Charakterisierung von Restriktionen für Optimierungsmodelle zur Kundenselektion im Kampagnenmanagement

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Aufbau der Arbeit

2 Grundlagen
2.1 Einordnung des Kampagnenmanagements in das CRM
2.1.1 Customer Relationship Management
2.1.2 Kampagnenmanagement
2.1.2.1 Kampagnenaufbau
2.1.2.2 Kampagnenarten
2.2 Kundenselektion
2.2.1 Selektionskriterien
2.2.2 Optimierung
2.2.3 Restriktionen

3 Restriktionen einer optimierten Kundenselektion
3.1 Kampagnenbudgets
3.1.1 Sachliche Allokation
3.1.1.1 Top-down-Planung
3.1.1.2 Bottom-up-Planung
3.1.2 Zeitliche Allokation
3.1.2.1 Wirkungsverzögerungen
3.1.2.2 Wirkungsübertragungen
3.1.2.3 Zeitlicher Wirkungsverbund
3.1.3 Weitere Probleme der Budgetallokation
3.1.3.1 Verbundwirkung der Marketinginstrumente
3.1.3.2 Budgetierung vorökonomischer Kampagnen
3.1.3.3 Marktdynamik
3.1.4 Budgetierungsmodelle
3.2 Kapazitätsbeschränkungen
3.2.1 Kampagneninterne Abstimmung
3.2.2 Kampagnen-Timing
3.2.3 Prozessharmonisierung
3.3 Ansprechbarkeit der Kunden
3.3.1 Spill-over-Effekte
3.3.2 Kontaktfrequenz
3.3.3 Kanalpräferenz
3.3.4 Ausschlussgruppen
3.4 Rechtliche Restriktionen
3.4.1 Bundesdatenschutzgesetz
3.4.2 Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb
3.4.3 Zielgruppenabhängige Beschränkungen
3.4.4 Selbstbeschränkung
3.5 Datenqualität
3.5.1 Horizontale Integration
3.5.2 Vertikale Integration

4 Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhangsverzeichnis

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Aufbau der Arbeit

Abbildung 2: Komponenten eines CRM-Systems

Abbildung 3: Closed Loop des Kampagnenmanagements

Abbildung 4: Untergliederung einer Kampagne

Abbildung 5: Direkte und indirekte Kommunikationskanäle

Abbildung 6: Darstellung von Dauer- und Spezialkampagnen

Abbildung 7: Ressourcenallokation im Kampagnenmanagement

Abbildung 8: Aufwendungen für Direktmarketing

Abbildung 9: Indirekter Carry-over-Effekt

Abbildung 10: Die Marketinginstrumente im Marketingmix

Abbildung 11: Abstimmungsprozesse in der Kampagnenplanung

Abbildung 12: Kanalauslastung bei mehreren Kampagnen im Ein-Kanal-Fall

Abbildung 13: Modell einer Wertkette

Abbildung 14: Kontinuum der Ausstrahlungseffekte

Abbildung 15: Spill-over-Effekte in Abhängigkeit der Kundenposition

Abbildung 16: Beispiel für Selbstsegmentierung

Abbildung 17: Wahrgenommener Nutzen eines Vertriebskanals

Abbildung 18: Beispiel für mit ECAA modellierte Business Rules

Abbildung 19: Übersicht zu beachtender Grundsätze des Datenschutzes nach BDSG

Abbildung 20: Verbindlichkeit von Verhaltensregeln in der Kundenansprache

Abbildung 21: Randunschärfen in der Kundenselektion

Abbildung 22: Isolierte, kombinierte und integrierte Kanalsteuerung

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Definitionen des Kampagnenmanagements

