Costumer Relationship Analytics
Die beiden freiberuflichen Unternehmensberater Peter Neckel und Bernd Knobloch widmen sich in Ihrem Buch ganz der Analyse von Kundendaten. Die Autoren stellen gezielt Konzepte von Data-Mining-Methoden vor, mit denen sinnvolle Erkenntnisse über Kundenwünsche gewonnen werden können. Von der Schilderung der Grundlagen führen die CRM-Experten zu wichtigen Voraussetzungen für den Erfolg der Datenanalyse bis hin zu abschließenden Praxistipps, bei denen man die langjährige Erfahrung der Autoren deutlich spürt. Dabei geht das Buch von einem betriebswirtschaftlichen Ansatz aus und nicht von einer technischen Sichtweise, sodass zum Beispiel detaillierte Schilderungen der Funktionsweise mathematischer Algorithmen keinen Platz finden. Dadurch eignet sich das Buch für ein breites Spektrum an Lesern und ist besonders für Praktiker empfehlenswert.
Zum Inhalt:
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.
Zum Inhalt:
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.