Data Mining im Marketing
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    Handbuch Data Mining im Marketing

    Knowledge Discovery in Marketing Databases
    H. Hippner, U.L. Küsters, M. Meyer, K. Wilde (Hrsg), Vieweg, 2001, ISBN 3-528-05713-0


    Der Terminus Data Mining, wie auch andere aus der Forschung stammende Begriffe, wird im Marketing allzu häufig in sehr unterschiedlicher Bedeutung verwendet. Insbesondere die ökonomische Verwendung der diesem Wort inne wohnenden Techniken haben dazu geführt, dass nicht ganz unbeabsichtigt unscharfe Assoziationen mit dem Wort Data Mining hervorgerufen werden. Insofern liegt darin ein Hauch von Ironie, wenn in dem vorliegenden Werk die Anwendung von Data Mining gerade für den Bereich Marketing explizit erläutert wird.

    Data Mining steht für eine umfangreiche Sammlung von Analysetechniken, die Bestandteil eines Wissensgewinnungsprozesses sind. Das erklärte Ziel ist die Extraktion von sinnvoll verwertbarer, d.h. ökonomisch einsetzbarer Information. Diese Prämisse legt die Anwendung solcher Techniken im Marketing des elektronischen Zeitalters nahe, da dort umfangreiche Datenmengen für gewinnbringende Maßnahmen verwertet werden können. Die Kunst im erfolgreichen Data Mining liegt in der gezielten Auswahl der einzelnen Verfahren und Techniken in Abhängigkeit der Problemstellung. In diesem Zusammenhang ist es sehr hilfreich, dass die Verfahren selbst schon seit vielen Jahren Gegenstand der Forschung sind und damit die Anwendung durch eine wissenschaftliche Sicherheit untermauert ist. Die Struktur des Buches spiegelt dies wieder.

    In zwei einleitenden Kapiteln wird zunächst ein Überblick über das Themengebiet gegeben und die Inhalte des gesamten Data Mining-Prozesses vermittelt. Das Verständnis für die grundlegenden Fragestellungen und ein Gefühl für die übergreifenden Zusammenhänge ist für dieses Themengebiet sehr wichtig, da die Schlagkraft des Data Minings nicht alleine durch die Techniken bestimmt wird. Vielmehr muss zusätzlich ein prägnantes Verständnis für die Herausforderungen im Marketing vorhanden sein.

    Anschließend an die Einleitung werden die theoretischen Grundlagen des Data Minings erklärt. Hierbei ist die inhaltliche Gliederung erwähnenswert, welche auch teilweise die zeitliche Entstehung der einzelnen Verfahren wiederspiegelt. Dadurch werden Blicke auf sowohl inhaltlich, als auch zeitlich aufeinander aufbauende Bereiche möglich. Die Grundlagen selbst bestehen aus einer umfangreichen Zusammenstellung von Beiträgen mehrerer Autoren, die jeweils sehr detailliert auf den von Ihnen beschriebenen Bereich eingehen. Es finden sich u.a. Erläuterungen zu multivariater Statistik, Diskriminanzanalyse, Zeitreihenanalyse, Segmentierung, Künstliche Neuronale Netze und Assoziationsanalyse. Die Autoren gehen auch auf Techniken ein, die insbesondere in Verbindung mit dem Medium Internet Bedeutung erlangt haben; dazu zählen u.a. Text-, Web Mining und Intelligente Informationsagenten.

    Der Theorie folgt eine umfangreiche Sammlung von Anwendungsbeispielen, die sehr deutlich die Praxisrelevanz des Data Minings für das Marketing herausstellen. Zu den Aufgabenstellungen des Marketing zählt u.a. die zielgruppengerechte Ansprache der Kunden. Durch eine Segmentierung in möglichst homogene Gruppen können zielgerichtete Maßnahmen durchgeführt werden. Ziel ist z.B. die Optimierung des Werbemitteleinsatzes (Kataloge, Flyer). Die positiven Auswirkungen sind dabei auf beiden Seiten spürbar, da der Kunde weniger Werbung bekommt und der Versender weniger Kosten für die Werbemaßnahme verursacht. Oftmals gehen diese Strategien mit einer Kundenprofilbildung einher, welche noch spezifischer das Verhalten und die Wünsche der Kunden modellieren.
    Durch Klassifikationsaufgaben werden z.B. im Finanzsektor Bonitätsprüfungen durchgeführt, d.h. aufgrund einer speziellen Klassenzugehörigkeit werden die Konditionen für bonitätsabhängige Dienstleistungen gesteuert (Kreditvergabe). Die Techniken des Data Mining können aber auch für die Wirkungsanalyse von Maßnahmen und die Optimierung des Produktsortiments im Handel verwendet werden.

    Fazit:
    Die Zusammenstellung der Inhalte durch mehrere Autoren sorgt für eine sehr fundierte Darstellung, so dass insbesondere die theoretischen Grundlagen auch für den thematischen Einsteiger geeignet sind. Der mit der Hälfte der Seiten verhältnismäßig hohe Anteil von Berichten über reale Anwendungsfälle verdeutlicht eindrucksvoll die praxisrelevante Darstellung des Themas. Somit bietet sich ein spannender Einblick in die analytische Welt des Marketings. Der Titel des Buches sollte jedoch nicht irreführend so interpretiert werden, dass ein Marketier nach der Lektüre dieses Buches in die Lage versetzt wird, die Techniken rezeptartig umsetzen zu können. Ein analytisches Grundverständnis vorausgesetzt, ist es jedoch ein in jeder Hinsicht lesenswerter Beitrag zur praxisrelevanten Anwendung des Data Mining

    Ralf Walther, Konstanz, Juli. 2002