Tabelle 2: Beispiel zur Aufgliederung einer Kampagne in Aktivitäten und Aktionen

Tabelle 3: Zielgruppenmerkmale

Tabelle 4: Klassifizierung von Restriktionen

Tabelle 5: Komponenten analytischer Budgetoptimierungsmodelle

Tabelle 6: Übersicht der Datenqualitätsmängel

Tabelle 7: Übersicht der aufgeführten Restriktionen und ihre Klassifizierung

Abkürzungsverzeichnis

Abb. Abbildung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Seit den Nachkriegsjahren, als Massenmarketing noch ein probates Mittel darstellte, um Produkte und Dienstleistungen bekannt zu machen und zu bewerben, hat sich die Situation in Deutschland bedeutend geändert. Unternehmen konzentrieren sich bei der Kundenansprache in erhöhtem Maße auf die direkte Kommunikation mit ihren Zielgruppen. Einige Gründe dafür sind der vorherrschende Wettbewerbsdruck, abnehmende Kundenloyalität und die mangelnde Anwendbarkeit eines One-Size-Fits-All-Konzepts (Stuber 2003, S. 31), um Kunden auf zunehmend fragmentierten Märkten anzusprechen (Schüring 1991, S. 33). Bereits im Jahre 2005 entfielen circa zwei Drittel der gesamten Werbeinvestitionen in Höhe von 67,2 Mrd. Euro auf Aktivitäten des Direktmarketing, während die klassische Werbung (TV-, Funk-, Anzeigen-, Beilagen-, Plakat­, Außen- und Kinowerbung), mit einem Anteil von nur noch circa 31% an den finanziellen Aufwendungen, stark an Bedeutung verloren hat (Deutsche Post 2006, S. 10).

Trotz des Wunsches nach einer verstärkten Kundenorientierung und einer individuelleren Marktbearbeitung, ist es den Unternehmen oft nicht möglich und ökonomisch ratsam den gesamten Markt oder Kundenstamm zu bedienen (Sander 1993, S. 274; Englbrecht 2007, S. 42). Im Kampagnenmanagement wird deshalb nach verschiedenen Kriterien eine Auswahl der zu kontaktierenden Zielpersonen getroffen. Die Kundenselektion leistet damit einen Beitrag zur optimalen Allokation knapper Ressourcen auf die Kunden (Kundisch / Krammer 2005, S. 24) und stellt im Rahmen der Kampagnenplanung ein entscheidendes Erfolgskriterium dar (Bult / Wansbeek 1995, S. 378 f.; Musiol 1997, S. 153).

1.1 Problemstellung

Die individuelle Bewertung und die darauf aufbauende Auswahl von Zielpersonen ist bei der großen Kunden- und Interessentenanzahl sowie dem entsprechenden Detaillierungsgrad heutiger Kundendaten nur durch die jüngeren Entwicklungen in der elektronischen Datenverarbeitung möglich (Bult / Wansbeek 1995, S. 378; Holland 2004, S. 3). Trotz der Unterstützung von IT-Systemen stößt die Kundenselektion in vielerlei Hinsicht an gewisse Grenzen, die als Restriktionen bezeichnet werden. Restriktionen sind Einflüsse, welche die Kundenselektion in einer bestimmten Weise einschränken.

Obwohl diese Einschränkungen in der Literatur vereinzelt und im jeweiligen Bezug zum betrachteten Zusammenhang angesprochen werden, fehlt bislang eine explizite Adressierung und Abhandlung sämtlicher auftretender Restriktionen für die optimierte Kundenselektion im Kampagnenmanagement. Die Unkenntnis oder Missachtung dieser Einflussfaktoren hat durch die Suboptimalität der Zielgruppenauswahl in jedem Fall negative Auswirkungen auf den Erfolg der Kampagne, das Unternehmen insgesamt und / oder seine Beziehungen zu den Kunden. Ziel dieser Arbeit ist es deshalb das literarische Stückwerk in systematischer Weise zusammenzuführen, die Restriktionen zu beschreiben und ihre Auswirkungen auf die Kundenselektion im Kampagnenmanagement darzulegen.

Im betrachteten Kontext muss zunächst in Business-to-Business (B2B)- und Business-to-Consumer-Märkte (B2C) unterschieden werden. Die im B2B-Bereich wirkenden Restriktionen sind oft weniger einengend als im B2C- Bereich, z. B. bestehen weniger strikte Gesetze zu den Ansprachemodalitäten von Businesskunden. Des Weiteren existiert im B2B-Sektor zumeist eine deutlich geringere Zahl aktueller und potenzieller Kunden, die gleichzeitig komplexere Problemlösungen sowie individuellere Produkte und Dienstleistungen erfordern, was durch einen oft sehr hohen Wertbeitrag gerechtfertigt ist (Krummenerl 2005, S. 122). Um diese Schlüsselkunden kümmert sich in der Regel ein Key Account Management (KAM) (Belz / Senn 1994, S. 163 ff.; Winkelmann 2003, S. 432 f.). Die Key Account Manager übernehmen dabei die Aufgaben der Kundenbeziehungspflege, Angebotsindividualisierung etc. (Reidegeld 1989, S. 616), welche im unübersichtlicheren Massenmarkt durch das Kampagnenmanagement bzw. durch das übergeordnete Customer Relationship Management (CRM) unterstützt werden sollen. Auf die Geschäftsbeziehungen zwischen Unternehmen wird deshalb in dieser Arbeit nicht spezifischer eingegangen.

