxis. Toll, und wie ist es wirklich? Webcontrolling Umsetzung in die Praxis Toll, und wie ist es wirklich? Über uns Die Scandio GmbH ist ein Software und IT-Consulting Unternehmen. Wir entwickeln individuelle Applikationen und beraten unsere

Mehr

Inhalt. So einfach erschließen Sie Ilireii Markt; gewinnen und behalten Kunden. Grußwort Vorwort

Inhalt. So einfach erschließen Sie Ilireii Markt; gewinnen und behalten Kunden. Grußwort Vorwort Inhalt Grußwort Vorwort So einfach erschließen Sie Ilireii Markt; gewinnen und behalten Kunden 1 Weshalb sich Dienstleistung so schwer vermarkten lässt 12 2 Wie Sie Leistung und Nutzen sichtbar machen

Mehr

EINBLICKE FÜR KMU-KUNDEN

EINBLICKE FÜR KMU-KUNDEN TWITTER + RESEARCHNOW business.twitter.com @TwitterAdsDACH METHODOLOGIE Wir haben eine 10-minütige Umfrage unter 500 Befragten durchgeführt, die... in Deutschland, Österreich oder der Schweiz wohnen**

Mehr

Auch ein Unternehmen hat ein Unterbewusstsein

Auch ein Unternehmen hat ein Unterbewusstsein Pressemitteilung zum Buch: Das sprechende Unternehmen Wie Sie Ihr Unterbewusstsein für Ihren Geschäftserfolg nutzen (2.375 Zeichen inklusive Leerzeichen) Forchheim, 13. November 2014 Auch ein Unternehmen

Mehr

EINBLICKE FÜR KMU-KUNDEN

EINBLICKE FÜR KMU-KUNDEN TWITTER + RESEARCHNOW business.twitter.com @TwitterAdsDACH METHODOLOGIE Wir haben eine 10-minütige Umfrage unter 500 Befragten durchgeführt, die... in Deutschland, Österreich oder der Schweiz wohnen**

Mehr

Data Mining und maschinelles Lernen

Data Mining und maschinelles Lernen Data Mining und maschinelles Lernen Einführung und Anwendung mit WEKA Caren Brinckmann 16. August 2000 http://www.coli.uni-sb.de/~cabr/vortraege/ml.pdf http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ Inhalt Einführung:

Mehr

Inhalt. 1 Einleitung 1.1 Problemstellung I 1.2 Zielsetzung und Aufbau des Buches 2

Inhalt. 1 Einleitung 1.1 Problemstellung I 1.2 Zielsetzung und Aufbau des Buches 2 Inhalt 1 Einleitung 1.1 Problemstellung I 1.2 Zielsetzung und Aufbau des Buches 2 l Definition und Historie der Wertonentierten Unternehmensführung 3 2.1 Definition und Abgrenzung der Wertorientierten

Mehr

iq target mobile Basispräsentation Targeting Jetzt auch für Ihre mobile Zielgruppe

iq target mobile Basispräsentation Targeting Jetzt auch für Ihre mobile Zielgruppe Basispräsentation Targeting Jetzt auch für Ihre mobile Zielgruppe Spitze Zielgruppen jetzt auch mobil erreichen Das etablierte Entscheidertargeting, exklusiv bei uns jetzt auch mobil nutzbar! Präzise Zielgruppenansprache

Mehr

Wünsch dir was entscheide dich!

Wünsch dir was entscheide dich! Wünsch dir was entscheide dich! Augen auf Werbung Vorbemerkung Ziele 52 Wünsche können durch Werbung beeinflusst werden. Wenn Sie ein Kind fragen, ob sich Werbung auf seine Wünsche auswirkt, wird es diese

Mehr

Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch. Hasan Tercan und Hans-Peter Weih

Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch. Hasan Tercan und Hans-Peter Weih Data Mining mit Rapidminer im Direktmarketing ein erster Versuch Hasan Tercan und Hans-Peter Weih Motivation und Ziele des Projekts Anwendung von Data Mining im Versicherungssektor Unternehmen: Standard

Mehr

Data Mining für die industrielle Praxis

Data Mining für die industrielle Praxis Data Mining für die industrielle Praxis von Ralf Otte, Viktor Otte, Volker Kaiser 1. Auflage Hanser München 2004 Verlag C.H. Beck im Internet: www.beck.de ISBN 978 3 446 22465 0 Zu Leseprobe schnell und

Mehr

Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing. STAT672 Data Mining. Sommersemester 2007. Prof. Dr. R. D. Reiß

Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing. STAT672 Data Mining. Sommersemester 2007. Prof. Dr. R. D. Reiß Fachgruppe Statistik, Risikoanalyse & Computing STAT672 Data Mining Sommersemester 2007 Prof. Dr. R. D. Reiß Überblick Data Mining Begrifflichkeit Unter Data Mining versteht man die Computergestützte Suche

Mehr

- kostenlos nutzbar - einfache Verdienstmöglichkeit - Datenschutz hat eine hohe Priorität - auch für Networker interessant - sehr effektiv nutzbar

- kostenlos nutzbar - einfache Verdienstmöglichkeit - Datenschutz hat eine hohe Priorität - auch für Networker interessant - sehr effektiv nutzbar 1 von 9 01.01.2016 16:03 Netzjob x y M Blog Newsletter Geld verdienen i passives Einkommen Geld sparen Sportwetten i Meine Ressourcen Glossar Geld verdienen mit boniup Meine Erfahrungen boniup Herzlich

Mehr

E-Mail-Marketing: Mehr Response mit Share with your networks (SWYN)

E-Mail-Marketing: Mehr Response mit Share with your networks (SWYN) E-Mail-Marketing: Mehr Response mit Share with your networks (SWYN) Berlin I 11.11.2010 I Gabriele Braun I marketing-börse GmbH marketing-börse Werbekanäle in den USA 2010 Quelle: jeffbullas.com/2009/10/26/do-marketersprefer-social-media-or-email-marketing

Mehr

Versicherungswissenschaftliches Fachgespräch Scoring von Versicherungsprodukten unter dem Aspekt des Datenschutzes

Versicherungswissenschaftliches Fachgespräch Scoring von Versicherungsprodukten unter dem Aspekt des Datenschutzes Versicherungswissenschaftliches Fachgespräch Scoring von Versicherungsprodukten unter dem Aspekt des Datenschutzes Wolfgang Hübner Geschäftsführer arvato infoscore Berlin, 15. September 2010 arvato infoscore

Mehr

Scoring: Kaufwahrscheinlichkeiten ermitteln und gezielt Umsätze steigern

Scoring: Kaufwahrscheinlichkeiten ermitteln und gezielt Umsätze steigern whitepaper Scoring: Kaufwahrscheinlichkeiten ermitteln und gezielt Umsätze steigern INHALT S. 1. Was ist Scoring? 2 2. Fallstudie: Response-Scoring 3 3. Wirtschaftlich Arbeiten mit D&B Business Scoring

Mehr

Visionen zur Bannerwerbung mit eigenen Kundendaten

Visionen zur Bannerwerbung mit eigenen Kundendaten Visionen zur Bannerwerbung mit eigenen Kundendaten Christian Färber Fundraising Kongress Berlin, April 2014 Agenda Collaborative Targeting Case Study Automotive Diskussion & Fragen 2 Collaborative Targeting

Mehr

Mehr Umsatz durch potenzialorientierte Vertriebssteuerung

Mehr Umsatz durch potenzialorientierte Vertriebssteuerung Vertriebssteuerung mit System. Customer-Relationship Management ist keine Software! Firmenprofil I crmvemaconsult I Vertriebs-, Marketing- und Servicepotenziale 1 I Agenda I I Ziele und Voraussetzungen

Mehr

Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn?

Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn? Machine Learning - Maschinen besser als das menschliche Gehirn? Seminar Big Data Science Tobias Stähle 23. Mai 2014 KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der

Mehr

Communication Center ein Arbeitsplatz viele Berufe

Communication Center ein Arbeitsplatz viele Berufe Communication Center ein Arbeitsplatz viele Berufe von (c) 2013 (www.servicekultur.eu) Ziel des Vortrags Ich möchte Ihnen zeigen, dass es sich bei der Arbeit in einem Communication-Center um spannende

Mehr

Inhaltsverzeichnis. I. Grundlagen \\

Inhaltsverzeichnis. I. Grundlagen \\ Inhaltsverzeichnis I. Grundlagen \\ 1. Soziale Kompetenzen in der Personalentwicklung Uwe Peter Kanning 13 1.1 Soziale Kompetenzen und sozial kompetentes Verhalten 14 1.2 Entstehung sozial kompetenten

Mehr

Social viral - genial

Social viral - genial Book2look Biblets sind eine flexible, für Ihre Buchhandlung maßgeschneiderte Look Inside - Lösung und ein modernes Online Marketing Tool für Ihre Zielgruppe. Und: Es ist kostenlos! Social viral - genial

