Customer Relationship Analytics: Praktische Anwendung des Data Mining im CRM Buch - Download
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Book Detail
Buchtitel : Customer Relationship Analytics: Praktische Anwendung des Data Mining im CRM
Erscheinungsdatum : 2015-10-01
Übersetzer : Oshea Kassie
Anzahl der Seiten : 835 Pages
Dateigröße : 34.38 MB
Sprache : Englisch & Deutsch & Chhattisgarhi
Herausgeber : Adelia & Kayla
ISBN-10 :
E-Book-Typ : PDF, AMZ, ePub, GDOC, PDAX
Verfasser : Karra Viha
Digitale ISBN : 069-5364450530-EDN
Pictures : Fifine Tirion
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Analytisches CRM – Wikipedia ~ Aufgabe des analytischen CRM CustomerRelationshipManagement ist die systematische Bearbeitung und Auswertung der in den operativen Systemen gesammelten Daten insbesondere der Daten über Kundenkontakte und Kundenreaktionen mit dem Ziel eines optimalen Kundenwissens und Kundenprofits entlang der Kundenbeziehungsphasen Akquisition Loyalität und Churn
Electronic Customer Relationship Management – Wikipedia ~ Einordnung und Begriffsabgrenzung Mit der Unterstützung des CustomerRelationshipManagement CRM durch Informationstechnologien IT wurde der Begriff des ElectronicCustomerRelationshipManagement ECRM geprägt Da dieser noch deutlich jünger ist als der des CRM besteht selbst in der Fachwelt wenig Einigkeit darüber welche Bedeutung er verfolgt
CustomerRelationshipManagement – Wikipedia ~ CustomerRelationshipManagement kurz CRM englisch für Kundenbeziehungsmanagement oder Kundenpflege bezeichnet die konsequente Ausrichtung einer Unternehmung auf ihre Kunden und die systematische Gestaltung der Kundenbeziehungsprozesse Die dazugehörende Dokumentation und Verwaltung von Kundenbeziehungen ist ein wichtiger Baustein und ermöglicht ein vertieftes Beziehungsmarketing
DataMining – Wikipedia ~ Abgrenzung von anderen Fachbereichen Viele der im DataMining eingesetzten Verfahren stammen eigentlich aus der Statistik insbesondere der multivariaten Statistik und werden oft nur in ihrer Komplexität für die Anwendung im DataMining angepasst oft dabei zu Ungunsten der Genauigkeit approximiert Der Verlust an Genauigkeit geht oft mit einem Verlust an statistischer Gültigkeit einher
ClosedLoopMarketing – Wikipedia ~ Als ClosedLoopMarketing engl „Marketing im geschlossenen Kreislauf“ bezeichnet man eine Form des Beziehungsmarketings die durch einen geschlossenen Regelkreis operativer und analytischer Mittel des CustomerRelationshipManagements CRM zum einen dem handelnden Unternehmen einen strategischen Mehrwert verschaffen und zum anderen den Kunden nachhaltig binden soll
Microsoft Dynamics – Wikipedia ~ Microsoft Dynamics besteht aus einer Reihe von Unternehmensanwendungen der Firma ersetzt die Softwarelinie der Microsoft Business Solutions Microsoft Dynamics umfasst folgende Software Für das CustomerRelationshipManagement CRM d h die Organisation der Kundenbeziehungen Microsoft Dynamics CRM
SAP – Wikipedia ~ CustomerRelationshipManagement SAP CRM ist ein unabhängiges Paket das erweiterte Funktionalität für Kundenbetreuung mittels einer eigenständigen SoftwareArchitektur bietet und auf einem gesonderten Server läuft mit dem ERP ggf gemeinsame Daten werden via Replizierung abgeglichen
Data Warehouse – Wikipedia ~ Ein Data Warehouse ist häufig Ausgangsbasis für Data Mining Oft arbeiten die Anwendungen mit anwendungsspezifisch erstellten Auszügen aus dem Data Warehouse den sogenannten Data Marts Unterschiede bei den Definitionen finden sich vor allem im generellen Zweck eines Data Warehouses sowie im Umfang und Umgang mit den Daten im Data Warehouse
Business Intelligence – Wikipedia ~ Geschäftsanalytik englisch Business Intelligence Abkürzung BI ist ein der Wirtschaftsinformatik zuzuordnender Begriff der Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse des eigenen Unternehmens bezeichnet Dies umfasst die Sammlung Auswertung und Darstellung von Daten in elektronischer Form Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen aus den im Unternehmen vorhandenen Daten zur
Big Data – Wikipedia ~ Der aus dem englischen Sprachraum stammende Begriff Big Data ˈbɪɡ ˈdeɪtə von englisch big ‚groß‘ und data ‚Daten‘ deutsch auch Massendaten bezeichnet Datenmengen welche beispielsweise zu groß zu komplex zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten
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