1.2 Aufbau der Arbeit

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Aufbau der Arbeit

(Quelle: Eigene Erstellung)

Wie in Abbildung 1 dargestellt, ist die Arbeit in vier Kapitel gegliedert. Kapitel 2 schafft
zunächst die fundamentalen Grundlagen für die Auseinandersetzung mit dem Thema. Der erste Abschnitt erläutert hierfür das CRM als organisatorischen Rahmen des Kampagnenmanagements (2.1.1), bevor auf das Kampagnenmanagement selbst detaillierter eingegangen wird (2.1.2).

Abschnitt 2.2 des Grundlagenteils ist der Kundenselektion gewidmet. Nach einer kurzen Definition des Begriffs „Kundenselektion“ werden die Selektionskriterien vorgestellt (2.2.1), welche für eine Diskriminierung der Kunden herangezogen werden können. Das Vorgehen einer bestmöglichen bzw. optimierten Kundenauswahl hinsichtlich einer bestimmten Zielsetzung wird im Unterabschnitt 2.2.2 thematisiert, während Restriktionen im Unterpunkt 2.2.3 definiert und verschiedene Klassifizierungsmöglichkeiten für die Beschreibung dieser
Restriktionen vorgestellt werden.

Kapitel 3, der Schwerpunkt dieser Arbeit, widmet sich ausführlich den einzelnen Restriktionen und ihren Auswirkungen auf die Kundenselektion, entsprechend der Problemstellung. Abschnitt 3.1 wendet sich dafür zunächst den Budgetbeschränkungen zu. In den folgenden Unterabschnitten werden die Schwierigkeiten einer optimalen Budgetverteilung in sachlicher (3.1.1) und zeitlicher Hinsicht (3.1.2) dargestellt sowie weitere Probleme der Budgetallokation diskutiert (3.1.3).

Die Kapazitätsbeschränkungen finden in Abschnitt 3.2 Beachtung. Für die Wahrung der absoluten Obergrenzen der unternehmerischen Ressourcen ist v. a. die interne Abstimmung im Management der eigentlichen durchzuführenden Kampagne zu berücksichtigen (3.2.1) sowie die Koordination mit weiteren Kampagnen (3.2.2) und den betroffenen Abteilungen über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg (3.2.3).

Das Kapitel 3.3, die Ansprechbarkeit der Kunden, besteht aus vier Unterabschnitten: Spill-over-Effekte (3.3.1) sind Wechselwirkungen zwischen Objekten oder Kommunikationsinhalten, die Kontaktfrequenz (3.3.2) beschreibt die zeitliche Interaktion bezüglich der Häufigkeit von möglichen Kundenansprachen, die Kanalpräferenz (3.3.3) gibt die Vorliebe der Kunden für bestimmte Ansprachemedien an, während zu den Ausschlussgruppen (3.3.4) diejenigen Kunden gehören, die aus gewissen Gründen überhaupt nicht kontaktiert werden dürfen.

Rechtliche Restriktionen (3.4) beschränken die Kundenselektion im Wesentlichen aus zwei Richtungen: Das Bundesdatenschutzgesetz (3.4.1) regelt die Umstände, unter denen persönliche Daten – also auch die für die Kundenselektion notwendigen Selektionskriterien – erhoben, gespeichert und verarbeitet werden dürfen. Das Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (3.4.2) wahrt hingegen den Schutz der Verbraucher vor unzulässiger Belästigung und beschneidet damit die Möglichkeiten einer direkten Kontaktaufnahme.

Die Datenqualität (3.5) wirkt sich dahingehend auf eine optimale Kundenselektion aus, dass der Ergebnis (Output) einer Optimierung nicht besser sein kann als die Qualität der Daten, mit welchen das jeweilige Modell arbeiten muss (Input). Nach einem Überblick über häufige Datenmängel werden die Ursachen dieser Probleme beschrieben, die v. a. in der unzureichenden horizontalen (3.5.1) und vertikalen Integration (3.5.2) der Vertriebs-, Service- und Kommunikationskanäle sowie den operativen und analytischen Systemen des CRM zu sehen sind.

Das Fazit und der Ausblick in Kapitel 4 reflektieren noch einmal die Ergebnisse der Arbeit und adressieren Themenfelder, die in diesem Rahmen nur unzureichend abgedeckt werden konnten und deshalb weiterer Forschungen und Konkretisierungen bedürfen.

