Zunehmend anspruchsvollere Kunden, hohe Interaktionsraten und eine wachsende Zahl an Kommunikationsoptionen stellen das Customer Relationship Management vor immer neue Herausforderungen. Kundenbeziehungen sind gezielt so zu gestalten, dass Erlebnis- und Zufriedenheitsmomente eine nachhaltige Steigerung des Kundenwertes herbeiführen. Hierfür ist umfangreiches Wissen über die Kunden erforderlich, das vor allem aus unternehmensintern verfügbaren Transaktionsdatenbeständen extrahiert werden kann.
Das Buch vermittelt fundierte Kenntnisse, wie das benötigte Kundenwissen systematisch mithilfe von modernen Analyseansätzen wie Data Mining und Predictive Analytics gewonnen werden kann. Ein umfassender Beschreibungsrahmen bietet Orientierung beim Vorgehen in der Praxis – von der Zielsetzung über konkrete Analyseszenarien und deren Kombination bis zur Anwendung der Ergebnisse.
Der Schwerpunkt liegt auf der Beschreibung typischer Anwendungsfälle. 11 Fallstudien aus den Bereichen Handel, E-Commerce und Finanzdienstleistungen gewähren detaillierte Einblicke in die Praxis der Datenanalyse. Die Präsentation einer »Road Map« und Hinweise auf potenzielle Fehlerquellen versetzen den Leser in die Lage, eigene Analysen zu konzipieren und durchzuführen. Die Trennung von Theorie- und Praxisteil hilft beim gezielten Einstieg.
Im Oktober 2015 ist die 2. Auflage im dpunkt-Verlag erschienen. Sie wurde komplett überarbeitet, im Hinblick auf neue Entwicklungen aktualisiert und um Themen wie Social Media, Self-Acting Data Mining sowie Big Data erweitert.
