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

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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

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