Relevanz und Bewertungskriterien für Predictive Analytics Tools im Customer Relationship Management [German]

By Daniel Grabener, Samira Moawad, Felix Zappe, et al.

Studienarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Customer-Relationship-Management, CRM, Universit t Siegen, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Bew ltigung gigantischer Datenvolumen (Big Data) stellt die meisten Unternehmen heute vor erhebliche Probleme. W hrend es in der Vergangenheit noch haupts chlich um die Speicherung und Verwaltung mehrerer Tera- oder sogar Petabytes ging, so fragt man sich gegenw rtig, ob und in welchen Branchen diese oft irrelevanten Daten zur Umsatzsteigerung, zu Einsparungen oder zu Prozessoptimierungen genutzt werden k nnen. Als Stichwort kann hier Predictive Analytics (PA) genannt werden. PA gilt als eine neuartige Methode, bei der auf Basis von prognostizierenden Analysen komplexe wirtschaftliche Zusammenh nge 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 k nftig nicht nur Trends und damit einhergehende Chancen, sondern auch Bedrohungen und damit zusammenh ngende Risiken kalkulieren und prognostizieren. Die vorliegende Arbeit soll aufzeigen, welche Bedeutung PA-Systeme f r das Customer Relationship Management (CRM) haben und wie die verschiedenen Systeme bewertet werden k nnen. Dar ber hinaus wird veranschaulicht, wie komplexe PA-Systeme auch Input f r die Strategische Ausrichtung geben k nnen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3668179859
• ISBN13: 9783668179851
• Release Date: April 2016
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 22 Pages
• Weight: 0.09 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 5.8" x 8.3"