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Neuronale Netze gehören zu den bedeutendsten Data-Mining-Analysemethoden. Auf Grund der herausragenden Bedeutung des Faktors "Wissen" in der betriebswirtschaftlichen Praxis findet Data-Mining - insbesondere bei Marketingfragestellungen - zunehmend Anwendung.
In "Neuronale Netze im Marketing-Management" liefern erstmalig deutschsprachige Autoren einen Überblick zu:
- Grundlagen des Data Mining mit Schwerpunkt Neuronale Netze,
- Anwendungsfeldern im Marketing-Management und
- Detaillierten Beschreibungen des Vorgehens in praktischen Data-Mining-Projekten.
Die Herausgeber schaffen mit der an Entscheidungsträger gerichteten Darstellung ein grundlegendes Verständnis Neuronaler Netze und ihrer Potenziale.
Die 2. Auflage wurde vollständig überarbeitet, um neue Verfahren aus der Methodenforschung wie u.a. die NEUSREL-Analyse erweitert und mit einem weiteren Praxisbeitrag ergänzt.
Interessenten sind Führungskräfte, Praktiker und Unternehmensberater im Marketingbereich sowie Dozenten und Studenten der Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Wirtschaftsinformatik und Marketing.
Prof. Dr. Klaus-Peter Wiedmann ist Inhaber des Lehrstuhls Marketing II an der Universität Hannover.
Dr. Frank Buckler ist Managing Partner des STRATEGY & MARKETING INSTITUTE, Prof. Wiedmann + Partners Management Consultants.
Prof. Dr. Klaus-Peter Wiedmann ist Inhaber des Lehrstuhls Marketing II an der Universität Hannover.
Dr. Frank Buckler ist Managing Prtner des STRATEGY & MARKETING INSTITUTE, Prof. Wiedmann + Partners Management Consultants.
I. Grundlegung.- Data Mining - ein einführender Überblick.- Neuronale Netze für ein marktorientiertes Management.- NEUSREL: Mit Neuronalen Netzen kausale Zusammenhänge aufdecken und verständlich darstellen.- II. Anwendungen: Beiträge aus der Praxis.- Web Mining: Effektives Marketing im Internet.- Bonitätsprüfung mit Künstlichen Neuronalen Netzen im Versandhandel.- Kundenbindung und Abwanderungsprävention: Einführung und Fallbeispiel eines Finanzdienstleisters.- Wertschöpfung durch Customer Behavior Modeling: Ein Fallbeispiel in der Assekuranz.- Neuronale Netze zur Segmentierungsanalyse in der Automobilindustrie.- Neuronale Netze zur Einkommensschätzung.- Neuronale Netze als Basis eines effizienten Zielkundenmanagements in der Finanzdienstleistungsbranche.- Churn Prediction mit neuronalen Klassifikationsverfahren - ein Fallbeispiel in der Mobilfunkbranche.- Mediaplanung mit Neuronalen Netzen.- Stichwortverzeichnis.
