Neuronale Netze im Marketing-Management: Praxisorientierte Einführung in modernes Data-Mining PDF
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Klaus-Peter Wiedmann/Frank Buckler (Hrsg.) Neuronale Netze im Marketing-Management Klaus-Peter Wiedmann/Frank Buckler (Hrsg.) Neuronale Netze im Marketing-Management Praxisorientierte Einführung in modernes Data-Mining 2., überarbeitete Auflage SPRINGER FACHMEDIEN WIESBADEN GMBH Bibliografische Information Der Deutschen Bibliothek Die Deutsche Bibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet iiber <http://dnb.ddb.de> abrufbar. Prof. Dr. Klaus-Peter Wiedmann ist Inhaber des Lehrstuhls Marketing II an der Universitat Hannover Cwww.m2.uni-hannover.del. Dr. Frank Buckler ist Managing Partner des STRATEGY & MARKETING INSTITUTE, Prof. Wiedmann + Partners Management Consultants Cwww.strategy-institute.coml. 1. Auflage Mai 2001 2. Auflage Juni 2003 Alle Rechte vorbehalten © Springer Fachmedien Wiesbaden 2003 UrsprOnglich erschienen bei Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2003 Lektorat: Barbara Roscher / Jutta Hinrichsen www.gabler.de Das Werk einschlieBlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschiitzt. Jede Verwertung auBerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlages unzulăssig und strafbar. Das gilt insbesondere fOr Ver vielfăltigungen, Obersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sin ne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wăren und daher von jedermann benutzt werden diirften. Umschlaggestaltung: Ulrike Weigel, www.CorporateDesignGroup.de ISBN 978-3-409-21673-9 ISBN 978-3-663-10897-9 (eBook) DOI 10.1007/978-3-663-10897-9 Vorwort zur 2. Auflage Die Tatsache, dass die erste Auflage dieses Buches schnell vergriffen war zeigt, dass die Bedeutung des Data Mirring und das Interesse an Neuronalen Netzen eine ernst zu nehmende Stellung im Marketing-Management erlangt hat. Den vielen positiven Leserbriefen konnten wir auch einige Verbesserungsvorschläge entnehmen, die wir, so weit es möglich war, in diese zweite Auflage eingearbeitet haben. Was hat sich in der neuen Auflage getan? Zum ersten wurde der Beitrag "Neuronale Netze für ein marktorientiertes Management" überarbeitet. Unter anderem stellen wir neue Verfahren aus der Methodenforschung vor: Bayes'sche Neuronale Netze, Gauß'sche Prozesse und Support Vektor Maschinen. Das Grundlagenkapitel wird durch die Darstellung der NEUSREL-Analyse ergänzt, da mit diesem Verfahren wichtige Probleme Neuronaler Netze- wie das Black-Box-und das Kausalinterpretationsproblem -gelöst werden können. Wir freuen uns, das Praxiskapitel mit einem neuen Beitrag aus dem Hause IBM berei chern zu können. Dieser beschreibt die Ausgestaltung des Churnmanagement bei einem Mobilfunkunternehmen mit Hilfe Neuronaler Netze. Weiterhin wurden die Beiträge der Data-Mining-Softwarehäuser SAS, Eudaptics, MIT und Statistica aktualisiert und überarbeitet. Wir hoffen dem Leser mit dieser überarbeiteten Auflage wieder eine interessante, hilf und lehrreiche Lektüre fiir Ausbildung und Praxis des Marketing-Management bieten zu können und freuen uns wieder über Ihre konstruktiven Anregungen. Klaus-Peter Wiedmann Hannover,Mai2003 Frank Buckler Vorwort zur 1. Auflage Künstliche Neuronale Netze sind vom Mythos umgeben, wie Menschen denken zu können. In Wahrheit können Neuronale Netze dem Schein des "heiligen Grals der Informationsverarbeitung" nicht ganz entsprechen. Trotz alledem würde das Ignorieren der enormen Potenziale, die durch die Nutzung Neuronaler Netze entstehen können, das