Mehr

Erfolgsdruck und strategischer Verantwortung von Prof. Dr. Peter Winkelmann } 9

Erfolgsdruck und strategischer Verantwortung von Prof. Dr. Peter Winkelmann } 9 Vorwort von Kurt Sibold 1 Was ist CRM? Universität«- ^ bibliothek Mannheim 100 8 1.1 Was ist CRM? Ist CRM ein neues Wundermittel? von Martin Hubschneider 1 2 1.2 Der Nutzen von CRM: CRM macht den Mittelstand

Mehr

Totgesagte leben länger - die lineare binäre Datamining-Regression im Lichte der Heidelberger Schlaganfallstudie von 1994

Totgesagte leben länger - die lineare binäre Datamining-Regression im Lichte der Heidelberger Schlaganfallstudie von 1994 Totgesagte leben länger die lineare binäre Datamining-Regression im Lichte... 1 Totgesagte leben länger - die lineare binäre Datamining-Regression im Lichte der Heidelberger Schlaganfallstudie von 1994

Mehr

Inhaltsverzeichnis TEIL A - Der theoretische Teil der vorliegenden Untersuchung zum Kundenverhalten im Multi-Channel-Retailing 1

Inhaltsverzeichnis TEIL A - Der theoretische Teil der vorliegenden Untersuchung zum Kundenverhalten im Multi-Channel-Retailing 1 XI Inhaltsverzeichnis Abkürzungs- und Symbolverzeichnis XVII TEIL A - Der theoretische Teil der vorliegenden Untersuchung zum Kundenverhalten im Multi-Channel-Retailing 1 1 Einleitung in die Problemstellung

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis

Inhaltsverzeichnis. Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Inhaltsverzeichnis XIX XXIII 1 Einleitung 1 1.1 Die Bedeutung der Controllingunterstützung in kleinen und mittelgroßen Unternehmen 1 1.2 Vorgehens weise und Gedankengang

Mehr

Das ist der richtige Beruf für mich. Kaufmann/Kauffrau für Versicherungen und Finanzen

Das ist der richtige Beruf für mich. Kaufmann/Kauffrau für Versicherungen und Finanzen Das ist der richtige Beruf für mich. Kaufmann/Kauffrau für Versicherungen und Finanzen Jetzt weiß ich, was ich werden will. Abwechslungsreiche Aufgaben, gute Übernahmechancen, vielseitige Perspektiven

Mehr

INSIDER-Report. Erfolgreich im Web. Weniger arbeiten und mehr verdienen. Manfred Gronych

INSIDER-Report. Erfolgreich im Web. Weniger arbeiten und mehr verdienen. Manfred Gronych INSIDER-Report Erfolgreich im Web Weniger arbeiten und mehr verdienen. Manfred Gronych Mai 2015 STOP! Bitte lesen Sie diesen Praxis-Report online, da er weiterführende Links enthält! ACHTUNG: Sie haben

Mehr

Ausstellerund Sponsoreninformation

Ausstellerund Sponsoreninformation Ausstellerund Sponsoreninformation 07.-08. März 2017 Messe München Daten und Fakten Seit 1997 ist die Internet World die E-Commerce-Messe der Event für Internet-Professionals und Treffpunkt für Entscheider

Mehr

Schober Targeting System ecommerce

Schober Targeting System ecommerce Schober Targeting System ecommerce Crossmediale, systematische Marktbearbeitung Vom einzelnen Baustein bis zur Gesamtstrategie Modulare Lösungen sofort einsetzbar IST IHR INFORMATIONS- MANAGEMENT UP to

Mehr

Pressespiegel des Eidgenössischen Datenschutzund Öffentlichkeitsbeauftragten

Pressespiegel des Eidgenössischen Datenschutzund Öffentlichkeitsbeauftragten Pressespiegel des Eidgenössischen Datenschutzund Öffentlichkeitsbeauftragten Revue de Presse du Préposé fédéral à la protection des données et à la transparence Rivista della stampa dell Incaricato federale

Mehr

Existenzgründerkonzept Autoteile- & Zubehörhandel

Existenzgründerkonzept Autoteile- & Zubehörhandel Copyright 2006 Markus Wilde Media Alle Rechte vorbehalten. Vervielfältigungen, auch auszugsweise, nur mit schriftlicher Genehmigung des Verlags bzw. Autors. Zuwiderhandelungen werden strafrechtlich verfolgt.

