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Erfolgreiche Unternehmen denken intensiv über den eigentlichen Nutzen ihres Unternehmens für Kunden nach. Diese versuchen, ihrer Konkurrenz voraus zu sein, und zwar durch gute Ideen, Innovationen und Kreativität. Dabei wird Erfolg anhand von Metriken gemessen, wie z.B. der Anzahl der loyalen Kunden oder der Anzahl der Käufer. Gegeben, dass der Wettbewerb durch die Globalisierung, Deregulierung und technologische Innovation in den letzten Jahren angewachsen ist, spielen die richtigen Entscheidungen für den Erfolg gerade im operativen Geschäft der sämtlichen Bereiche des Unternehmens eine zentrale Rolle. Vor diesem Hintergrund entstammen die in der vorliegenden Arbeit zur Evaluation der Methoden des maschinellen Lernens untersuchten Entscheidungsprobleme vornehmlich der Entscheidungsunterstützung. Hierzu gehören Klassifikationsprobleme wie die Kreditwürdigkeitsprüfung im Bereich Credit Scoring und die Effizienz der Marketing Campaigns im Bereich Direktmarketing. In diesem Kontext ergaben sich Fragestellungen für die korrelativen Modelle, nämlich die Untersuchung der Eignung der Verfahren des maschinellen Lernens für den Bereich des Credit Scoring, die Kalibrierung der Wahrscheinlichkeiten, welche mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens erzeugt werden sowie die Konzeption und Umsetzung einer Synergie-Heuristik zwischen den Methoden der klassischen Statistik und Verfahren des maschinellen Lernens. Desweiteren wurden kausale Modelle für den Bereich Direktmarketing (sog. Uplift-Effekte) angesprochen. Diese Themen wurden im Rahmen von breit angelegten empirischen Studien bearbeitet. Zusammenfassend ergibt sich, dass der Einsatz der untersuchten Verfahren beim derzeitigen Stand der Forschung zur Lösung praxisrelevanter Entscheidungsprobleme sowie spezifischer Fragestellungen, welche aus den besonderen Anforderungen der betrachteten Anwendungen abgeleitet wurden, einen wesentlichen Beitrag leistet. Nowadays right decisions, being it strategic or operative, are important for every company, since these contribute directly to an overall success. This success can be measured based on quantitative metrics, for example, by the number of loyal customers or the number of incremental purchases. These decisions are typically made based on the historical data that relates to all functions of the company in general and to customers in particular. Thus, companies seek to analyze this data and apply obtained knowlegde in decision making. Classification problems represent an example of such decisions. Classification problems are best solved, when techniques of classical statistics and these of machine learning are applied, since both of them are able to analyze huge amount of data, to detect dependencies of the data patterns, and to produce probability, which represents the basis for the decision making. I apply these techniques and examine their suitability based on correlative models for decision making in credit scoring and further extend the work by causal predictive models for direct marketing. In detail, I analyze the suitability of techniques of machine learning for credit scoring alongside multiple dimensions, I examine the ability to produce calibrated probabilities and apply techniques to improve the probability estimations. I further develop and propose a synergy heuristic between the methods of classical statistics and techniques of machine learning to improve the prediction quality of the former, and finally apply conversion models to turn machine learning techqiques to account for causal relationship between marketing campaigns and customer behavior in direct marketing. The work has shown that the techniques of machine learning represent a suitable alternative to the methods of classical statistics for decision making and should be considered not only in research but also should find their practical application in real-world practices.

Uplift modeling combines machine learning and experimental strategies to estimate the differential effect of a treatment on individuals' behavior. The paper considers uplift models in the scope of marketing campaign targeting. Literature on uplift modeling strategies is fragmented across academic disciplines and lacks an overarching empirical comparison. Using data from online retailers, we fill this gap and contribute to literature through consolidating prior work on uplift modeling and systematically comparing the predictive performance and utility of available uplift modeling strategies. Our empirical study includes three experiments in which we examine the interaction between an uplift modeling strategy and the underlying machine learning algorithm to implement the strategy, quantify model performance in terms of business value and demonstrate the advantages of uplift models over response models, which are widely used in marketing. The results facilitate making specific recommendations how to deploy uplift models in e-commerce applications.