Versäumen einer strategischen Chance fiir ein Unternehmen bedeuten. Die Chancenpotenziale sind insbesondere auf zwei wichtige Entwicklungen zurückzu führen: Zum einen fallen durch die wachsende Integration von Informationstechnologien in die Produktion von Gütern und in Dienstleistungen immer mehr Daten an. Diese Daten können aufgrund ihrer Fülle kaum noch manuell ausgewertet werden. Der Vorteil dieser zunehmenden Datenflut besteht darin, dass immer detailliertere Beobachtungsda ten über verschiedenste Bereiche der Unternehmung zur Verfügung stehen. Zum anderen sind in den letzten Jahrzehnten u.a. mit Neuronalen Netzen hochentwickelte Auswertungsmethoden entstanden. Diese ermöglichen die Gewinnung nützlicher Informationen, neuen Wissens über die relevante Umwelt, und führen somit zu einer effizienteren Ausnutzung der zur Verfügung stehenden Daten. Die Nutzung dieser Chancenpotenziale wird zunehmend zur Notwendigkeit, da diese Option ebenfalls innovativen Konkurrenzunternehmen offen steht. Im Zusammenspiel mit der Globalisierung der Märkte führt dies zunehmend zu höherer Wettbewerbsge schwindigkeit und zu undurchschaubareren Marktentwicklungen - es ist eine allgemeine Steigerung von Dynamik und Komplexität der Märkte zu beobachten. Aus diesem Grunde gewinnt eine Institutionalisierung eines umfassenden Data Minings im Unternehmen zunehmend an Bedeutung. "Data Mining" ist die computergestützte Suche nach nützlichen Informationen in den "Datenbergen" eines Unternehmens. Dabei bedient sich das Data Mining verschiedenster Methoden, wobei Neuronale Netze zu den leistungsfähigsten und vielseitigsten Verfahren gezählt werden können. Dieses Buch möchte sich auf die Verfahrensklasse der "Neuronalen Netze" konzentrie ren, um sich nicht in der Fülle verschiedenster Data Mining-Verfahren zu verlieren. Dies vor allem auch deshalb, weil für den betrieblichen Entscheider nicht zwingend umfas sende Methodenkenntnis, sondern vielmehr grundlegendes Verständnis der Anwen dungsbereiche und damit verbundener Fallstricke von Bedeutung sind. Bisher im deutschen Sprachraum erschienene Bücher zum Themenkreis "Neuronale Netze in der Betriebswirtschaft" weisen einen erheblichen methodischen Focus auf mathematisch-statistische Problemstellungen auf. Dies kommt im Themengebiet involvierten Forschern entgegen, verwehrt jedoch Lesern mit praktischen Problemstel lungen meist die Beantwortung anwendungsrelevanter Fragen. Zudem fehlt der Link zu der bedeutsamen Frage der organisatorischen Implementierung, ohne welche die ausgeklügeltsten Verfahren nutzlos sind. Wir haben versucht, im Kapitel "Grundlegung" die methodischen, operativen und strategischen Aspekte eines neuronalen Data Mining-Systems verständlich darzustellen ohne nachschlagbare Methodenherleitungen zu elaborieren. Ein breitgefächertes Kapitel mit anwendungsorientierten Beiträgen zeigt an konkreten Fallstudien Potenziale von Neuronalen Netzen im Marketing auf und beschreibt in nachvollziehbarer Weise den Prozess der Implementierung, insbesondere durch die Bezugnahme auf konkrete Softwarepakete. Der erste Grundlagenbeitrag stellt kurz das Konzept des Data Mirring vor, beleuchtet methodische und nichtmethodische Aspekte und ordnet Neuronale Netze als Verfahren des Data Mirring ein. Im zweiten Grundlagenbeitrag wird im Detail aufNeuronale Netze im Allgemeinen Bezug genommen. Auch hier erfolgt neben der methodischen Beschrei bung eine anwendungsorientierte Einordnung. Er zeigt insbesondere die Notwendigkeit der Einbettung von Data Mining-Systemen in ein umfassendes