Web Log Mining als Instrument der Marketingforschung: Ein systemgestaltender Ansatz f?r internetbasierte M?rkte [Paperback]

1 Einf?hrung.- 1.1 Motivation.- 1.2 Gang der Arbeit.- 2 Marketingforschung in internetbasierten M?rkten.- 2.1 Grundlagen elektronischer M?rkte.- 2.2 Architektur internetbasierter Marktsysteme.- 2.3 Implikationen internetbasierter Marktsysteme f?r die Marketingforschung.- 3 Data Mining und Knowledge Discovery in Databases als innovative Datenanalysekonzepte.- 3.1 Begriffsdefinition und Abgrenzung.- 3.2 Proze?orientierte Darstellung des KDD-Konzepts.- 3.3 Methoden des Data Mining.- 3.4 Fazit.- 4 Web Log Mining als Datenanalysekonzept f?r internetbasierte M?rkte.- 4.1 Abgrenzung und Begriffsdefinition.- 4.2 Proze?orientierte Darstellung des WLM-Konzepts.- 4.3 Systemanalyse.- 5 Entwicklung des WLM-Systems AutoGen.- 5.1 Softwaretechnische Grundlagen.- 5.2 Anforderungsanalyse.- 5.3 Entwurf.- 5.4 Implementierung.- 6 Evaluation des AutoGen-Systems.- 6.1 Datengrundlage.- 6.2 Parameterbelegung.- 6.3 Systemanwendung.- 6.4 Zusammenfassende Beurteilung des AutoGen-Systems.- 7 Zusammenfassung und Ausblick.Dr. Frank Bensberg ist wissenschaftlicher Assistent von Prof. Dr. Heinz Lothar Grob am Institut f?r Wirtschaftsinformatik der Universit?t M?nster.Die Bedeutung des Internet als Plattform f?r den Electronic Commerce stellt die Marketingforschung vor neue Aufgaben. Bei der Online-Nutzung wird eine Vielzahl konsumentenbezogener Daten protokolliert, die eine wertvolle Grundlage f?r die Wissensgewinnung in elektronischen M?rkten darstellen. Diese Datenbasis stellt hohe Anforderungen an die einzusetzenden Analysesysteme.

Frank Bensberg pr?sentiert einen systemgestaltenden L?sungsansatz, bei dem indirekte Datengewinnungsinstrumente des Internet in Hinsicht auf ihre inhaltlichen und formalen Eigenschaften untersucht und eingesetzt werden. Als Basis dienen die Konzepte Knowledge Discovery in Databases (KDD) und Data Mining, die an die Erfordernisse der Marketingforschung in internetbasierten M?rkten adaptiert und f?r das Konzept des Web Log Mining genutzt werden. Da dil£.