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Data Mining / Web Mining - Analyse eines E-Commerce-Lebensmittelhändlers mit einem Vollsortiment

• Wissenschaftliche Leitung: Prof. Dr. Hendrik Schröder
• Projektmanagement: Dipl.-Kfm. Marc Feller
• Projektmitarbeiter: Dipl.-Kfm. Andreas Rödl; Patrick Majcherek; Steffen Maltig; Stefan Rödde

In Zusammenarbeit mit einem international tätigen Konsumgüterhersteller

Projektbeschreibung

Die Zielsetzungen bestand in der Analyse des Kaufverhaltens einerseits, andererseits des Such- und Informationsverhaltens im Internet. Zur Verfügung standen dazu die Transaktionsdaten aus den Käufen und Logfiles der Webseitenaufrufe. Aufgrund der für die Lieferung notwendigen Anmeldung standen personalisierte Daten der Kunden zur Verfügung.

Methoden

Die verwandten Methoden waren

• Data Mining (Assoziationsanalysen; Sequential Patterns; Clusteranalysen)
• Web Mining

Ergebnisse

In dem Projekt konnten eindeutige Kundengruppen mit Ihren unterschiedlichen Bedürfnissen identifiziert werden. Daraus wurden Vorschläge für die Entwicklung kundenspezifischer Angebote (Sortimente) und einer gezielten Ansprache (Kommunikation) erarbeitet. Ziel ist es, Cross Selling und Up Selling zu ermöglichen sowie Kundenzufriedenheit und Kundentreue zu steigern. Mit den geplanten Maßnahmen lassen sich diese Ziele kurzfristig erreichen.

Auf Basis der verhaltensorientierten Segmentierung wird Customer Relationship Management mit gezielten, zielgruppengerechten Angeboten möglich.

Darüber hinaus erfolgten zahlreiche Vorschläge zur Verbesserung der Informationsbasis, um eine noch gezieltere Analyse zu ermöglichen.

Keywords: Entwicklung von E-Business Geschäftsmodellen; E-Category-Management; E-Commerce; Aufdeckung der Erfolgspotentiale; Marktanalyse; Sortimentsgestaltung; Marktsegmentierung; Customer Relationship Management; Data Mining; Data Warehouse; Consumer Insight