Rabattsysteme sind aus dem klassischen Handel nicht mehr wegzudenken. Ob fest über Kundenkarten, flexibel über Aktionen oder gezielt über Couponing, Rabatte sind ein wichtiges Steuerungsinstrument für jedes Handelsunternehmen. In den letzten Jahren wurden gerade die Möglichkeiten des Couponings immer wieder verfeinert und angepasst. Wurden Coupons bislang z.B. in Rabattheften oder Zeitschriften mehr oder weniger gezielt verteilt, so finden wir heute auch moderne Applikationen wie das Check-out Couponing. Check-out Couponing ermöglicht eine individuelle Coupon-Ausgabe am Kassensystem. Hierbei wird der Coupon in Abhängigkeit vom aktuellen Kunden am Ende des Kassenbons ausgedruckt. Diese Coupons animieren den Kunden zur Rückkehr in die Filiale.
Doch wie erkennt ein Händler, ob es sich bei einem Kunden um einen potenziellen Couponing-Kunden handelt und für welche Coupons er zugänglich ist? Der DMC 2007 Wettbewerb beschäftigte sich daher mit der Frage, wie Data Mining die Ausgabe von Coupons effektiv steuern kann.
Bester Data Mining Nachwuchs 2007:
1. Platz Christian Buck, RWTH Aachen 2. Platz Jan Hendrik Ziegeldorf, RWTH Aachen 3. Platz Stefan Appel, TU Darmstadt 4. Platz Jan-Thorsten, Peter RWTH Aachen 5. Platz Jan Hendrik Hosang, RWTH Aachen
Aufgabenstellung, Daten und Klassifizierungsdateien des DMC 2007
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