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

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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 berei­chern 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, hilf­und lehrreiche Lektüre fiir Ausbildung und Praxis des Marketing-Management bieten zu können und freuen uns wieder über Ihre konstruktiven Anregungen.

Hannover,Mai2003 Klaus-Peter Wiedmann 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 zurückzu­führen: 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 Beobachtungsda­ten 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 Wettbewerbsge­schwindigkeit 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" konzentrie­ren, um sich nicht in der Fülle verschiedenster Data Mining-Verfahren zu verlieren. Dies vor allem auch deshalb, weil für den betrieblichen Entscheider nicht zwingend umfas­sende Methodenkenntnis, sondern vielmehr grundlegendes Verständnis der Anwen­dungsbereiche 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 Problemstel­lungen 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 Beschrei­bung eine anwendungsorientierte Einordnung. Er zeigt insbesondere die Notwendigkeit der Einbettung von Data Mining-Systemen in ein umfassendes Informationsmanage­mentkonzept (u.a. Data Warehousing etc.) aufund unterbreitet Vorschläge zur organisa­torischen Implementierung.

Das darauffolgende Kapitel, das Anwendungsbeispiele aus der Marketingpraxis beinhal­tet, 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 Problemstellun­gen mit der Darstellung der methodischen und konzeptionellen Hintergründe anreichern. Im Einzelnen behandelt ein Beitrag das Vorgehen bei Zeitreihenanalysen mit Neurona­len Netzen. Der vorletzte Beitrag stellt eine neue Methodik einer neurobasierten Mediaplanung an einem Beispiel vor. Mit der Beschreibung eines neuronalen Zielkun­denmarketings 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 entgegenzutre­ten.

Hannover,Mai2001 Klaus-Peter Wiedmann 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 Auß. CORIM d.h. etc. H. HKA Hrsg. KQ LISREL LVQ i.w.S. i.V.m. MAE MLP MSE NEUSREL OLAP o.O. o.S. o.V. PMML ROI RPROP s. u.a. u.Ä.m. u.E. überarb. u.v.m. vgl. z.B. z.Z.

Automatie Relevance Detection Auflage Corporate Research and Intelligence Management das heißt et cetera Heft Hauptkomponentenanalyse Herausgeber Kleinste Quadrate Linear Structural Relationships Learning Vector Quantisation im weiteren Sinne in Verbindung mit Mean Absolute Error Multi- Layer- Perceptron Mean Square Error Neural Structural Relationships Online Analytic Processing ohne Ort ohne Seite ohne Verfasser Predictive Markup ModeHing Language Return On Investment Resilent Propagation Seite und andere und Ähnliches mehr unseres Erachtens überarbeitete und vieles mehr vergleiche zum Beispiel 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 komple­xer 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 Techno­logie entwickelt hat, das wahrscheinliche Kundenverhalten vorauszusagen. Er verfügt neben jahrelanger Erfahrung in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Unternehmens­organisation 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 Projektmana­ger und Systementwickler mit dem Schwerpunkt Business Intelligence leitet er den Bereich Consulting.

Dr. Holger Muster

Studium der Geographie bis 1987 in München; Promotion zum Dr.-Ing. 1986 in Karlsruhe; vor und nach der Promotion als Consu1tant im Bereich Wasserwirtschaft mit Schwerpunkt Statistik tätig. Ab 2001 bei Cellway Kommunikationsdienste GmbH, verantwortlich fiir den Auf- und Ausbau des Bereichs Data Mining I CRM mit Service­auftrag fiir die Business Unit Consumer der Mobilcom AG. Seit 2003 als Database Marketing Analyst bei Vodafone D2 GmbH, verantwortlich fiir den Bereich Data Mining, Grundlagenforschung und strategische Projekte im Bereich Geschäftskunden­marketing.

Dr. Marco Poloni

ist Diplom-Ingenieur der Elektrotechnik und erhielt den Doktortitel in Systems Enginee­ring an der Universität Rom "La Sapienza". Er ist seit mehreren Jahren in den Bereichen wissensbasierte Systeme, Data Mining-Anwendungen, Data Warehouse Design und Implementierung tätig. Seit 2001 ist er Technical Account Manager bei Siebel Systems. Sein Verantwortungsbereich umfasst die Einfiihrung von Customer Relationship Management Lösungen bei Finanzdienstleistern.

Dr. Frank Säuberlich

ist bei Urban Science in Frankfurt als European Practice Manager Customer Solutions fiir den gesamten europäischen CRM Bereich verantwortlich. Nach dem Studium der Wirtschaftsmathematik an der Universität Karlsruhe war er wissenschaftlicher Mitarbei­ter am Institut fiir Entscheidungstheorie und Unternehmensforschung derselben Univer­sität. Nach seiner Promotion über das Thema Data Mining im Marketing stieg er 2000 bei SAS in Heidelberg als Technical Consultant in der Business Unit CRM Solutions ein.

Dip!. K.ffr. Tanja Schneider

studierte Betriebswirtschaftslehre an der RWTH Aachen mit dem Schwerpunkt Operati­ons Research. Nach zweijähriger Nebentätigkeit u.a. als Diplomandin bei der MIT GmbH war sie über zwei Jahre bei der infoRate GmbH in Marketing und Vertrieb tätig. Seit September 2002 ist sie Beraterio bei der Schiekler Unternehmensberatung GmbH.

Dr. Christoph Schommer

hat Informatik in Saarbrücken und Frankfurt!Main studiert und arbeitet als IT Architekt bei der IBM Software Group in Berlin. Sein Hauptinteresse liegt im Bereich Data Mining und dessen Anwendung in der industriellen und wissenschaftlichen Praxis. Herr Dr. Schommer hält Kurse zum DB2 Intelligent Miner for Data und besitzt Lehraufträge (Vorlesungen, Seminare und Praktika) an den Universitäten Frankfurt am Main und Potsdam.

Dr. Reinhard Strüby

ist seit 1994 bei SAS Institute in Heide1berg tätig, seit 2001 als Product Consultant im Business Competence Center. Sein Aufgabengebiet umfasst die Evaluierung von Kundenanforderungen und die Ausarbeitung von Lösungskonzepten für e-Analysis, Data Mining und analytisches CRM.

Dr. Ralf Uerkvitz

ist seit 1998 bei Statsoft (Europe) GmbH in Harnburg tätig und Produktmanager für Datenanalysesoftware wie STATIST/CA Neural Networks. Sein Aufgabengebiet umfasst die Konzeption und Durchführung von Schulungsseminaren sowie Consulting in statistischer Datenanalyse.

Prof Dr. Klaus-Peter Wiedmann

ist Inhaber des Lehrstuhls für ABWL und Marketing II an der Universität Hannover. Seine Forschungsschwerpunkte sind u.a. Strategisches Marketing, Informationsmana­gement, Marketingcontrolling & Marktforschung. Er ist ferner wissenschaftlicher Direktor des Strategy & Marketing Institute, Prof. Wiedmann + Partners Management Consultants ( www .strategy-institute.com).