Mehr

Kaufkräftige Zielgruppen gewinnen

Kaufkräftige Zielgruppen gewinnen Kaufkräftige Zielgruppen gewinnen Wie Sie Besucher auf Ihre Webseite locken, die hochgradig an Ihrem Angebot interessiert sind 2014 David Unzicker, alle Rechte vorbehalten Hallo, mein Name ist David Unzicker

Mehr

Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation Tagung am 06. Februar 2001 in Stuttgart

Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation Tagung am 06. Februar 2001 in Stuttgart Forum Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation Tagung am 06. Februar 2001 in Stuttgart Thema Filialbanken und ebusiness @ktuelle Herausforderungen im Finanzdienstleistungsbereich Vortrag

Mehr

Inhaltsverzeichnis GESTALTUNGSSPIELRÄUME UND LIMITATIONEN IN DEN WESENTLICHEN TEILBEREICHEN DES MARKETING-MIX VON BERATUNGSUNTERNEHMEN 55

Inhaltsverzeichnis GESTALTUNGSSPIELRÄUME UND LIMITATIONEN IN DEN WESENTLICHEN TEILBEREICHEN DES MARKETING-MIX VON BERATUNGSUNTERNEHMEN 55 Inhaltsverzeichnis 1 EINFÜHRUNG 15 1.1 Die Bedeutung von Public Relations für Beratungsunternehmen 15 1.2 Gegenstand und Ziel der Untersuchung 22 1.3 Vorgehensweise 27 2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN 29 2.1

Mehr

DATA-FORECASTER. Erich Steiner steiner@softopt.de SoftOpt www.softopt.de. 7. April 2003

DATA-FORECASTER. Erich Steiner steiner@softopt.de SoftOpt www.softopt.de. 7. April 2003 DATA-FORECASTER Erich Steiner steiner@softopt.de SoftOpt www.softopt.de 7. April 2003 Was ist DATA-FORECASTER? 1 Was ist DATA-FORECASTER? 1 eine Software für Datamining Was ist DATA-FORECASTER? 1 eine

Mehr

Statistische Methoden der Datenanalyse

Statistische Methoden der Datenanalyse Aktuelle Probleme der experimentellen Teilchenphysik (Modul P23.1.2b) Statistische Methoden der Datenanalyse Ulrich Husemann Humboldt-Universität zu Berlin Wintersemester 2010/2011 Vorstellung Vorlesung:

Mehr

Karlo Kostnix (Hrsg.) Bankerwitze

Karlo Kostnix (Hrsg.) Bankerwitze Bankerwitze 1 2 Karlo Kostnix (Hrsg.) Bankerwitze ISBN: 978-3-8094-3195-4 1. Auflage 2014 by Bassermann Verlag, einem Unternehmen der Verlagsgruppe Random House GmbH, 81673 München Die Verwertung der Texte

Mehr

Die teuersten Irrtümer rund ums Geld

Die teuersten Irrtümer rund ums Geld Escher. Der MDR-Ratgeber bei Haufe 02069 Die teuersten Irrtümer rund ums Geld 1. Auflage 2011 Die teuersten Irrtümer rund ums Geld schnell und portofrei erhältlich bei beck-shop.de DIE FACHBUCHHANDLUNG

Mehr

Profil der Zielgruppe der virtuellen Marketing Messe http://marketing.expo-ip.com

Profil der Zielgruppe der virtuellen Marketing Messe http://marketing.expo-ip.com Profil der Zielgruppe der virtuellen Marketing Messe http://marketing.expo-ip.com und der Online Marketing Konferenzen Bericht und Auswertung der im Juni 2009 von msconsult [events over IP] durchgeführten

Mehr

Data-Mining: Ausgewählte Verfahren und Werkzeuge

Data-Mining: Ausgewählte Verfahren und Werkzeuge Fakultät Informatik Institut für Angewandte Informatik Lehrstuhl Technische Informationssysteme Data-Mining: Ausgewählte Verfahren und Vortragender: Jia Mu Betreuer: Dipl.-Inf. Denis Stein Dresden, den

Mehr

MIT DATEN. TDWI Konferenz SCHAFFEN REPORT 2015. Peter Heidkamp (KPMG) Franz Grimm (Bitkom Research) München, 22. Juni 2015

MIT DATEN. TDWI Konferenz SCHAFFEN REPORT 2015. Peter Heidkamp (KPMG) Franz Grimm (Bitkom Research) München, 22. Juni 2015 TDWI Konferenz Peter Heidkamp (KPMG) Franz Grimm (Bitkom Research) MIT DATEN WERTE SCHAFFEN REPORT 2015 München, 22. Juni 2015 WIE MACHE ICHAUS EINSEN UND NULLEN DAS EINS ZU NULL FÜR MICH? 01 EINSTELLUNG

