Entwicklung eines datenanalytischen Dashboards zur Unterstützung von Kundenbindungs- und Kampagnenstrategien im Schreibwarenhandel
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 1-2 Wochen
18,95 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Customer-Relationship-Management, CRM, Note: 2,3, SRH Fernhochschule (Data Science & Analytics), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit untersucht, wie datenbasierte Methoden aus Business Intelligence und Customer Relationship Management Unternehmen dabei unterstützen können, ihre Kunden besser zu verstehen und gezielte Marketingmaßnahmen abzuleiten. Am Beispiel von Yannick's Schreibwarenstüble wird ein umfassendes Dashboard in Tableau entwickelt, das zentrale Kundendaten analysiert und visuell aufbereitet. Im Mittelpunkt stehen dabei vi...
Studienarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Customer-Relationship-Management, CRM, Note: 2,3, SRH Fernhochschule (Data Science & Analytics), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Arbeit untersucht, wie datenbasierte Methoden aus Business Intelligence und Customer Relationship Management Unternehmen dabei unterstützen können, ihre Kunden besser zu verstehen und gezielte Marketingmaßnahmen abzuleiten. Am Beispiel von Yannick's Schreibwarenstüble wird ein umfassendes Dashboard in Tableau entwickelt, das zentrale Kundendaten analysiert und visuell aufbereitet. Im Mittelpunkt stehen dabei vier Analysebereiche, nämlich das demografische Profil mit Alter, Bildungsgrad und Familienstand, die Einkommensstruktur, das Kaufverhalten über verschiedene Absatzmärkte sowie die Responsivität auf Rabattaktionen. Die Visualisierungen ermöglichen es, Kundensegmente klar zu identifizieren, deren Preisempfindlichkeit besser einzuschätzen und zielgerichtete Rabatt- und Preisaktionen abzuleiten. Das Dashboard dient somit als funktionaler Einstieg in ein analytisches CRM. Darüber hinaus werden theoretische Erweiterungen wie Customer Lifetime Value und Churn Rate diskutiert, um das CRM zukünftig weiter zu professionalisieren. Die Arbeit zeigt, wie datengetriebene Analysen Unternehmen helfen können, von generischen Marketingansätzen zu einer personalisierten Kundenansprache überzugehen, weist aber gleichzeitig auf Limitationen wie Datenqualität, statische Visualisierungen und fehlende Predictive-Analytics-Komponenten hin.
Andere Kunden interessierten sich für
