Abkürzung für Digital Audio Broadcasting (–>Digital Radio).
Fasst sämtliche Produkte eines Unternehmens unter einer Marke zusammen (z. B. Siemens). –>Marke, –>Markenfamilie.
Die Gewinnung implizierter, bislang unbekannter und nützlicher Informationen aus Daten. Das Ziel des Data Mining ist das Ermitteln von Trends und Assoziationen in einer Datenmenge. Einfacher umschrieben lässt sich unter Data Mining das Navigieren oder »Data Surfing« in großen Datenmengen verstehen mit der Zielsetzung, untersuchungsrelevante Datenkonstellationen zu entdecken. Zu diesem Zweck wurden Computerprogramme (Softwaretools) entwickelt, die Datenbanken (–>Data Warehouse) automatisch durchforsten und die dabei nach Regelmäßigkeiten oder Mustern suchen (vgl. Witten/Frank).
Statistische Methoden, um aus Datenbeständen relevante Informationen zu gewinnen, sind u. a. –>Regressions-, –>Faktoren-, –>Varianz- und –>Clusteranalyse.
Eine Sammlung qualitativ gesicherter Daten für den Informationsbedarf von Entscheidungsträgern. Kern des Data Warehouse ist eine hochleistungsfähige, multimediale Datenbank, die Informationen aus unterschiedlichen Quellen in verschiedenen Formen bereithält.
Data Warehouse-Konzepte resultieren überwiegend aus marktstrategischen wettbewerbsorientierten Ansätzen. Ein Grund für die zunehmende Bedeutung von Data Warehouses ist das steigende Datenvolumen für Entscheidungen. Das Datenvolumen im –>OLTP (Online Transaction Processing) verdoppelt sich alle drei Monate. Data Warehouses ermöglichen u. a.
eine integrierte Kundenbetrachtung über Geschäftsfelder, Produkt- und Vertriebslinien,
mehr Kreativität in den Produkt- und Vertriebslinien,
schnellere Reaktionszeiten,
Zugriff auf kurz- und langfristige Planung.
Unter Database Marketing versteht man im Allgemeinen den Einsatz von Datenbanken im Marketing, konkret den Einsatz von Kundendatenbanken. Dabei ist die Database eine Sammlung von Adressen von bestehenden Kunden und Interessenten. Diese Adressen werden durch zahlreiche Merkmale, die zur Qualifizierung der Daten dienen, ergänzt. Bei Privatadressen können dies z. B. Geschlecht, Alter, Einkommen, Haushaltsgröße oder die Mitgliedschaft in einem Club sein. Bei Firmenkunden interessieren Branche, Umsatzgröße, Mitarbeiterzahl und Produktpalette. Die Informationen können von Adressverlagen bezogen und/oder im Unternehmen durch die Personen, die Kundenkontakt haben, gesammelt werden (–>Computer Aided Selling).
Anhand der möglichen Klassifizierungsmerkmale wird im Database Marketing eine bestimmte Zielgruppe definiert und mit Direktmarketing-Instrumenten (Mailing, Telefonkontakt etc.) gezielt angesprochen.
Professionelles Database Marketing arbeitet mit –>Scoring-Verfahren. Dabei wird bewertet, wie hoch die Wahrscheinlichkeit für einen positiven Response ist. Aufgrund des sogenannten Score-Wertes wird dann nur denjenigen Kunden ein bestimmtes Produkt angeboten, bei denen die Wahrscheinlichkeit für einen Kauf besonders hoch ist. Die Vorgehensweise ist dabei immer die gleiche: Zuerst wird der bestehende Kundenbestand des Unternehmens analysiert, z. B. nach Alter, Geschlecht, Wohnort und Konsumtyp. Wenn im Unternehmen auch Informationen über die letzten Mailings und deren Reagierer vorhanden sind, werden diese ebenfalls einbezogen. Dann werden aus dem zukaufbaren Datenbestand die Adressen selektiert, die dem Kundenprofil besonders ähnlich sind und deshalb einen hohen Response versprechen.
Ziel des Database Marketing ist, eine möglichst individuelle Beziehung (–>One-to-One-Marketing) mit einer großen Zahl von Kunden aufzubauen und weiterzuentwickeln.
Daten sind interne und externe Gegebenheiten, die Entscheidungen beeinflussen. Beispiele: Zahl der Mitarbeiter, Verkaufspreise der Mitbewerber. Nach ihrer Genauigkeit sind deterministische, stochastische und tendenzielle Daten zu unterscheiden. Deterministische Daten haben zu einem bestimmten Zeitpunkt einen genauen Wert. Stochastische (zufallsabhängige) Daten können zu einem bestimmten Zeitpunkt verschiedene Werte mit gewissen Wahrscheinlichkeiten aufweisen. Tendenzielle Daten sind dadurch gekennzeichnet, dass ihr jeweiliger Wert nur geschätzt werden kann.
Ist der Teil eines Informationssystems, speziell eines –>Marketing-Informationssystems, das die Aufgabe hat, Daten zu verwalten. Dabei muss die Anordnung den Benutzern einen leichten und systematischen Zugriff ermöglichen. Es wird zwischen unternehmensinternen und externen Datenbanken unterschieden, wobei letztere in der Marktforschung genutzt werden.
–>Online-Dienste.
Marktforschung und Marketing-Planung benötigen eine Vielzahl von Daten (–>Marketingforschung, –>Informationsbedarf sowie –>Marketingplanung). Diese müssen schnell erfasst, gespeichert, analysiert, aufbereitet, interpretiert und wieder verfügbar sein bzw. abgegeben werden.
Wichtigstes Kriterium bei der Ausgestaltung elektronischer Planungssysteme ist deren Flexibilität. Die relevanten Informationen sollten möglichst kurzfristig zur Verfügung stehen. In der praktischen Ausgestaltung verfügt der Marketing-Manager über ein Terminal mit direktem Kontakt zu dem Datenverarbeitungssystem. So lassen sich Planungsprozesse nach bisher gemachten Erfahrungen im Unternehmen spürbar verkürzen und verbessern.
–>Umschlagsdauer der Forderungen.