Mehr

Data Mining SAS Mining Challenge Einführung in SAS Enterprise Miner

Data Mining SAS Mining Challenge Einführung in SAS Enterprise Miner Agenda Universitätsrechenzentrum Heidelberg Data Mining SAS Mining Challenge Einführung in 14. November 2003 Hussein Waly URZ Heidelberg Hussein.Waly@urz.uni-heidelberg.de SAS Mining Challenge Generelle

Mehr

!!Wenden Sie die 3% Regel des Marketings für KMU an!!

!!Wenden Sie die 3% Regel des Marketings für KMU an!! !!Wenden Sie die 3% Regel des Marketings für KMU an!! Wieso die 3% Regel? Wenn wir es umdrehen, sind es 97% der Werbeaktion, welche keinen Verkauf oder Neukunde generiert. Aber darauf komme ich noch später

Mehr

Das Deutsche Marketing-Entscheiderpanel: Testimonialbefragung 2007. Sommer 2007

Das Deutsche Marketing-Entscheiderpanel: Testimonialbefragung 2007. Sommer 2007 Das Deutsche Marketing-Entscheiderpanel: Testimonialbefragung 2007 Sommer 2007 Inhaltsverzeichnis Seite A. Ausgangslage und Studiendesign 2 Untersuchungssteckbrief 3 B. Ergebnisse der Befragung 4 2 A.

Mehr

Keine Angst vor dem Bankengespräch

Keine Angst vor dem Bankengespräch FirmenkundenCenter Keine Angst vor dem Bankengespräch Ideen zum Wachsen bringen Seite 1 Von der Geschäftsidee zur Umsetzung Eine gute Geschäftsidee zu haben ist eine Sache die erfolgreiche Umsetzung eine

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 5. Inhaltsverzeichnis 7. Abbildungsverzeichnis 11. Tabellenverzeichnis 13. 1 Einleitung 15

Inhaltsverzeichnis. Vorwort 5. Inhaltsverzeichnis 7. Abbildungsverzeichnis 11. Tabellenverzeichnis 13. 1 Einleitung 15 Inhaltsverzeichnis Vorwort 5 Inhaltsverzeichnis 7 Abbildungsverzeichnis 11 Tabellenverzeichnis 13 1 Einleitung 15 1.1 Ziel der Arbeit 18 1.2 Übersicht der Arbeit 20 2 Wirtschaftliche und gesellschaftliche

Mehr

Analytisches CRM im Dialogmarketing

Analytisches CRM im Dialogmarketing Analytisches CRM im Dialogmarketing Von Marco Denzl und Hauke Friedrich, gkk DialogGroup, München Das Dialogmarketing ist eine dynamische und interaktive Form der Marktbearbeitung. Im Gegensatz zu klassischen

Mehr

ERP und CRM LIEBE oder doch eine ZWECKEHE. Mario Knezovic Senior Consultant nasdo AG. Benutzerfreundlichkeit vs. Funktionalität

ERP und CRM LIEBE oder doch eine ZWECKEHE. Mario Knezovic Senior Consultant nasdo AG. Benutzerfreundlichkeit vs. Funktionalität ERP und CRM LIEBE oder doch eine ZWECKEHE Mario Knezovic Senior Consultant nasdo AG Benutzerfreundlichkeit vs. Funktionalität So funktioniert Zusammenarbeit: Integration von CRM CRM-Griff ins ERP: Systemübergreifende

Mehr

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG

Data Mining mit der SEMMA Methodik. Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining mit der SEMMA Methodik Reinhard Strüby, SAS Institute Stephanie Freese, Herlitz PBS AG Data Mining Data Mining: Prozeß der Selektion, Exploration und Modellierung großer Datenmengen, um Information

Mehr

Fakten Methoden Ergebnisse Jahrgang 6 2005 Ausgabe 2. Kommunikation zwischen Kunde und Unternehmen

Fakten Methoden Ergebnisse Jahrgang 6 2005 Ausgabe 2. Kommunikation zwischen Kunde und Unternehmen Vocatus FEEDBACK Fakten Methoden Ergebnisse Jahrgang 6 2005 Ausgabe 2 Kommunikation zwischen Kunde und Unternehmen Umsatzsteigerung durch Lead Scoring Nicht hinter jedem Interessenten verbirgt sich tatsächlich

