Abstract... I. Inhaltsverzeichnis... II. Abbildungsverzeichnis... V. Tabellenverzeichnis... VI. Abkürzungsverzeichnis... VII

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1 Inhaltsverzeichnis Abstract... I Inhaltsverzeichnis... II Abbildungsverzeichnis... V Tabellenverzeichnis... VI Abkürzungsverzeichnis... VII 1 Datenanreicherung als Strategie zur Informationsgewinnung im Database Marketing Problemstellung und Ziele der Arbeit Einordnung und Abgrenzung der Problemstellung Database Marketing, Customer Relationship Management und Direktmarketing Datenanreicherung und Data Mining Kundenakquisition und Kundenbindung Database Marketing im Prozess Gliederung der Arbeit Grundlagen und Nutzenpotenziale einer Datenanreicherung mit Markt- Media-Forschungsergebnissen Externe Rahmenbedingungen Wirtschaftliche Rahmenbedingungen Technologische Rahmenbedingungen Rechtliche Rahmenbedingungen Gesellschaftliche und psychologische Rahmenbedingungen Implikationen für das Database Marketing Kundendatenbank und Kunden-Datawarehouse Definition und Funktionen Enthaltene Informationen Identifikationsdaten Deskriptionsdaten Transaktionsdaten Implikationen für das Database Marketing II

2 Inhaltsverzeichnis 2.3 Marktforschung und Markt-Media-Studien als Informationsquelle Definition, Einordnung und Abgrenzung Enthaltene Informationen Soziodemografische Merkmale Psychografische Merkmale Konsum- und Verhaltensmerkmale Implikationen für das Database Marketing Datenanreicherung als Methode der Informationsintegration Definition und Abgrenzung Modell Implikationen und Nutzenpotenziale Verfahren zur Anreicherung von Kundendaten mit Ergebnissen der Markt-Media-Forschung Datenvergleich Identifikation der Basisvariablen Identifikation der Zielvariablen Signifikanzkriterien Datenreduktion Selektion der relevanten Objekte Selektion der relevanten Variablen Data Joining Datenaufbereitung Behandlung von missing values Behandlung von fehlerhaften Merkmalswerten Re-Kodierung und Transformation Clusteranalyse Einordnung und Vorüberlegungen Methode Distanzberechnung Fusionierung Bestimmung der Clusterzahl Evaluation III

3 Inhaltsverzeichnis Evaluationskriterien Methode der logistischen Regression Profilmodellierung der Typologien und Data Matching Identifikation typischer Eigenschaften der Cluster Erstellung von Abfrageprofilen Ermittlung neuer Eigenschaften für einzelne Typen Filing Evaluation und Test Testdesign Rentabilitätskriterien Case Study: Anreicherung der Kundendatenbank von Miles & More mit den Ergebnissen der Communication Networks 13.0-Studie Kundendatenbank: Lufthansa Miles & More Markt-Media-Studie: Communication Networks Datenvergleich Datenreduktion Datenaufbereitung Clusteranalyse Profilmodellierung und Data Matching Evaluation Datenanreicherung ein Verfahren mit wachsender Bedeutung Probleme und Lösungen Ausblick und Entwicklungsmöglichkeiten Zusammenfassung Literaturverzeichnis Glossar Anhang IV

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