Research Group of Prof. Dr. J. Garcke
Institute for Numerical Simulation
maximize
[1] J. Garcke, M. Griebel, and M. Thess. Data-Mining für die Angebotsoptimierung im Handel. In M. Grötschel, K. Lucas, and V. Mehrmann, editors, Produktionsfaktor Mathematik, acatech diskutiert, pages 111-123. Springer, 2008.
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Der Handel ist weltweit durch gravierenden Wettbewerbsdruck gekennzeichnet. Deutschland gilt im Einzelhandel sogar als der wettbewerbsintensivste Markt der Welt. Um in diesem Wettbewerb zu bestehen, vertrauen die meisten Händler auf extensive Formenungezielten Massenmarketings. Hierbei werden alle potentielle Kunden mit den gleichen riesigen Katalogen, ungezählten Werbebroschüren, aufdringlichen Lautsprecherdurchsagen und schrillen Bannerwerbungen bearbeitet. Im Ergebnis sind nicht nur die Kunden genervt, sondern auch die Rücklaufraten von Marketingkampagnen seit Jahren fallend. Um dies zu vermeiden, ist eineIndividualisierung des Massenmarketingsempfehlenswert, in der Kunden auf sie zugeschnittene, individuelle Angebote erhalten. Die Aufgabe besteht darin,dem richtigen Kunden zum richtigen Zeitpunkt zum richtigen Preis das richtige Angebotzu unterbreiten. Dies stellt sich primär als eine mathematische Aufgabenstellung heraus, die die Bereiche Statistik, Optimierung, Analysis und Numerik betrifft. Die hierbei auftretenden Aufgabenstellungen der Regressionsanalyse, des Clusterings und der Optimalen Steuerung sind durch hohe Dimensionen und riesige Datenmengen gekennzeichnet und erfordern neue mathematische Konzepte und Verfahren.