Mehr

Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter

Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter Einleitung Forschungsbeitrag Automatische Gesprächsauswertung im Callcenter Projekt CoachOST Dipl.-Wirtsch.-Inf. Mathias Walther Prof. Dr. Taïeb Mellouli Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Operations

Mehr

Risikoanalyse. 13. September 2007. Ing. Monika Böhm AMA

Risikoanalyse. 13. September 2007. Ing. Monika Böhm AMA Risikoanalyse 13. September 2007 Ing. Monika Böhm AMA Inhalt des Vortrags AMA Data Mining Datenmanagement Modellierung Scoring Optimierung Reports Auswahlverfahren Ergebnisse und Nutzen Aufgabenstellung

Mehr

Digital Signage Studien Potenzial- und Kommunikationsanalysen

Digital Signage Studien Potenzial- und Kommunikationsanalysen Digital Signage Studien Potenzial- und Kommunikationsanalysen 1 Studienband I: Digital Signage im ITK-Channel Maßnahmen zur Optimierung und Aufbau von effektiven Vertriebsstrukturen und -prozessen Digital

Mehr

Gesundheitsmonitor Feld- und Methodenbericht - Welle 21 - Bevölkerungsbefragung. GfK Health Care Im Auftrag der Bertelsmann Stiftung

Gesundheitsmonitor Feld- und Methodenbericht - Welle 21 - Bevölkerungsbefragung. GfK Health Care Im Auftrag der Bertelsmann Stiftung Gesundheitsmonitor Feld- und Methodenbericht - Welle 21 - Bevölkerungsbefragung GfK Health Care Im Auftrag der Bertelsmann Stiftung Projektleitung: Holger Paulsen Telefon: +49 (0)911 395 4540 Telefax:

Mehr

Marketing Software für Datenanalyse & Automation. Portfolio

Marketing Software für Datenanalyse & Automation. Portfolio Marketing Software für Datenanalyse & Automation Portfolio Über FastStats FastStats bietet Lösungen zur Optimierung Ihres Marketings. Die Software-Suite unterstützt Sie dabei, Ihre Kunden und Interessenten

Mehr

Karlo Kostnix (Hrsg.) Bankerwitze

Karlo Kostnix (Hrsg.) Bankerwitze Karlo Kostnix (Hrsg.) Bankerwitze eisbn: 978-3-641-13305-4 1. Auflage 2014 by Bassermann Verlag, einem Unternehmen der Verlagsgruppe Random House GmbH, 81673 München Die Verwertung der Texte und Bilder,

Mehr

Mein Laden im Netz. Mit und ohne Online-Shop im Internet verkaufen. Karsten Höft Projektleiter ecommerce

Mein Laden im Netz. Mit und ohne Online-Shop im Internet verkaufen. Karsten Höft Projektleiter ecommerce Mein Laden im Netz Mit und ohne Online-Shop im Internet verkaufen Sichtbar und aktiv im Web Das ebusiness-praxisforum Ruhr 2015 Agenda Überblick Hinweis: Diese Vortragsversion entspricht nicht der originalen

Mehr

Inhaltsübersicht. Teil A: Grundkonzepte des Kundenbeziehungs-Managements

Inhaltsübersicht. Teil A: Grundkonzepte des Kundenbeziehungs-Managements Inhaltsübersicht Geleitwort Reinhold Rapp 11 Voice of the Customer 13 Kundenbeziehungs-Management zwischen Kundenorientierung und Wirtschaftlichkeit - Einführung in das Handbuch Eckhard Reimann, Hagen

Mehr

Übungsblatt LV Künstliche Intelligenz, Data Mining (1), 2014

Übungsblatt LV Künstliche Intelligenz, Data Mining (1), 2014 Übungsblatt LV Künstliche Intelligenz, Data Mining (1), 2014 Aufgabe 1. Data Mining a) Mit welchen Aufgabenstellungen befasst sich Data Mining? b) Was versteht man unter Transparenz einer Wissensrepräsentation?