2 Grundlagen

In den vergangenen Jahrzehnten fand ein Umdenken von der kurzfristigen Produkt- bzw. Transaktionsorientierung zur langfristigen Kundenorientierung statt (Neckel / Knobloch 2005, S. 4; Englbrecht 2007, S. 7 f.). Die Aufgabe des Kampagnenmanagements besteht also nicht mehr nur darin die Zielsetzung einzelner Kampagnen zu maximieren, sondern den Kunden über den gesamten Kundenbeziehungs-Lebenszyklus (vgl. Anhang 1) zu begleiten und ihn in jeder Phase optimal mit Informationen und Angeboten zu versorgen. Es existiert heute eine Vielzahl von Ansätzen und Begriffen, um das Management der Beziehungen eines Unternehmens zu seinen Stakeholdern (Wöhe / Döring 2005, S. 39) zu beschreiben (vgl. Anhang 2). Von diesen Konzepten umfasst lediglich der Wirkungsbereich des Customer Relationship Management die reinen Kundenbeziehungen, also denjenigen Teil des Beziehungsmanagements, der zu einer Erhöhung der Profitabilität und somit zur Wertsteigerung der Unternehmung beiträgt (Ahlert / Hesse 2002, S. 5).

2.1 Einordnung des Kampagnenmanagements in das CRM

Um eine kundenorientierte Ausrichtung der Gesamtunternehmung zu erreichen, ist ein ganzheitliches und koordiniertes Auftreten vor dem Kunden geboten (one face to the customer) (Wilde et al. 2004, S. 335). Für dieses konsistente und geschlossene Auftreten muss das Unternehmen zu jeder Zeit ein möglichst scharfes und umfassendes Bild des Kunden und seiner Geschäftsbeziehung haben (one face of the customer) (Wilde / Hippner 2002, S. 12). Die Erreichung dieser beiden Ziele war bisher aufgrund von isolierten Insellösungen in der Datenhaltung nicht möglich (Biesel 2002, S. 6; Bauer / Grether 2002, S.). Häufig arbeiten die einzelnen Bereiche, welche sich im Kontakt mit dem Kunden befinden mit ihrem eigenen Instrumenten‑, Daten- und damit auch Wissensbestand. Um diese Ressourcen zu bündeln und die dadurch entstehenden Synergien auszunutzen, strebt das CRM die Vereinigung dieser isolierten Anwendungen in einer koordinierten Systemlandschaft an (Englbrecht 2007, S. 12). Wie in den folgenden Unterabschnitten gezeigt werden wird, beinhaltet diese Systemlandschaft auch die Marketingkomponenten und das hierzu zählende Kampagnenmanagement. Das Kampagnenmanagement ist damit ein integraler Bestandteil des CRM-Konzeptes (Englbrecht 2007, S. 36).

2.1.1 Customer Relationship Management

„CRM ist eine kundenorientierte Unternehmensstrategie, die mit Hilfe moderner Informations- und Kommunikationstechnologien versucht, auf lange Sicht profitable Kundenbeziehungen durch ganzheitliche und individuelle Marketing-, Vertriebs- und Servicekonzepte aufzubauen und zu festigen (Wilde / Hippner 2002, S. 6 ff.).“

Wie sich aus dieser Definition entnehmen lässt, steht die ökonomische Komponente der Kundenbeziehung im CRM explizit im Vordergrund. Der Aufbau und die Pflege von Kundenbeziehungen und die damit verbundene Erhöhung und Stabilisierung der Kundenzufriedenheit stellen also keinen Selbstzweck dar, sondern müssen sich langfristig auch für das Unternehmen auszahlen (Hippner 2004, S. 19). Das CRM vereinigt dabei die Ansätze des Direktmarketing und des Database Marketing, welche beide eine stärkere Kundenorientierung fokussieren, das Direktmarketing aus Marketingsicht und das Database Marketing aus technologischer Sichtweise. (Eine grafische Darstellung dieses Zusammenhangs findet sich in Anhang 3.)

Obwohl das Customer Relationship Management nicht auf seine informationstechnologische Komponente reduziert werden darf (Merzenich 2005, S. 15), bilden erst die IT-Systeme den „Enabler“ (Hippner et al. 2004, S. 38; Schögel et al. 2004a, S. 113), welcher die Umsetzung der CRM-Strategie ermöglicht. Die komplexen Aufgaben der Kundeninteraktion wären ansonsten nicht mehr handhabbar (Dold et al. 2004, S. 23 f.; Englbrecht 2007, S. 9).

Abbildung 2 stellt das CRM-System aus systemorientierter Sicht mit seinen verschiedenen Komponenten dar. Im Folgenden werden die relevanten Bestandteile des CRM erläutert und das Kampagnenmanagement diesen Bereichen zugeordnet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Komponenten eines CRM-Systems

(In Anlehnung an Wilde et al. 2004, S. 336)

Wie aus der Abbildung ersichtlich wird, kann das CRM-System in zwei Bereiche aufgeteilt werden: Das operative CRM und das analytische CRM.

