1 Grundlagen des Web Mining.- Grundlagen des Web Mining — Prozess, Methoden und praktischer Einsatz.- 2 Der Web Mining Prozess.- 2.1 Datenerhebung.- 2.1.1 Aufzeichnung des Nutzerverhaltens — Erhebungstechniken und Datenformate.- 2.1.2 Einbindung von Zusatzinformationen — Nutzerregistrierung und Online-Umfragen.- 2.1.3 Datenschutz im Web Mining — Rechtliche Aspekte des Umgangs mit Nutzerdaten.- 2.2 Datenaufbereitung und deskriptive Analysen.- 2.2.1 Vorverarbeitung von Web-Daten — Pre-Processing.- 2.2.2 Deskriptive Logfile-Analysen — Durchführung und Einsatzpotenziale.- 2.3 Data Mining Methoden.- 2.3.1 Assoziations- und Pfadanalyse — Entdeckung von Abhängigkeiten.- 2.3.2 Segmentierung im Online-Marketing.- 2.3.3 Einsatz von Klassifikation und Prognose im Web Mining.- 2.3.4 Kausale Netze — Vorgehensweise und Einsatzmöglichkeiten.- 2.4 Umsetzung der Ergebnisse.- 2.4.1 Web Controlling und Recommendersysteme.- 2.4.2 Website-Optimierung — Aufgabenstellung und Vorgehensweise.- 2.4.3 Personalisierung der Kundenbeziehung im Internet — Methoden und Technologien.- 3 Web Mining in der Praxis.- 3.1 Web Mining in der Praxis — eine empirische Untersuchung.- 3.2 Web Mining für Marketinganwendungen — Pilotprojekt der DaimlerChrysler AG.- 3.3 Web Mining mit Kausalen Netzen für das online-Computermagazin tecChannel.- 3.4 Ableitung von Kaufempfehlungen aus anonymen Session-Informationen bei Jubii.- 3.5 Wie werden Surfer zu Kunden? — Navigationsanalyse zur Ermittlung des Konversionspotenzials verschiedener Sitebereiche.- 3.6 Kennzahlenbasiertes Web Controlling mit einer Web Scorecard.- 3.7 Web Mining für die Personalisierung von e-Portalen.- 3.8 Aufbau einer e-Intelligence-Architektur für das Personality-Portal koepfe.de.- 3.9 PersonalisierendeWeb-Beratungsfunktionen als Komponente eines interaktiven Dialogmarketings.- 3.10 Web Mining Application Service Providing — Erfahrungen und Erfolgsfaktoren.- 4 Ausblick.- Entwicklungsperspektiven zum Web Mining.