Mehr

Vorratsgesellschaften Der schnelle Weg zum eigenen Unternehmen interna

Vorratsgesellschaften Der schnelle Weg zum eigenen Unternehmen interna Vorratsgesellschaften Der schnelle Weg zum eigenen Unternehmen interna Ihr persönlicher Experte Inhalt Einführung... 7 Vorratsgesellschaften sind Kapitalgesellschaften... 8 Die Grundlagen... 8 Was ist

Mehr

Dachfondsmanager Mathematica

Dachfondsmanager Mathematica Dipl.-Math. Rainer Schwindt Dachfondsmanager Mathematica Die professionelle Handelssystemsoftware für den Privatanleger und Anlageberater Unternehmensberatung Schwindt Copyright 2006-2008 Unternehmensberatung

Mehr

Alles für den Kunden Analyse von Kundendaten. Katrin Plickert, Heiko Hartenstein

Alles für den Kunden Analyse von Kundendaten. Katrin Plickert, Heiko Hartenstein Alles für den Kunden Analyse von Kundendaten Katrin Plickert, Heiko Hartenstein Zum Verständnis 9. Februar 2007 Heiko Hartenstein, Katrin Plickert 2 Quelle: Heilmann, Kempner, Baars: Business and Competitive

Mehr

Master Informatik / Medizininformatik Numerische Mathematik Folie 20a

Master Informatik / Medizininformatik Numerische Mathematik Folie 20a Master Informatik / Medizininformatik Numerische Mathematik Folie 20a Master Informatik / Medizininformatik Numerische Mathematik Folie 20b Master Informatik / Medizininformatik Numerische Mathematik Folie

Mehr

Gliederung I. Lehrstuhl für BWL / Absatzwirtschaft Prof. Dr. Frank Wimmer

Gliederung I. Lehrstuhl für BWL / Absatzwirtschaft Prof. Dr. Frank Wimmer Gliederung I Teil A: Marketing und Marktforschung 1. Informationen und Entscheidungen im Marketing 2. Arten und Träger von Marktforschung 3. Der Marktforschungsprozess Teil B: Messen und Skalieren in der

Mehr

Trading mit der Markttechnik. Mit der Markttechnik zum beständigen Erfolg. Herzlich willkommen. Herz

Trading mit der Markttechnik. Mit der Markttechnik zum beständigen Erfolg. Herzlich willkommen. Herz Trading mit der Markttechnik Mit der Markttechnik zum beständigen Erfolg Herzlich willkommen Herz Risikohinweis & Haftungsausschluss gemäß 14 AGB BörseGo AG 14a Haftung für Informationen BörseGo übernimmt

Mehr

Das ist der richtige Beruf für mich. Kaufmann/Kauffrau für Versicherungen und Finanzen

Das ist der richtige Beruf für mich. Kaufmann/Kauffrau für Versicherungen und Finanzen Das ist der richtige Beruf für mich. Kaufmann/Kauffrau für Versicherungen und Finanzen Jetzt weiß ich, was ich werden will. Abwechslungsreiche Aufgaben, gute Übernahme chancen, vielseitige Perspektiven

Mehr

Trend Evaluation Shopper Insights Spielwaren Multichannel Vertrieb - STUDIENINHALTE

Trend Evaluation Shopper Insights Spielwaren Multichannel Vertrieb - STUDIENINHALTE Trend Evaluation Shopper Insights Spielwaren Multichannel Vertrieb - STUDIENINHALTE mafowerk Marktforschung Beratung Nürnberg im Januar 2013 1 Copyright mafowerk GmbH, 2012 Der Online-Kauf für Spielwaren

Mehr

Worauf wir stolz sind.

Worauf wir stolz sind. Agenturporträt Wer wir sind. Wir sind eine führende unabhängige Agentur der deutschen Kommunikationsund Werbebranche. Zu unseren Kunden zählen internationale Konzerne wie mittelständische Unternehmen.

Mehr

Seminar Textmining SS 2015 Grundlagen des Maschinellen Lernens

Seminar Textmining SS 2015 Grundlagen des Maschinellen Lernens Seminar Textmining SS 2015 Grundlagen des Maschinellen Lernens Martin Hacker Richard Schaller Künstliche Intelligenz Department Informatik FAU Erlangen-Nürnberg 17.04.2015 Entscheidungsprobleme beim Textmining

Mehr

Modell zur Analyse von Dimensionen, Determinanten und Wirkungen des Coupon-Nutzens 119

Modell zur Analyse von Dimensionen, Determinanten und Wirkungen des Coupon-Nutzens 119 Inhaltsübersicht I Inhaltsübersicht Inhaltsübersicht Inhaltsverzeichnis Abbifdungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Management Summary I II VIII XI XIII XVII Teil A Einführung in die

Mehr

Parametrische Statistik

Parametrische Statistik Statistik und ihre Anwendungen Parametrische Statistik Verteilungen, maximum likelihood und GLM in R Bearbeitet von Carsten F. Dormann 1. Auflage 2013. Taschenbuch. xxii, 350 S. Paperback ISBN 978 3 642