Das operative CRM steuert die Interaktion zwischen dem Unternehmen und den Kunden (Front Office), wobei sämtliche Bereiche der Kundeninteraktion wie Marketing, Service und Sales unterstützt werden (Bauer / Grether 2002, S. 7; Förster / Kreuz 2003, S. 124). Der Begriff „Marketing Automation“ drückt das Bestreben aus, identische Prozesse durch IT-basierte Regeln automatisiert zu erledigen. Somit kann die Komplexität der Anforderungen besser bewältigt werden, während die Prozesse gleichzeitig kostengünstiger und reibungsloser ablaufen können (Wehrmeister 2001, S. 213 f.; Englbrecht 2007, S. 62 f.).

Teilweise wird innerhalb des operativen CRM noch das kommunikative bzw. kollaborative CRM abgegrenzt (Hettich et al. 2000, S. 1350; Duffner / Henn 2001, S. 188; Ahlert et al. 2002, S. 430). Dieses umfasst die einzelnen Kanäle bzw. die Customer Touch Points, also denjenigen Bereich des operativen CRM, welcher sich im direkten Kundenkontakt befindet (Bauer / Grether 2002, S. 6). Die Kommunikationskanäle werden heute zunehmend in ein Customer Interaction Center (CIC) integriert, das eine Weiterentwicklung des klassischen Call Centers darstellt. Außer der Telefonie unterstützen die CIC zusätzlich weitere Kanäle, wie das Internet, E-Mail, Fax, Post, SMS und das mobile Internet (Hettich et al. 2000, S. 1362).

Das analytische CRM steht nicht im Kontakt mit Kunden und gehört damit zum Back Office (Merzenich 2005, S. 17). Es besteht aus einer unternehmensweiten Datenbank zur Speicherung der über die Kommunikationskanäle gewonnenen und durch das Front Office weitergereichten Informationen (Bauer / Grether 2002, S. 7). Business Intelligence-Werkzeuge ermöglichen die Navigation innerhalb dieser Daten und deren Analyse (Kulkarni / King 1999, S. 5).

Der separate Datenspeicher – das Customer Data Warehouse – ist notwendig, um die Datenbanken des operativen CRM nicht zusätzlich mit rechenintensiven Analysen zu belasten, da diese Systeme den Mitarbeitern im Kundenkontakt in Echtzeit zur Verfügung stehen müssen (Kulkarni / King 1999, S. 8). Hier werden idealerweise sämtliche kundenbezogenen Informationen zu einer aktuellen und redundanzfreien Kundendatenbank zusammengeführt (Englbrecht 2007, S. 12). Im Gegensatz zur zeitpunktgenauen Betrachtung der operativen Systeme besteht der Schwerpunkt des Data Warehouse in der lückenlosen Fortschreibung der Daten und damit in einer Zeitraumbetrachtung (Finger 2005, S. 32). Die Speicherung von operativen Daten im Data Warehouse erfordert zudem meist ihre Transformation in Metadaten. Metadaten beschreiben weitere Daten, um deren Inhalt in einen bestimmten Kontext zu stellen (El Himer et al. 2001, S. 108; Pfahrer / Walser 2002, S. 142). Um Wissen über einen Kunden zu generieren, ist es bspw. nicht nur wichtig zu erfassen, dass ein Kunde etwas bestellt hat, sondern auch zu welchem Zeitpunkt, über welchen Kanal etc. die Bestellung erfolgte (El Himer et al. 2001, S. 108 f.). Data Marts beinhalten im Gegensatz zum Data Warehouse nur einen anwendungs- oder anwenderbezogenen Ausschnitt der gesamten Kundendaten (Kulkarni / King 1999, S. 9).

Das OLAP (On-Line Analytical Processing) und Data Mining stellen die Analyseinstrumente des analytischen CRM dar. Während mit OLAP konkret formulierte Fragestellungen untersucht werden können, ist mit Data Mining eine (teil-)automatisierte Suche nach a priori unbekannten Mustern in den Datenbeständen möglich (Küppers 1999, S. 23; Kulkarni/King 1999, S. 19; Englbrecht 2007, S. 12 f.). Im Vordergrund steht dabei die Gewinnung impliziter, bislang unbekannter und potenziell nützlicher Daten (Dold et al. 2004, S. 90).

