Strategische Informationsbausteine für die Wissensbilanz

Strategische Informationsbausteine für die Wissensbilanz

Im Blickfeld marktorientierter Geschäftsprozesse

noch nicht bewertet
Autor: Jörg Becker
Umfang: 31 Seite(n)
Verfasst: 2011
Verkaufsrang: - XinXii Verkaufsrang
Views: 3289

Kategorie: Wirtschaft & Politik » Marketing  |  Publikationsart: Whitepaper
Stichworte: Wissensbilanz, Strategiecheck, Marketingcontrolling, Kundenmanagement, Neukunden, Bestandskunden, Kundengewinnung, Kundenbeziehung, Marketinginformation, Data Mining, Kundenattraktivität, Wettbewerbsposition, Entscheidungstechnik, Kundenanalyse, Datentiefe

Strategische Beziehung zwischen Information und Wettbewerbsvorteil

Fragestellungen des Data Mining verlangen nach immer aktuellen Einzeldaten, z.B. für das Erkennen von Mustern in Kundendaten. Sinnvoll ist deshalb, die aktuellen Einzeltransaktionen in den operativen Systemen zur Datenbasis im Data Warehouse in Form mehrjähriger Zeitreihen integriert, bereinigt und transformiert zu halten. Die Qualität der Ausgangsdaten bestimmt den Erfolg von Data Warehouse-Projekten.

In Verbindung mit einer Wissensbilanz können mit dem Strategie-Check Freiräume für neue, kreative Lösungswege gefunden werden. Der Strategie-Check bestimmt den „kritischen Weg“, denn wenn man nicht weiß, wohin man geht, landet man sehr leicht anderswo !

- Geschäftsumfeld für wissensintensive Märkte
- Strategische Dimension „Intellektuelles Kapital“
- Gestaltungsfelder des Wissensmanagements ausloten
- Produkte mit „gefrorenem“ Wissen
- Turning Knowledge into Cash
- Strategiefrage: Ist Unternehmenswissen messbar ?
- Fiktives „Projekt-Unternehmen“ als Demo-Beispiel
- Strategischer Zukunfts-Rohstoff „Wissen“
- Vision und Leitbild
- Strategisches Gut „Wissen“
- Strategie und Ziele
- Bündelung Strategiefaktoren
- Cluster Strategische Beziehungsfaktoren
- Wirkungsbeziehungen transparent machen
- Grundsätzliche Systematik
- Wie stark und schnell wirken Prozessfaktoren
- Wirkungsbeziehungen zwischen Clustern
- Erfolgspotenziale ausloten
- Strategischer Ausblick auf Maßnahmenpotenziale

Die Data Mining-Techniken wie beispielsweise neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Cluster- und Link-Analysen, genetische Algorithmen oder fallbasiertes Schließen haben ihren wesentlichen Ursprung in den Forschungsgebieten der Statistik undKünstlichen Intelligenz. In den meisten Fällen beginnt auch ein Data Warehouse klein und wächst kontinuierlich weiter. Es kommt damit auf die Skalierbarkeit des dispositiven Informationssystems an. Zum anderen ist die Integrationsfähigkeit besonders dann wichtig, wenn unterschiedliche Abteilungen dieselben Daten benutzen. Customer Relationship Management verbindet Data Warehousing und Database-Marketing. Unterstützt werden die Marktplanung, die Segmentierung, die Analyse der Kundenbestände und die Adressierung der Kunden. Auf Basis des Customer-Relationship-Systems lassen sich Zielgruppen direkter ansprechen und die Produktaussagen besser zuschneiden.


Für diesen Eintrag ist der Autor verantwortlich.

Über den Autor

Jörg Becker | Autor auf XinXii.com

registriert seit: März 2011
Veröffentlichungen auf XinXii:  202
Jörg Becker hat leitende Funktionen in global arbeitenden Unternehmen bekleidet. In der Managementberatung hat er Erfahrung sowohl in verschiedenen Branchen als auch in Unternehmen unterschiedlicher Grösse. In diesem Rahmen hat Jörg Becker zahlreiche anspruchsvolle Projekte entwickelt und verantwortlich geleitet. Jörg Becker war Referent in Seminaren für Führungskräfte und ist Mitglied im DJV.

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