Zusammenfassung
Dieses Kapitel setzt sich mit Customer Analytics auseinander. Unter Customer Analytics verstehe ich eine auf der Analyse von Kundendaten basierende Vorgehensweise, die auf die Gewinnung von Customer Insights abzielt. Bevor ich jedoch auf Customer Analytics eingehe, zeige ich mit dem von mir entwickelten Datenzyklus einen Rahmen auf, in den ein Unternehmen Customer Analytics einbetten kann (Abschn. 5.1). Der Datenzyklus beschreibt im Kern den Prozess der Datengewinnung, -verarbeitung sowie der Nutzbarmachung von Daten. In dem folgenden Abschnitt gehe ich auf die für das Verständnis notwendigen Grundlagen ein (Abschn. 5.2). Dies sind zum einen die datenbezogenen Grundlagen (Welche Daten stehen uns zur Verfügung?), wobei ich den Schwerpunkt auf Big Data lege, und zum anderen lege ich die Grundlagen zum Themenfeld KI, die eine wesentliche Voraussetzung für fortgeschrittene Analysemethoden in Zusammenhang mit Customer Analytics darstellt. Den Hauptteil dieses Kapitels bilden die vier unterschiedlichen, aufeinander aufbauenden Varianten von Customer Analytics (Abschn. 5.3).
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Notes
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Anzumerken ist an dieser Stelle, dass der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient nur für lineare Zusammenhänge Verwendung finden darf. Bei nicht linearen Zusammenhängen können die Ergebnisse irreführend sein. In diesem Fall sind andere Korrelationskoeffizienten wie beispielsweise der Spearman-Korrelationskoeffizient zu verwenden.
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Der Datensatz und erste Hinweise zur Umsetzung stammen von Kaggle (https://www.kaggle.com/code/ksarafrazi/linear-regression-e-commerce-customers?utm_source=pocket_saves).
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Anhang des Dokuments.
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Anhang des Dokuments.
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Anhang des Dokuments.
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Rashedi, J. (2024). Customer Analytics. In: Customer Insights. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-43392-5_5
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