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Data Mining im CRM

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Effektives Customer Relationship Management
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Zusammenfassung

Die zentrale Zielsetzung, die mit dem Konzept des Customer Relationship Managements (CRM) verfolgt wird, liegt in der langfristigen Bindung profitabler Kunden an das Unternehmen. Als wesentliche Grundlage hierfür gilt ein umfassendes Wissen über die Struktur, das Verhalten und die Bedürfnisse der Kunden. Die Organisation dieses Wissens – d. h. dessen Bewahrung, Bereitstellung und Analyse – obliegt im CRM-Konzept dem analytischen CRM (aCRM).

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Literatur

  • [1] Adriaans, P., Zantige, D.: Data mining, Harlow.

    Google Scholar 

  • [2] Berry, M.J.A., Linoff, G.: Data mining techniques for marketing, sales and customer support, New York.

    Google Scholar 

  • [3] Berry, M.J.A., Linoff, G.: Mastering Data Mining, New York.

    Google Scholar 

  • [4] Beger, J., Becker, J., Munz, R.: Data Warehouse – zentrale Sammelstelle für Information, in: c’t, (3) 1997, S. 284–293.

    Google Scholar 

  • [5] Brachman, R.J., Anand, T.: The process of knowledge discovery in databases, in: Fayyad, U.M.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P.; Uthurusamy, R. (Hrsg.): Advances in knowledge discovery and data mining, Menlo Park (California), S. 37–57.

    Google Scholar 

  • [6] Beys, O.: Panelyser – ein Beitrag zur effizienten Analyse von Paneldaten mit Hilfe wissensbasierter Elemente, Dissertation, Universität Erlangen-Nürnberg.

    Google Scholar 

  • [7] Cabena, P., Hadjinian, P., Stadler, R., Verhees, J., Zanasi, A.: Discovering data mining – from concept to implementation, Upper Saddle River.

    Google Scholar 

  • [8] Chamoni, P.: Entwicklungslinien und Architekturkonzepte des On-Line Analytical Processing, in: Chamoni, P.; Gluchowski, P. (Hrsg.): Analytische Informationssysteme – Data warehouse, online analytical processing, data mining, Berlin, S. 231-250.

    Google Scholar 

  • [9] Chamoni, P.: Online Analytical Processing, erscheint in: Hippner, H.; Küsters, U.; Meyer, M.; Wilde, K.D. (Hrsg.): Data Mining im Marketing, Braunschweig.

    Google Scholar 

  • [10] Chapman, P., Clinton, J., Khabaza, T., Reinartz, T., Wirth, R.: The CRISP-DM process model, Discussion Paper, CRISP-DM consortium.

    Google Scholar 

  • [11] Codd, E.F., Codd, S.B., Sally, C.T.: Providing OLAP (online analytical processing) to user-analysts – an IT mandat, White Paper, E.F. Codd & Associates.

    Google Scholar 

  • [12] Dörre, J., Gerstl, P., Seiffert, R.: Text Mining, in: Hippner, H.; Küsters, U.; Meyer, M.; Wilde, K.D. (Hrsg.): Data Mining im Marketing, Braunschweig.

    Google Scholar 

  • [13] Fayyad, U.M., Piatetsky-shapiro, G., Smyth, P.: From data mining to knowledge discovery: an overview, in: Fayyad, U.M.; Piatetsky-Shapiro, G.; Smyth, P.; Uthurusamy, R. (Hrsg.): Advances in knowledge discovery and data mining, Menlo Park (California), S. 1–34.

    Google Scholar 

  • [14] Hagedorn, J., Bissantz, N., Mertens, P.: Data Mining (Datenmustererkennung): Stand der Forschung und Entwicklung, in: Wirtschaftsinformatik, (6) 1997, S. 601-612.

    Google Scholar 

  • [15] Hippner, H., Küsters, U., Meyer, M., Wilde, K.D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing, Braunschweig.