2.1.2 Kampagnenmanagement

Während der Begriff „Kampagne“ weder in der Marketingpraxis, noch im allgemeinen Sprachgebrauch neu ist, tauchte das Wort „Kampagnenmanagement“ erstmalig Ende der neunziger Jahre auf (Wilde et al. 2004, S. 339). Eine Kampagne im allgemeinen Sinn bezeichnet nach heutigem Verständnis eine gemeinschaftliche, groß angelegte und zeitlich begrenzte Aktion in Bezug auf jemanden oder etwas (Duden 2007, S. 501). Somit verbindet eine Kampagne die Bedeutungselemente der zeitlichen Begrenzung und die Information eines bestimmten Zielpublikums zum Zwecke einer Bewusstseins- und / oder Verhaltensänderung. Als gemeinsame Schnittmenge mehrerer Definitionen von Kampagnen im betriebswirtschaftlichen Sinn (vgl. Anhang 4), können einige Punkte hervorgehoben werden. Eine Kampagne ist demnach eine

- zielgerichtete,
- zielgruppenbezogene (Kunden und / oder Nichtkunden) und
- inhaltlich abgestimmte
- Kommunikationsmaßnahme.

Die zeitliche Begrenzung, wie sie teilweise noch in den Definitionen angeführt wird, trifft heute nicht mehr auf alle Ausprägungen betriebswirtschaftlicher Kampagnen zu. Die neue Form der eventgetriggerten Kampagne, die in Unterabschnitt 2.1.2.2 vorgestellt wird, ist bspw. nicht mehr zeitraum- sondern zeitpunktbezogen (Hettich et al. 2000, S. 1354; Wilde et al. 2004, S. 339 f.; Dold et al. 2004, S. 55).

Aufgrund der Beziehungsorientierung werden Kampagnen im Kontext des CRM nicht als isolierte Maßnahmen betrachtet, sondern als integrierte Kontaktketten (Englbrecht 2007, S. 35 ff.). Integrierte Kontaktketten bezeichnen dabei mehrstufige, zeitlich und inhaltlich aufeinander aufbauende Maßnahmen, die aus dem kombinierten Einsatz mehrerer Kommunikationskanäle bestehen können (Multichannel Integration) (Bruhn 1995, S. 47; Hettich et al. 2000, S. 1354; Wilde / Hippner 2002, S. 21). Die zunehmende Komplexität der Steuerung von Kampagnen macht daher ein wirkungsvolles Kampagnenmanagement notwendig. In Tabelle 1 sind beispielhaft mehrere Definitionen des Kampagnenmanagements aufgelistet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1: Definitionen des Kampagnenmanagements

(Quelle: Eigene Erstellung)

Aus den Definitionen des Kampagnenmanagements lassen sich zwei wesentliche Aussagen extrahieren: Es werden sowohl die zu erfüllende Aufgabe / Zielsetzung als auch der Aufbau bzw. der Ablauf und Umfang des Kampagnenmanagements festgelegt.

Das Kampagnenmanagement hat demnach die Zielsetzung

- den richtigen Kunden
- zum richtigen Zeitpunkt
- die richtige Botschaft
- über den richtigen Kanal
- zu optimalen Kosten zu vermitteln.

Hettich et al. (2000, S. 1354) und Holland (2004, S. 254) sprechen zusätzlich noch den zu
optimierenden Kommunikationsstil, bzw. die Gestaltung der Botschaft, an.

Der Aufbau des Kampagnemanagements besteht aus den drei Phasen Kampagnenplanung
oder -entwicklung, der Kampagnendurchführung bzw. -steuerung und der abschließenden Wirkungsanalyse / Auswertung. Referenzmesspunkte ermöglichen eine Wirkungskontrolle bereits während der Durchführungsphase, was ein akutes Gegensteuern ermöglicht, sollte sich ein Verfehlen der Kampagnenziele abzeichnen (El Himer et al. 2001, S. 72).

Der in der Definition von Wilde et al. angesprochene und in Abbildung 3 dargestellte Closed Loop stellt die logische Abfolge dieser drei Phasen graphisch dar und veranschaulicht gleichzeitig die Interdependenz der einzelnen Phasen. Da das Kampagnenmanagement nach stetiger Verbesserung und Effizienzsteigerung strebt, werden die Erkenntnisse vergangener Kampagnen als Grundlage für die Entwicklung und Planung zukünftiger Kampagnen herangezogen (Engels / Smolarz 1999, S. 28; Wilde et al. 2004, S. 343). Berson et al. nennen diesen Regelkreis „Measure-Predict-Act“, bezogen auf die drei Phasen des Kreislaufs (1999, S. 404 ff.).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Closed Loop des Kampagnenmanagements

