Andere Kunden interessierten sich auch für
![Die Fuzzy-Logik in der Mehrzielentscheidung]( "Die Fuzzy-Logik in der Mehrzielentscheidung")
Die Fuzzy-Logik in der Mehrzielentscheidung24,99 €![Fuzzy Sets in the Management of Uncertainty]( "Fuzzy Sets in the Management of Uncertainty")
Fuzzy Sets in the Management of Uncertainty110,99 €![Nachbildung vager Aussagen in der Technik. Grundlagen und Funktionsweise des Fuzzy Controllers]( "Nachbildung vager Aussagen in der Technik. Grundlagen und Funktionsweise des Fuzzy Controllers")
Nachbildung vager Aussagen in der Technik. Grundlagen und Funktionsweise des Fuzzy Controllers17,95 €![Fuzzy Logic Techniques for Autonomous Vehicle Navigation]( "Fuzzy Logic Techniques for Autonomous Vehicle Navigation")
Fuzzy Logic Techniques for Autonomous Vehicle Navigation110,99 €![Die Personalfalle]( "Die Personalfalle")
Die Personalfalle35,00 €![Touchpoints]( "Touchpoints")
Touchpoints22,00 €![Customer Knowledge Management]( "Customer Knowledge Management")
Customer Knowledge Management59,99 €
Segmentierung ist eine der Hauptfunktionen von Data
Mining. Das ist der Grund, warum sich diese Arbeit
auf die Clusteranalyse konzentriert, welche
vermutlich die am meisten angewandte Methodologie für
Kundenanalyse in CRM ist. Sie wird verwendet, um
unterschiedliche Kundentypen in verschiedenen
Segmenten zu identifizieren. Die Kundengruppen können
dann mit besonders entworfenen Marketingstrategien,
die auf ihren speziellen Eigenschaften basieren,
angesprochen werden. Das Ziel der Arbeit ist,
"Fuzzy-Theorie" als eine methodologische Annäherung
für Data Mining in CRM zu untersuchen und dann
herauszustellen, ob Fuzzy-Clustering zur
Kundensegmentierung für CRM effektiv angewendet
werden kann. Der Vorteil der Fuzzy-Theorie ist, dass
die Ungewissheit, die aus der Komplexität der Daten
resultiert, mit ihr effizienter als mit
traditionellen Data Mining-Techniken behandelt wird.
Um zu demonstrieren, wie die Fuzzy-Theorie in der
Praxis funktionieren kann, wurde vom Autor ein
Prototyp implementiert. Die Arbeit eignet sich
besonders zum detaillierten Einstieg in das
Themengebiet "Fuzzy-Clustering" und richtet sich
somit an Studenten und alle Interessenten, die in der
CRM-Branche tätig sind.
Mining. Das ist der Grund, warum sich diese Arbeit
auf die Clusteranalyse konzentriert, welche
vermutlich die am meisten angewandte Methodologie für
Kundenanalyse in CRM ist. Sie wird verwendet, um
unterschiedliche Kundentypen in verschiedenen
Segmenten zu identifizieren. Die Kundengruppen können
dann mit besonders entworfenen Marketingstrategien,
die auf ihren speziellen Eigenschaften basieren,
angesprochen werden. Das Ziel der Arbeit ist,
"Fuzzy-Theorie" als eine methodologische Annäherung
für Data Mining in CRM zu untersuchen und dann
herauszustellen, ob Fuzzy-Clustering zur
Kundensegmentierung für CRM effektiv angewendet
werden kann. Der Vorteil der Fuzzy-Theorie ist, dass
die Ungewissheit, die aus der Komplexität der Daten
resultiert, mit ihr effizienter als mit
traditionellen Data Mining-Techniken behandelt wird.
Um zu demonstrieren, wie die Fuzzy-Theorie in der
Praxis funktionieren kann, wurde vom Autor ein
Prototyp implementiert. Die Arbeit eignet sich
besonders zum detaillierten Einstieg in das
Themengebiet "Fuzzy-Clustering" und richtet sich
somit an Studenten und alle Interessenten, die in der
CRM-Branche tätig sind.