Analytisches Customer Relationship Management in Kreditinstituten Data Warehouse und Data Mining als Instrumente zur Kundenbindung im Privatkundengeschäft

Nachlassende Kundenbindung stellt auch Kreditinstitute vor neue Herausforderungen im Marketing. Ein analytisches Customer Relationship Management (CRM), das mittels moderner Datenverarbeitungskonzepte wie Data Warehouse, OLAP und Data Mining die vorhandenen Datenbestände nutzt, stellt eine wichtige...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Kerner, Simone
Format: eBook
Language:German
Published: Wiesbaden Deutscher Universitätsverlag 2002, 2002
Edition:1st ed. 2002
Subjects:
Online Access:
Collection: Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa
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300 |a XXIV, 411 S. 4 Abb  |b online resource 
505 0 |a A Einführung in die Thematik und Vorgehensweise -- 1. Zur Relevanz des Themas -- 2. Zielsetzung und Vorgehensweise -- B Customer Relationship Management in Kreditinstituten -- 1. Das Konzept des Relationship Managements: Entwicklungslinien und Begriffsbestimmung -- 2. Charakterisierung der Kunde-Bank-Beziehung -- 3. Kundenbindung als Ziel des Relationship Managements -- 4. Ableitung von Anforderungen an das Relationship Management -- C Analytische Informationssysteme als Instrumente des Relationship Managements -- 1. Allgemeine Einführung: Daten, Informationen und Informationssysteme -- 2. Ausgestaltung Analytischer Informationssysteme in Kreditinstituten -- D Anwendungsfelder Analytischer Informationssysteme im Relationship Management -- 1. Identifizierung von CRM-Segmenten anhand des Kundenwertes und des Loyalitätsgrades zur Ableitung von CRM-Strategien -- 2. Gestaltung und Konzeptionierung von CRM-Maßnahmen -- 3. Ansätze CRM-spezifischer Effektivitäts- und Effizienzkontrollen -- 4. Hindernisse beim Einsatz eines analytischen Relationship Managements -- E Schlußbetrachtung: Fazit und Ausblick 
653 |a Business 
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520 |a Nachlassende Kundenbindung stellt auch Kreditinstitute vor neue Herausforderungen im Marketing. Ein analytisches Customer Relationship Management (CRM), das mittels moderner Datenverarbeitungskonzepte wie Data Warehouse, OLAP und Data Mining die vorhandenen Datenbestände nutzt, stellt eine wichtige Voraussetzung für ein wirkungsvolles Kundenbindungsmanagement dar. Ausgehend von den wichtigsten Kundenbindungsdeterminanten stellt Simone Kerner grundlegende analytische Informationssysteme vor und untersucht ihren Einsatz. Sie leitet mit Hilfe zentraler CRM-Steuerungsgrößen kundenlebenszyklusorientierte CRM-Strategien ab und zeigt ihre Umsetzung in konkrete CRM-Maßnahmen durch entsprechende Marketing-Mix-Instrumente auf. Die notwendige Kontrolle der Maßnahmeneffizienz und -effektivität einschließlich der Implikationen eines Kundenbeziehungscontrollings erfolgt durch Gegenüberstellung zentraler Kosten- und Nutzengrößen