Darius Zumstein

A Fuzzy Data Warehouse Approach for Web Analytics

The analysis of web data and metrics became an important task of e-business to control and optimize the website, its usage and online marketing. Firstly, this paper shows the use of web analytics, different web metrics of Google Analytics and other Key Performance Indicators (KPIs) of e-business. Secondly, this paper proposes a fuzzy data warehouse approach to improve web analytics. The fuzzy logic approach allows a more precise classification and segmentation of web metrics and the use of linguistic variables and terms. In addition, the fuzzy data warehouse model discusses the creation of fuzzy multidimensional classification spaces using dicing operations and shows the potential of fuzzy slices, dices and aggregations compared to sharp ones. The added value of web analytics, web usage mining and the fuzzy logic approach for the information and knowledge society are also discussed.

Rezension „Customer Relationship Analytics“

Endlich ist sie da, die 2. Auflage der Kundendatenanalyse-Bibel! 10 Jahre nach der Ersterscheinung haben Peter Neckel und Bernd Knobloch 2015 ihr Standard-Werk zu „Customer Relationship Analytics“ (CRA) aktualisiert. Customer Relationship Management (CRM) ist und bleibt eine Kerndomäne der Datenanalyse, wie die Autoren richtig attestieren und Datenmanager resp. Analysten beipflichten: Ohne Kunden (und ihre Daten) überlebt selbst oder gerade im digitalisierten Big-Data-Zeitalter kein Unternehmen. Die Auswertungen und Nutzung von Kundendaten sind essentiell, u. a. für die Integration von Kundenwissen, zur Koordination sowie Entwicklung von profitablen Kundenbeziehungen und für das Angebot von personalisierten Produkten, Dienstleistungen oder Informationen. Das Buch zeigt anwendungsorientiert verschiedene Datenanalyseverfahren auf, wobei die betriebswirtschaftlichen Fragstellungen imMittelpunkt stehen, was für das Business, sprich für das Marketing-, Produkt-, Vertriebsund Kundenmanagement jedes Unternehmens, besonders wertvoll ist. Das Fachbuch von und für Praktiker ist in neun Kapitel und in folgende drei Teile gegliedert:

Unscharfe Klassifikation von Webkennzahlen

Das Customer Relationship Management braucht Methoden und Kennzahlen, um Website-Besucher und Onlinekunden sowie deren Wert für das eBusiness zu klassifizieren und zu bewerten. In der Praxis weitverbreitete Kundenbewer-tungs- und Segmentierungsmethoden sind Scoring-Modelle. Ein Problem solcher Heuristiken besteht darin, dass Kundenstrategien anhand von trennscharfen Klassen und Scores definiert werden. Aufgrund scharfer Klassen können Klassifikationsfehler auftreten, Kunden falsch bewertet und das Marketingbudget bei der Kundenansprache oder beim Kundenmanagement suboptimal eingesetzt werden. Dieser Beitrag schlägt eine unscharfe Scoring-Methode vor, konkret ein unscharfes eRFM-Modell. Die Werte der Variablen Recency, Frequency und Monetary Value sind einfach zu erfassen und dank der unscharfen Klassifikation genauer zu segmentieren als bei trennscharfer Klassifikation. Dies wird anhand einer Simulation und einer Fallstudie eines Unternehmens im Online-Detailhandel gezeigt.ZusammenfassungDas Customer Relationship Management braucht Methoden und Kennzahlen, um Website-Besucher und Onlinekunden sowie deren Wert für das eBusiness zu klassifizieren und zu bewerten.In der Praxis weitverbreitete Kundenbewer-tungs- und Segmentierungsmethoden sind Scoring-Modelle. Ein Problem solcher Heuristiken besteht darin, dass Kundenstrategien anhand von trennscharfen Klassen und Scores definiert werden. Aufgrund scharfer Klassen können Klassifikationsfehler auftreten, Kunden falsch bewertet und das Marketingbudget bei der Kundenansprache oder beim Kundenmanagement suboptimal eingesetzt werden.Dieser Beitrag schlägt eine unscharfe Scoring-Methode vor, konkret ein unscharfes eRFM-Modell. Die Werte der Variablen Recency, Frequency und Monetary Value sind einfach zu erfassen und dank der unscharfen Klassifikation genauer zu segmentieren als bei trennscharfer Klassifikation.Dies wird anhand einer Simulation und einer Fallstudie eines Unternehmens im Online-Detailhandel gezeigt.