(In Anlehnung an Leitzmann 2002, S. 387; Dold et al. 2004, S. 18; Wilde et al. 2004, S. 343)

Das Kampagnenmanagement umfasst sowohl Bereiche des operativen als auch des analytischen CRM (Wilde et al. 2004, S. 336 ff.). Die Durchführung ist dabei eindeutig dem operativen Teil des CRM zuzuordnen, während die Kampagnenauswertung Aufgabe des analytischen CRM ist (Dold et al. 2004, S. 22). Die Planung von Kampagnen betrifft beide Bereiche: Zieldefinition, Budget- und Zeitplanung sowie Kanalauswahl werden von operativer Seite vorgegeben, während das analytische CRM mit diesen Inputwerten die Zielgruppenselektion optimiert und den Kampagnenerfolg prognostiziert.

2.1.2.1 Kampagnenaufbau

Abbildung 4 stellt den strukturellen Aufbau von Kampagnen dar. Eine Kampagne lässt sich in drei Ebenen unterteilen: die Kampagnenebene, die Aktivitätenebene und die Aktionenebene. Aktivitäten bündeln zusammengehörige Aktionen und die Kampagne ist schließlich die logische Klammer für gleichartige Aktivitäten (Dold et al. 2004, S. 30 ff.). Die Zuordnung von Aktionen zu Aktivitäten und von Aktivitäten zu Kampagnen ist dabei von relativ hoher Flexibilität und vielen Freiheitsgraden gekennzeichnet (Dold et al. 2004, S. 30 ff.). Es ist bspw. möglich Aktionen nach deren Zielgruppen zu bündeln, nach den Ansprachekanälen oder dem Inhalt der Kommunikation.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Untergliederung einer Kampagne

(In Anlehnung an Dold et al. 2004, S. 33)

Aktionen, als kleinste Einheiten einer Kampagne, setzen sich wiederum aus verschiedenen Komponenten zusammen:

- Als Zielgruppe werden diejenigen Personen bezeichnet, die mit der Kommunikationsbotschaft erreicht werden sollen. In der Regel ist das nur ein Teilausschnitt der aktuellen und potenziellen Kunden.
- Als Medium / Kanal werden alle direkten und indirekten Kommunika­tionswege (vgl. Abbildung 5) bezeichnet, über welche die Zielpersonen kontaktiert werden können (Dannenberg et al. 2003, S. 7).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Direkte und indirekte Kommunikationskanäle

(In Anlehnung an Leitzmann 2002, S. 375; Dold et al. 2004, S. 26 f.)

Die Direktkommunikation umfasst dabei sämtliche interaktiven Kommunikationsmedien, die eine individuelle Ansprache der Zielpersonen ermöglichen oder durch ein Responseangebot den direkten persönlichen Kontakt mit dem Kunden herstellen können (Kirchner / Sobeck 1989, S. 142 ff.; Homburg / Krohmer 2003, S. 665 f.; Wirtz 2006, S. 8 ff.). Obwohl diese Definition auch klassische Maßnahmen mit Responseangebot unter dem Begriff „Direktkommunikation“ subsumiert, sind in dieser Arbeit nur die Kanäle von Interesse, die eine individuelle Kontaktierung ermöglichen, da für eine Massenansprache mit Antwortmöglichkeit keine Kundenselektion notwendig ist.

- Der Kommunikationsinhalt bzw. die zu übermittelnde Botschaft betrifft die Festlegung dessen, was den Zielpersonen mitgeteilt werden soll und kann je nach Zielsetzung der Kampagne variieren (Freter 2004, S. 140). In vielen Fällen wird eine Dienstleistung oder ein Produkt angeboten, es kann sich aber auch um jede andere Form der Kommunikation handeln, wie z. B. ein Angebot zur Aufnahme in einen Kundenclub, Umfragen, Informationen etc.
- Das Ziel / Motiv einer Kampagne lässt sich von den übergeordneten Unternehmens­zielen ableiten, wie bspw. Unternehmenswertsteigerung, Wachstum, Mitarbeiterzufriedenheit, Kundenzufriedenheit etc. (Schweitzer 1997, S. 52 ff.; Kirsch 1998, S. 78 ff.; Welge / Al-Laham 1999, S. 165 ff.; Zelewski 1999, S. 14 ff.; Wilde et al. 2004, S. 344 f.). Als Folge der zunehmenden Beziehungsorientierung gehen Kampagnenziele oft über unmittelbar ökonomische Motive (Transaktionsorientierung) hinaus (Kotler / Bliemel 2001, S. 1191). Es sollte daher zwischen ökonomischen und vorökonomischen Werbemaßnahmen differenziert werden, wie in Anhang 5 dargestellt (Pöppl 2002, S. 15). (Die Begriffe „vorökonomisch“, „psychographisch“ und „außerökonomisch“ werden im Folgenden synonym verwendet.) Unabhängig von der Art der Zielsetzung muss eine wirksame Erfolgsmessung sichergestellt werden, um den Zielerreichungsgrad der Maßnahmen messen zu können (Schüring 1991, S. 194).

