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Einsatz des Data Mining im Customer Relationship Management - Eine Fallstudie

Autor: T. Peherstorfer
Masterarbeit: MT0304 (Jänner, 2003)
Betreut von: o. Univ.-Prof. Dr. Michael Schrefl
Angeleitet von: Dr. Thomas Thalhammer
Ausgeführt an: Universität Linz, Institut für Wirtschaftsinformatik - Data & Knowledge Engineering


Kurzfassung (Deutsch):

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit den Konzepten des Data Mining und des Customer Relationship Management (CRM), sowie mit deren praktischer Anwendbarkeit im Zuge der Analyse der Hervis Kundenkartendaten.

Besonderes Augenmerk wird auf die Zusammenhänge zwischen diesen beiden Ansätzen gelegt. Es soll festgestellt werden, welche Rolle das Data Mining im CRM-Prozess einnimmt. Der in diesem Zusammenhang angeführte Closed-Loop-Ansatz des CRM bildet den Anknüpfungspunkt zwischen diesen beiden Konzepten. Dieser Ansatz geht davon aus, dass der CRM-Prozess kein linearer Prozess ist, vielmehr handelt es sich um einen Kreislauf, der immer wieder durchlaufen wird. Dabei wird das Wissen, das während eines Prozessdurchlaufs bzw. Schleifendurchlaufs (Loop) gewonnen wird, an den nächsten Loop weitergegeben. Durch die Weiterverwendung der während eines Durchlaufs generierten Informationen kann eine breite Wissensbasis aufgebaut werden, die mit jedem Prozessdurchlauf erweitert wird.

Das analytische CRM, einer der drei Teilbereiche des CRM, stellt das Instrumentarium zur Verfügung, das für die Realisierung der Closed-Loop-Architektur notwendig ist. Diese Auswahl an Methoden, die sich vorwiegend aus den Konzepten des Data Mining zusammensetzt, sorgt über die Analyse der Kundendaten dafür, dass der CRM-Kreislauf der Informationsgewinnung, -Verarbeitung und -Weiterverwendung aufrecht erhalten wird.

Die Beschreibung der Konzepte und Methoden des CRM und des Data Mining bildet die theoretische Grundlage, auf der die nachfolgende Fallstudie (Hervis Data Mining Analyse) aufbaut. Im Rahmen dieser Studie werden, unter Einsatz unterschiedlicher Data Mining Methoden, die Kundendaten der Hervis Kundenkartenbesitzer analysiert und interpretiert. Es gilt festzustellen, ob die über die Hervis SportsCard zur Verfügung stehende Datenbasis ein Analysepotenzial beherbergt, das den Einsatz von Data Mining Verfahren rechtfertigt.

Die im Vorfeld der Fallstudie erläuterten theoretischen Grundlagen weisen auf die bedeutende Rolle des Data Mining als Instrument des analytischen CRM hin. Die Theorie besagt, dass durch den Einsatz der Methoden des Data Mining wertvolle Kundeninformationen gewonnen werden können, die im Hinblick auf ein individuelles (personalisiertes) Kundenbindungsmanagement eingesetzt werden können. Inwiefern diese Theorie tatsächlich der Praxis entspricht, wird im Zuge der Fallstudie überprüft.