Database-Marketing

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Die Bedeutung und Akzeptanz des Direktmarketings hat in den letzten Jahren stark zugenommen, jedoch führen viele Aktionen nicht zum gewünschten Erfolg. Die Auswahl der Zielpersonen ist neben der Produktauswahl, Gestaltung des Werbemittels, Preisgestaltung und dem Zeitpunkt der Aktion ein entscheidender Erfolgsfaktor. Diese Arbeit behandelt die Herausforderungen der Feinselektion unter ökonomischen Gesichtspunkten. Es wird gezeigt, wie mithilfe multivariater statistischer Verfahren wie CHAID und kategorielle Regression eine gezielte Selektion auf Basis einer EDV-gestützten Datenbank durchgeführt werden kann. Vorschläge zur Modellauswahl sowie zur Gewinnprognose unter Verwendung computerintensiver statistischer Methoden wie Repeated Learning Testing und Bootstrapping werden präsentiert. Die Arbeit verbindet erfolgreich statistische und betriebswirtschaftliche Konzepte zur gezielten Kundenselektion. Methodisch anspruchsvoll und präzise in der Darstellung, illustriert sie die diskutierten Vorgehensweisen anhand empirischer Analysen und einer Simulationsstudie. Besonderer Wert wurde auf eine prägnante Darstellung der Analyseergebnisse gelegt, unterstützt durch graphische Verfahren, sodass auch weniger erfahrene Praktiker die wichtigsten Resultate nachvollziehen können.