Database-Marketing

Die Bedeutung und Akzeptanz des Direktmarketings hat in den letzten Jahren sehr stark zugenommen, wobei allerdings ein großer Teil der Direktmarketingaktionen nicht zu dem gewünschten Erfolg führt. Dabei ist die Auswahl der Zielpersonen neben der Produktauswahl, Gestaltung des Werbemittels, Preisgestaltung und dem Zeitpunkt der Aktion ein wichtiger Erfolgsfaktor von Direktmarketingaktionen. Diese Arbeit stellt sich den Problemen der Feinselektion unter Beachtung ökonomischer Kriterien. Es wird aufgezeigt, wie mit Hilfe multivariater statistischer Verfahren (CHAID bzw. kategorielle Regression) eine gezielte Selektion auf Basis einer EDV- gestützten Datenbank (Database) durchgeführt werden kann. Es werden u. a. Vorschläge zur Modellauswahl sowie zur Gewinnprognose unter Einsatz computerintensiver statistischer Methoden (Repeated Learning Testing bzw. Bootstrapping) unterbreitet. Es wird eine gelungene Verbindung von statistischen und betriebswirtschaftlichen Konzepten für die gezielte Kundenselektion geliefert. Die Arbeit ist methodisch anspruchsvoll, und die formale Darstellung überzeugt durch ein hohes Maß an Präzision. Die diskutierten Vorgehensweisen werden anhand empirischer Analysen sowie einer Simulationsstudie illustriert. Es wurde besonderer Wert auf eine möglichst prägnante Darstellung der Analyseergebnisse gelegt, die insbesondere durch den Einsatz graphischer Verfahren gewährleistet werden konnte, so dass auch der theoretisch weniger beschlagene Praktiker die wichtigsten Resultate nachvollziehen kann.