    Google Scholar 

  • [16] Hettich, S., Hippner, H.: Assoziationsanalyse, erscheint in: Hippner, H.; Küsters, U.; Meyer, M.; Wilde, K.D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing, Braunschweig.

    Google Scholar 

  • [17] Hippner, H., Wilde, K.D.: CRM – Ein Überblick, in diesem Band.

    Google Scholar 

  • [18] Hippner, H., Wilde, K.D.: Der Prozess des Data Mining im Marketing, erscheint in: Hippner, H.; Küsters, U.; Meyer, M.; Wilde, K.D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing, Braunschweig.

    Google Scholar 

  • [19] Janetzko, D., Steinhöfel, K.: Lotsen los! Data Mining: Verborgene Zusammenhänge in Datenbanken aufspüren, in: c’t, (3) 1997, S. 294-300.

    Google Scholar 

  • [20] Knauer, M.: Kundenbindung in der Telekommunikation – Das Beispiel T-Mobil, in: Bruhn, M.; Homburg, C. (Hrsg.): Handbuch Kundenbindungsmanagement, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 511-526.

    Google Scholar 

  • [21] Küppers, B.: Data Mining in der Praxis – ein Ansatz zur Nutzung der Potenziale von Data Mining im betrieblichen Umfeld, Frankfurt/Main.

    Google Scholar 

  • [22] Kulkarni, J., KING, R.: Business Intelligence-Systeme und Data Mining – Grundlage für strategische Entscheidung, SAS Institute White Paper, SAS Institut Deutschland.

    Google Scholar 

  • [23] MICHELS, E.: Data Mining Analysen im Handel – konkrete Einsatzmöglichkeiten und Erfolgspotenziale, erscheint in: Hippner, H., Küsters, U., Meyer, M., Wilde, K.D. (Hrsg.): Handbuch Data Mining im Marketing, Braunschweig.

    Google Scholar 

  • [24] Microsoft Cooperation: OLE DB for Data Mining – DRAFT Specification, Version 0.9.

    Google Scholar 

  • [25] Rapp, R.: Was gute Kunden wirklich wert sind, in: acquisa (7) 2000, S. 8–14.

    Google Scholar 

  • [26] Reinartz, T.: Focusing solutions for data mining – analytical studies and experimental results in real-world domains, Berlin.

    Google Scholar 

  • [27] Schwetz, W.: Customer Relationship Management, Wiesbaden.

    Google Scholar 

  • [28] Stauss, B.: Perspektivenwandel: Vom Produkt-Lebenszyklus zum Kundenbeziehungs-Lebenszyklus, In: Thexis (2) 2000, S. 15–18.

    Google Scholar 

  • [29] Stauss, B.: Rückgewinnungsmanagement: Verlorene Kunden als Zielgruppe, In: Bruhn, M.; Stauss, B. (Hrsg.): Dienstleistungsmanagement Jahrbuch 2000, Wiesbaden, S. 451–471.

    Google Scholar 

  • [30] Strüby, R., Krammer, I., Reincke, U., Ridder, K., Wellhausen, B., Theusinger, C. et al.: Datenanalyse und Data Mining mit dem SAS System – Release 6.12 The Orlando II Release, SAS Institute GmbH, Heidelberg.

    Google Scholar 

  • [31] Tkach, D.S.: Information Mining with the IBM Intelligent Miner Family – An IBM Software Solutions White Paper, IBM Corporation, Stamford.

    Google Scholar 

  • [32] Weiss, S.M., Indurkhya, N.: Predictive Data Mining – a practical guide, San Francisco

    Google Scholar 

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Hippner, H., Wilde, K.D. (2017). Data Mining im CRM. In: Helmke, S., Uebel, M., Dangelmaier, W. (eds) Effektives Customer Relationship Management. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-06624-6_9

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-06624-6_9

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  • Publisher Name: Springer Gabler, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-06623-9

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