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Kundenindividuelle Produktempfehlung in der Finanzbranche: Analyse der Eignung bedarfsorientierter und statistischer Ansätze


Kundenindividuelle Produktempfehlung in der Finanzbranche: Analyse der Eignung bedarfsorientierter und statistischer Ansätze


1. Auflage

von: Stephan Schoch

19,99 €

Verlag: Bachelor + Master Publishing
Format: PDF
Veröffentl.: 01.07.2013
ISBN/EAN: 9783863416539
Sprache: deutsch
Anzahl Seiten: 67

Dieses eBook enthält ein Wasserzeichen.

Beschreibungen

Aufgrund des wachsenden Konkurrenzdrucks im Bankensektor werden Banken ihre Marketingstrategien andern mussen, um weiterhin auf dem Markt bestehen zu konnen. Daher zeichnet sich vor allem in der Finanzbranche ein Trend vom Massenmarketing hin zum kundenindividuellen Marketing ab. Der Autor beschreibt in diesem Buch zunachst das Direktmarketing und vergleicht die verschiedenen Ansatze zur Generierung einer auf die Kundenbedurfnisse zugeschnittenen Produktempfehlung. Hierfur konnen alle vorhanden Kundendaten verwendet werden, z.B. soziookonomische Daten oder Produkte, die der Kunde bereits besitzt. Anhand eines vom Autor erstellten Bewertungskataloges werden die einzelnen Ansatze bzw. Modelle verglichen. Der Katalog ist in vier Bereiche eingeteilt: die Bedarfsermittlungsmethode der Modelle, der Aufbau der Modelle, die Qualitat der Ergebnisse und die Anwendung in der Bankpraxis. In jedem dieser Bereiche wird anhand mehrerer Kriterien die Eignung der verschiedenen Ansatze uberpruft. Das Buch vergleicht die bedarfsorientierten Modelle der Mikrogeographischen Segmentierung, der Lifestyle Typologie und der sozialen Schichtung mit den statistischen Ansatzen der Clusteranalyse, der logistischen Regressionsanalyse und der Entscheidungsbaume. Die Ergebnisse des Vergleichs werden gegenubergestellt und die Starken und Schwachen der einzelnen Ansatze herausgearbeitet. Nach einem Fazit folgt ein vom Autor entwickelter Ansatz, der die Starken der bedarfsorientierten und statistischen Ansatze vereint. Zum Schluss gibt der Autor Anregungen, mit denen die personliche Produktempfehlung fur einen Kunden in Zukunft weiter optimiert werden kann.

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