Relevanz und Bewertungskriterien für Predictive Analytics Tools im Customer Relationship Management

ISBN-13: 9783668179851 / Niemiecki / Miękka / 2016 / 24 str.

Felix Zappe; Daniel Grabener; Samira Moawad

Opis

Studienarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Marketing, Unternehmenskommunikation, CRM, Marktforschung, Social Media, Universitat Siegen, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Bewaltigung gigantischer Datenvolumen (Big Data) stellt die meisten Unternehmen heute vor erhebliche Probleme. Wahrend es in der Vergangenheit noch hauptsachlich um die Speicherung und Verwaltung mehrerer Tera- oder sogar Petabytes ging, so fragt man sich gegenwartig, ob und in welchen Branchen diese oft irrelevanten Daten zur Umsatzsteigerung, zu Einsparungen oder zu Prozessoptimierungen genutzt werden konnen. Als Stichwort kann hier Predictive Analytics (PA) genannt werden. PA gilt als eine neuartige Methode, bei der auf Basis von prognostizierenden Analysen komplexe wirtschaftliche Zusammenhange durch Unternehmen identifiziert werden und das daraus ableitbare Wissen als fundierte Entscheidungsgrundlage herangezogen wird. Durch die Identifikation von Mustern und Algorithmen strukturierter und unstrukturierter Datenmengen, lassen sich kunftig nicht nur Trends und damit einhergehende Chancen, sondern auch Bedrohungen und damit zusammenhangende Risiken kalkulieren und prognostizieren. Die vorliegende Arbeit soll aufzeigen, welche Bedeutung PA-Systeme fur das Customer Relationship Management (CRM) haben und wie die verschiedenen Systeme bewertet werden konnen. Daruber hinaus wird veranschaulicht, wie komplexe PA-Systeme auch Input fur die Strategische Ausrichtung geben konnen.