Mehr

Herzlich willkommen zum Vortrag Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Herzlich willkommen zum Vortrag Suchmaschinenoptimierung (SEO) Herzlich willkommen zum Vortrag Suchmaschinenoptimierung (SEO) Elisabeth Langwieser Die Konzepter Marketing online.offline Independence Day - Friendsfactory München, 1. März 2012 3 x 10 = 45 Agenda 10

Mehr

Wolfgang Trutschnig. Salzburg, 2014-05-08. FB Mathematik Universität Salzburg www.trutschnig.net

Wolfgang Trutschnig. Salzburg, 2014-05-08. FB Mathematik Universität Salzburg www.trutschnig.net Auffrischungskurs Angewandte Statistik/Datenanalyse (Interne Weiterbildung FOR SS14-08) Block 1: Deskriptive Statistik, Wiederholung grundlegender Konzepte, R FB Mathematik Universität Salzburg www.trutschnig.net

Mehr

WEBINAR Studie: Mobile E-Mail-Marketing 2012 STUDIE ZU DEN NUTZUNGSPRÄFERENZEN VON MOBILEN E-MAIL UND SOCIAL MEDIA USERN

WEBINAR Studie: Mobile E-Mail-Marketing 2012 STUDIE ZU DEN NUTZUNGSPRÄFERENZEN VON MOBILEN E-MAIL UND SOCIAL MEDIA USERN WEBINAR Studie: Mobile E-Mail-Marketing 2012 STUDIE ZU DEN NUTZUNGSPRÄFERENZEN VON MOBILEN E-MAIL UND SOCIAL MEDIA USERN Stefan von Lieven CEO artegic AG stefan.lieven@artegic.de www.xing.com/profile/stefan_vonlieven

Mehr

Handeln Sie Ihr Unternehmen im WEB nicht unter Wert! Willkommen bei BROWSE, der Software, die Online Handel ganz persönlich macht!

Handeln Sie Ihr Unternehmen im WEB nicht unter Wert! Willkommen bei BROWSE, der Software, die Online Handel ganz persönlich macht! V I R T U A L P A S S I O N F O R R E T A I L Handeln Sie Ihr Unternehmen im WEB nicht unter Wert! Willkommen bei BROWSE, der Software, die Online Handel ganz persönlich macht! FAKT 1 Verlieren Sie im

Mehr

Erfolgsfaktoren im E-Commerce bei Ravensburger

Erfolgsfaktoren im E-Commerce bei Ravensburger Erfolgsfaktoren im E-Commerce bei Ravensburger Spieleklassiker von Ravensburger Ravensburger ist der führende Anbieter von Puzzle, Spielen und Beschäftigungsprodukten in Europa und einer der führenden

Mehr

SOCIAL MEDIA TRENDMONITOR 2013. Kommunikationsprofis, Journalisten und das Web

SOCIAL MEDIA TRENDMONITOR 2013. Kommunikationsprofis, Journalisten und das Web SOCIAL MEDIA TRENDMONITOR 2013 Kommunikationsprofis, Journalisten und das Web Social Media-Trendmonitor Inhalt Untersuchungsansatz Themenschwerpunkte Ergebnisse Seite 2 Untersuchungsansatz Der Social Media-Trendmonitor

Mehr

Leseprobe. Holger Schrödl. Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2008. BI-Projekte erfolgreich umsetzen ISBN: 978-3-446-41210-1

Leseprobe. Holger Schrödl. Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2008. BI-Projekte erfolgreich umsetzen ISBN: 978-3-446-41210-1 Leseprobe Holger Schrödl Business Intelligence mit Microsoft SQL Server 2008 BI-Projekte erfolgreich umsetzen ISBN: 978-3-446-41210-1 Weitere Informationen oder Bestellungen unter http://www.hanser.de/978-3-446-41210-1

Mehr

Demografische Daten XING. Online und Mobile Deutschland Österreich Schweiz (D-A-CH) Stand: April 2015. www.xing.com

Demografische Daten XING. Online und Mobile Deutschland Österreich Schweiz (D-A-CH) Stand: April 2015. www.xing.com Demografische Daten XING Online und Mobile Deutschland Österreich Schweiz (D-A-CH) Stand: April 2015 www.xing.com 0 Inhaltsverzeichnis Demografische Daten XING Seite Allgemeine Traffic-Daten..... 02 Karriere,

Mehr