Für Banken und Dienstleistung
Im Banken- und Dienstleistungssektor lohnt sich der Einsatz von Data Mining
besonders in folgenden Bereichen:
• Kundenmanagement:
Erhöhung der Kundenakzeptanz bei neuen Angeboten und verbesserte
Kundenbindung durch Sichtbarmachen von impliziten Zusammenhängen
in Stamm- und Transaktionsdaten.
• Kampagnenplanung:
Effizienzerhöhung von Marketingkampagnen durch die Identifikation homogener
Zielgruppen sowie dazugehöriger optimaler Vertriebskanäle.
• Risikomanagement und Controlling von Projekten:
Prognose des zukünftigen Projekterfolgs (Budget- und/oder Termineinhaltung)
durch Aufdecken systematischer Schwachstellen und Fehlerquellen in Projekten.
• Überwachung der Datenqualität:
Erhöhung der Datenqualität durch gezielte Suche und Analyse fehlerhafter und
auffälliger Datensätze und deren Korrektur.
besonders in folgenden Bereichen:
• Kundenmanagement:
Erhöhung der Kundenakzeptanz bei neuen Angeboten und verbesserteKundenbindung durch Sichtbarmachen von impliziten Zusammenhängenin Stamm- und Transaktionsdaten.• Kampagnenplanung:
Effizienzerhöhung von Marketingkampagnen durch die Identifikation homogenerZielgruppen sowie dazugehöriger optimaler Vertriebskanäle.• Risikomanagement und Controlling von Projekten:
Prognose des zukünftigen Projekterfolgs (Budget- und/oder Termineinhaltung)durch Aufdecken systematischer Schwachstellen und Fehlerquellen in Projekten.• Überwachung der Datenqualität:
Erhöhung der Datenqualität durch gezielte Suche und Analyse fehlerhafter undauffälliger Datensätze und deren Korrektur.
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