Kundenindividuelle Produktempfehlung in der Finanzbranche : Analyse der Eignung bedarfsorientierter und statistischer Ansätze. Bachelor-Arb. (Diplom.de) (1. Aufl. 2012. 70 S. m. 38 Abb. 270 mm)

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Kundenindividuelle Produktempfehlung in der Finanzbranche : Analyse der Eignung bedarfsorientierter und statistischer Ansätze. Bachelor-Arb. (Diplom.de) (1. Aufl. 2012. 70 S. m. 38 Abb. 270 mm)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
  • 商品コード 9783863411534

Description


(Text)
Aufgrund des wachsenden Konkurrenzdrucks im Bankensektor werden Banken ihre Marketingstrategien ändern müssen, um weiterhin auf dem Markt bestehen zu können. Daher zeichnet sich vor allem in der Finanzbranche ein Trend vom Massenmarketing hin zum kundenindividuellen Marketing ab. Der Autor beschreibt in diesem Buch zunächst das Direktmarketing und vergleicht die verschiedenen Ansätze zur Generierung einer auf die Kundenbedürfnisse zugeschnittenen Produktempfehlung. Hierfür können alle vorhanden Kundendaten verwendet werden, z.B. sozioökonomische Daten oder Produkte, die der Kunde bereits besitzt. Anhand eines vom Autor erstellten Bewertungskataloges werden die einzelnen Ansätze bzw. Modelle verglichen. Der Katalog ist in vier Bereiche eingeteilt: die Bedarfsermittlungsmethode der Modelle, der Aufbau der Modelle, die Qualität der Ergebnisse und die Anwendung in der Bankpraxis. In jedem dieser Bereiche wird anhand mehrerer Kriterien die Eignung der verschiedenen Ansätze überprüft. Das Buch vergleicht die bedarfsorientierten Modelle der Mikrogeographischen Segmentierung, der Lifestyle Typologie und der sozialen Schichtung mit den statistischen Ansätzen der Clusteranalyse, der logistischen Regressionsanalyse und der Entscheidungsbäume. Die Ergebnisse des Vergleichs werden gegenübergestellt und die Stärken und Schwächen der einzelnen Ansätze herausgearbeitet. Nach einem Fazit folgt ein vom Autor entwickelter Ansatz, der die Stärken der bedarfsorientierten und statistischen Ansätze vereint. Zum Schluss gibt der Autor Anregungen, mit denen die persönliche Produktempfehlung für einen Kunden in Zukunft weiter optimiert werden kann.

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