Informationsmanage mentkonzept (u.a. Data Warehousing etc.) aufund unterbreitet Vorschläge zur organisa torischen Implementierung. Das darauffolgende Kapitel, das Anwendungsbeispiele aus der Marketingpraxis beinhal tet, wird von einem sehr aktuellen Thema eröffuet: Web Mining. Weitere interessante Beiträge zu klassischen Aufgabenstellungen im Marketing, wie Kundenbonitätsprüfung, Kundenbindung, Kundenverhaltensmodellierung und Marktsegmentierung schließen sich an. Das Buch schließt mit drei Beiträgen aus Forschung und Lehre, die ihre Problemstellun gen mit der Darstellung der methodischen und konzeptionellen Hintergründe anreichern. Im Einzelnen behandelt ein Beitrag das Vorgehen bei Zeitreihenanalysen mit Neurona len Netzen. Der vorletzte Beitrag stellt eine neue Methodik einer neurobasierten Mediaplanung an einem Beispiel vor. Mit der Beschreibung eines neuronalen Zielkun denmarketings fiir Finanzdienstleister schließt das Kapitel. Das vorliegende Buch gibt-erstmalig für den deutschen Sprachraum-insbesondere fiir Manager und interessierte Wirtschaftsstudenten einen verständlichen Überblick über die Grundlagen des Data Mining. Dabei wird der Schwerpunkt auf Neuronale Netze und deren Anwendungsfelder im Marketing-Management gesetzt, was anhand detaillierter Beschreibungen des Vorgehens in praktischen Data Mining-Projekten veranschaulicht wird. Die Herausgeber möchten mit einer an Entscheidungsträgem ausgerichteten Darstellung ein grundlegendes Verständnis Neuronaler Netze und ihrer Potenziale erzeugen, um damit dem Hauptanwendungshemmnis Neuronaler Netze entgegenzutre ten. Klaus-Peter Wiedmann Hannover,Mai2001 Frank Buckler Inhaltsverzeichnis Vorwort Abkürzungsverzeichnis Autorenverzeichnis I. Grundlegung Klaus-Peter Wiedmann, Frank Buckler, Holger Buxe/ Data Mining -ein einführender Überblick.................................................................. 19 Klaus-Peter Wiedmann, Frank Buckler Neuronale Netze fiir ein marktorientiertes Management............................................ 39 Frank Buckler NEUSREL: Mit Neuronalen Netzen kausale Zusammenhänge aufdecken und verständlich darstellen ... .. .. ......... .. ............. .. .. .... .. .. ....... .. .. .. ........... .. .. .. ....... .. .. .. .. .. ...... 103 II. Anwendungen: Beiträge aus der Praxis Frank Säuberlich Web Mining: Effektives Marketing im Internet......................................................... 129 Reinhard Strüby Bonitätsprüfung mit Künstlichen Neuronalen Netzen im Versandhandel.................. 147 Tanja Schneider, Martin Nelke, Marco Poloni Kundenbindung und Abwanderungsprävention: Einführung und Fallbeispiel eines Finanzdienstleisters............................................................................................ 155 Georg Greutter Wertschöpfung durch Customer Behavior Modeling: Ein Fallbeispiel in der Assekuranz.................................................................................................................. 183 Klaus-Peter Wiedmann, Hans-Hermann Jung Neuronale Netze zur Segmentierungsanalyse in der Automobilindustrie .................. 197 Ralf Uerkvitz Neuronale Netze zur Einkommensschätzung ............................................................. 215 Klaus-Peter Wiedmann Neuronale Netze als Basis eines effizienten Zielkundenmanagements in der Finanzdienstleistungsbranche..................................................................................... 241 Christoph Schommer, Holger Muster, Roland Grund Churn Prediction mit neuronalen Klassifikationsverfahren-ein Fallbeispiel in der Mobilfunkbranche................................................................................................. 