Zusammenfassung
Datenanalysen gibt es schon immer, auch wenn statistische Verfahren, Optimierungsmodelle, Regressionsanalysen oder Zeitreihenmodelle in allen möglichen Publikationen neu aufbereitet und unter dem Titel Business Analytics verkauft werden. Der entscheidende Unterschied liegt jedoch darin, dass heute größere und vor allem andere Datenmengen sowie leistungsfähigere Verarbeitungs- und Speicherkapazitäten zur Verfügung stehen, die zusammen mit bestehenden und neu entwickelten Methoden erhebliche Einsichten ermöglichen. Erfolgversprechend sind Ansätze, die eine komplette Einbettung von Business Analytics in den strategischen Managementprozess garantieren und die optimale Ausschöpfung operationaler Exzellenz über ein Alignment ermöglichen. Die funktionale Perspektive bildet hier das Marketing mit einer konkreten Betrachtung der Kundenloyalität und deren Profitabilität. Dieser Zusammenhang wird über ein Monte-Carlo Simulationsmodell hergestellt. Das darf aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass die Breite und die Tiefe der Methoden erheblich sind, vermehrt zu Spezialisierungen führen und andere Analyse-Optionen zur Wahl stehen. Letztendlich müsste es aber deutlich werden, dass das Thema Business Analytics technologische, Domain-spezifische, methodologische und methodische Kenntnisse erfordert, die selten nur durch eine Person erbracht werden können.
Alles was lediglich wahrscheinlich ist, ist wahrscheinlich falsch. (Rene Descartes)
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Similar content being viewed by others
Literatur
Albright, S. C., & Winston, W. L. (2020). Business analytics. Data analysis and decision making (7. Aufl.). Australia: Cengage.
Baltzan, P. (2020a). Business driven technology (8. Aufl.). New York: McGrawHill.
Baltzan, P. (2020b). Information systems (5. Aufl.). New York: McGrawHill.
Bidogli, H. (2017). MIS, management information systems (7. Aufl.). Boston: Cengage.
Brea, C. (2014). Marketing and sales analytics: Proven techniques and powerful applications from industry leaders. Upper Saddle River: Pearson.
Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (2016). Introduction to time series and forecasting (3. Aufl.). Switzerland: Springer International Publishing.
Camm, J. D., Cochran, J. J., Fry, M. J., Ohlmann, J. W., Anderson, D. R., Sweeney, D. J., & Williams, T. A. (2017). Essentials of business analytics (2. Aufl.). Australia: Cengage.
Davenport, T. H. (2018). From analytics to artificial intelligence. Journal of Business Analytics, 1(2), 73–80. https://doi.org/10.1080/2573234X.2018.1543535. Zugegriffen am 09.07.2020.
Delen, D., & Ram, S. (2018). Research challenges and opportunities in business analytics. Journal of Business Analytics, 1(1), 2–12. https://doi.org/10.1080/2573234X.2018.1507324. Zugegriffen am 09.07.2020.
Downs, B. T. (2019). The data. In J. J. Cochran (Hrsg.), Informs analytics body of knowledge (S. 77–98). Hoboken: Wiley.
Groebner, D. F., Shannon, P. W., & Fry, P. C. (2018). Business statistics, a decision-making approach (10. Aufl.). Harlow: Pearson.
Hanke, J. E., & Wichern, D. (2014). Business forecasting (9. Aufl.). Essex: Pearson.
Helander, M. E. (2019). Solution methodologies. In J. J. Cochran (Hrsg.), Informs analytics body of knowledge (S. 99–153). Hoboken: Wiley.
Hillier, F. S., & Hillier, M. S. (2019). Introduction to management science, a modeling and case studies approach with spreadsheets. New York: McGrawHill.
Keenan, P. T., Owen, J. H., & Schumacher, K. (2019). Introduction to analytics. In J. J. Cochran (Hrsg.), Informs analytics body of knowledge (S. 1–30). Hoboken: Wiley.
Kozielski, R., Dziekonski, M., Pogorzelski, J., & Urbanek, G. (2018a). Measuring market strategy results. In R. Kozielski (Hrsg.), Mastering market analytics: Business metrics – Practice and application (S. 23–111). Bingley: Emerald Publishing Limited.
Kozielski, R., Dziekonski, M., Medowski, M., Pogorzelski, J., & Ostachowski, M. (2018b). Sales and distribution management metrics. In R. Kozielski (Hrsg.), Mastering market analytics: Business metrics – Practice and application (S. 113–199). Bingley: Emerald Publishing Limited.
Kozielski, R., Dziekonski, M., & Pogorzelski, J. (2018c). Marketing communication ratios. In R. Kozielski (Hrsg.), Mastering market analytics: Business metrics – Practice and application (S. 201–311). Bingley: Emerald Publishing Limited.
Kozielski, R., Mazurek, G., Miotk, A., & Maciorowski, A. (2018d). E-commerce and social media indicators. In R. Kozielski (Hrsg.), Mastering market analytics: Business metrics – Practice and application (S. 313–406). Bingley: Emerald Publishing Limited.
Kunc, M. (2019). Strategic analytics. Hoboken: Wiley.
Laudon, K. C., & Traver, C. G. (2020). E-commerce 2019. Business. Technology. Society (15. Aufl.). Hoboken: Pearson.
Luber, S., & Litzel, N. (2019). Was ist CRISP-DM? https://www.bigdata-insider.de/was-ist-crisp-dm-a-815478/. Zugegriffen am 29.06.2020.
Miller, R. K., Washington, K. D., & Richard K. Miller & Associates. (2018). Consumer marketing 2018–2019 (5. Aufl.). Miramar: Richard K. Miller & Associates.
Palisade. (2019). Monte Carlo-simulation. https://www.palisade.com/risk/de/monte_carlo_simulation.asp. Zugegriffen am 21.08.2020.
Petzold, B., Roggendorf, M., Rowshankish, K., & Sporleder, C. (2020). Designing data governance that delivers value. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/designing-data-governance-that-delivers-value. Zugegriffen am 25.08.2020.
Power, D. J., Heavin, J. C., McDermott, J., & Daly, M. (2018). Defining business analytics: An empirical approach. Journal of Business Analytics, 1(1), 40–53. https://doi.org/10.1080/2573234X.2018.1507605. Zugegriffen am 09.07.2020.
Ramesh, B. (2015). Big data architecture. In H. Mohanty, P. Bhuyan & D. Chenthati (Hrsg.), Big data (S. 29–58). New Delhi: Springer India.
Robinson, S. (2014). Simulation. The practice of model development and use. Houndmills/New York: Palgrave Macmillan.
Rubinstein, R. Y., & Kroese, D. P. (2017). Simulation and the Monte Carlo method (3. Aufl.). Hoboken: Wiley.
Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2020). Analytics, data science, & artificial intelligence, systems for decision support (11. Aufl.). Hoboken: Pearson.
Shumway, R. H., & Stoffer, D. S. (2017). Time series analysis and its applications (4. Aufl.). Cham: Springer Nature.
Vidgen, R., Kirshner, S., & Tan, F. (2019). Business analytics, a management approach. London: Red Globe Press.
Waldmann, K. H., & Helm, W. E. (2016). Simulation stochastischer Systeme. Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin/Heidelberg: Springer.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2021 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature
About this chapter
Cite this chapter
Drechsler, D. (2021). Business Analytics als Grundlage für das Marketing-Controlling. In: Zerres, C. (eds) Handbuch Marketing-Controlling. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-62837-9_4
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-62837-9_4
Published:
Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-62836-2
Online ISBN: 978-3-662-62837-9
eBook Packages: Business and Economics (German Language)