275 Klaus-Peter Wiedmann, Frank Buckler Mediaplanung mit Neuronalen Netzen ....................................................................... 289 Stichwortverzeichnis .. .. .. ... .. .. .. . .. .. .. .. . .. .. .. .. .. . .. .. .. .. .. . .. .. .. .. . .. .. .. .. . .. .. .. .. .. .. . .. .. ... .. .. .. . .. .. .. . 315 Abkürzungsverzeichnis ARD Automatie Relevance Detection Auß. Auflage CORIM Corporate Research and Intelligence Management d.h. das heißt etc. et cetera H. Heft HKA Hauptkomponentenanalyse Hrsg. Herausgeber KQ Kleinste Quadrate LISREL Linear Structural Relationships LVQ Learning Vector Quantisation i.w.S. im weiteren Sinne i.V.m. in Verbindung mit MAE Mean Absolute Error MLP Multi-Layer-Perceptron MSE Mean Square Error NEUSREL Neural Structural Relationships OLAP Online Analytic Processing o.O. ohne Ort o.S. ohne Seite o.V. ohne Verfasser PMML Predictive Markup ModeHing Language ROI Return On Investment RPROP Resilent Propagation s. Seite u.a. und andere u.Ä.m. und Ähnliches mehr u.E. unseres Erachtens überarb. überarbeitete u.v.m. und vieles mehr vgl. vergleiche z.B. zum Beispiel z.Z. zur Zeit Autorenverzeichnis Dr. Frank Buclder, Dipl.-Ing ist Managing Partner und Leiter des Competence Center "Methods and Research" der international tätigen Unternehmensberatung Strategy & Marketing Institute, Prof. Wiedmann + Partners Management Consultants (www.strategy-institute.com). Zuvor war er bei der Unternehmensberatung Simon, Kucher & Partners tätig. Herr Dr. Buckler ist spezialisiert auf die Entwicklung intelligenter Analysemethoden zur Lösung komple xer Strategie-und Marketingproblemstellungen. Seit 1995 entwickelt und implementiert er Methoden auf Basis Neuronaler Netze u.a. zur Kursprognose, Kausalanalyse, Markenoptimierung oder Mediaplanung. Dr. Holger Buxe/ ist Managing Partner der international tätigen Unternehmensberatung Strategy & Marketing Institute, Prof. Wiedmann + Partners Management Consultants (www.strategy-institute.com). Er ist u.a. spezialisiert im Bereich Customer Profiling und Kundenmanagement Georg Greutter beschäftigt sich als Marketingdirektor und Gesellschafter der eudaptics Software GmbH in Wien damit, mit Methoden, für die das Unternehmen eine weltweit führende Techno logie entwickelt hat, das wahrscheinliche Kundenverhalten vorauszusagen. Er verfügt neben jahrelanger Erfahrung in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Unternehmens organisation über fundierte Kenntnisse der Österreichischen Versicherungslandschaft. Dr. Roland Grund hat Mathematik und Informatik an der Universität Bayreuth (Diplom 1989) studiert und war bis zur Promotion 1994 als wissenschaftlicher Programmierer im DFG-Projekt molekulare Strukturerkennung tätig. Seit 1995 arbeitet er bei IBM im Bereich BI/Data Mining und hat eine Reihe von Projekten in verschiedenen Branchen durchgeführt sowie innovative Data Mining-Lösungen entwickelt. Dr. Hans-Hermann Jung ist seit 2001 bei der Nexolab GmbH, einer BMW Group Company, beschäftigt. Als Vice President leitet er u.a. das Competence Center Customer Relationship Management. Dipl.-Ing. Martin Nelker, MO.R hat an der RWTH Aachen Elektrotechnik und Operations Research studiert. Seit 1995 ist er Mitarbeiter der MIT GmbH. Nach seiner mehrjährigen Tätigkeit als Projektmana ger und Systementwickler mit dem Schwerpunkt Business Intelligence leitet er den Bereich Consulting.
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