Für die bessere Veranschaulichung ist in Tabelle 2 die Untergliederung von Kampagnen anhand eines Beispiels dargestellt. Der Inhalt bezieht sich auf das Angebot einer Mallorca-Reise, mit sowohl jüngeren als auch älteren Menschen als Zielgruppen. Anhand einer differenzierten Marktbearbeitung (Peppels 2001, S. 65 ff.) soll das Angebot bei beiden Kundengruppen beworben werden. Die Kampagne lässt sich nach der jeweiligen Kommunikationsart in die Aktivitäten Direktwerbung und TV-Werbung unterteilen. Einzelne Aktivitäten können wiederum nach der jeweils angesprochenen Zielgruppe und den verwendeten Kommunikationskanälen in Aktionen aufgegliedert werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 2: Beispiel zur Aufgliederung einer Kampagne in Aktivitäten und Aktionen

(Quelle: Eigene Erstellung)

2.1.2.2 Kampagnenarten

Kampagnen sind zunächst nach der Art ihrer Zielsetzung differenzierbar. Dahingehend lassen sich u. a. die klassischen Werbekampagnen (Produkte, Neukunden, etc.) von Imagekampagnen (Unternehmen, Marke, Produktlinie, Produkt etc.), Informationskampagnen (Unternehmens-, Produktinformationen etc.) oder Kundenrückgewinnungskampagnen unterscheiden.

Ferner grenzen sich einstufige von mehrstufigen Kampagnen ab (Wilde / Hippner 2002, S. 21). Im ersten Fall werden Kunden nur einmalig angesprochen und es werden nur einmalige Kundenreaktionen erwartet, wohingegen bei mehrstufigen Kampagnen mehrere, aufeinander aufbauende Aktivitäten geschaltet werden (Engels / Smolarz 1999, S. 27; Englbrecht 2007, S. 34). Während einmalige Maßnahmen typische Vertreter der zu überwindenden Transaktionsorientierung darstellen (Dold et al. 2004, S. 33), ist die beziehungsorientierte mehrstufige Kampagne der Regelfall im CRM (Englbrecht 2007, S. 35).

Unternehmensinitiierte (proaktive) Kampagnen grenzen sich dahingehend von den kunden­initiierten (reaktiven) Kampagnen ab, dass bei den letztgenannten der entscheidende Anstoß einer Aktion durch den Kunden erfolgt (Englbrecht 2007, S. 37 ff.). Der Auslöser (vgl. Anhang 6) kann dabei ein Event aus dem Lebenszyklus (z. B. Geburtstag, Berufsstart, Heirat), ein vertragsbezogenes Event (z. B. Kontoeröffnung, Kundenjubiläum, Inaktivität), ein externes Event (z. B. Weihnachten, Naturkatastrophen, Börsenkurse) oder die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines solchen Ereignisses sein, z. B. bei der Kündigungsprävention (Dold et al. 2004, S. 76 f.). Je nach Art des Events wird eine geeignete Aktion für den Kunden und den Anlass ausgewählt und so die Kontaktkette nach dem „Baukastenprinzip“ für jeden Kunden individuell ausgestaltet (Englbrecht 2007, S. 41). Wilde / Hippner unterscheiden dahingehend in aktions- und kundenorientierte Ansätze (2002, S. 21). Diese Art der Kampagne wird also nicht mehr zeitlich geblockt und wendet sich auch nicht an eine Zielgruppe, sondern kontaktiert zum individuell optimalen Zeitpunkt den Kunden. Es fehlt daher ein zeitlicher Rahmen, weshalb auch von „Dauerkampagnen“ gesprochen wird (Dold et al. 2004, S. 55 f.). „Im Gegensatz zu Initialkampagnen, wo Zielgruppen zu definierten Zeitpunkten aus der Kundendatenbank selektiert werden, durchforsten Dauerkampagnen die Kundendatenbank in regelmäßigen Abständen (täglich, wöchent­lich, …) nach vorher fest definierten Regeln (Dold et al. 2004, S. 75).“ Diese Regeln beinhalten sowohl das Auslöse-Ereignis, als auch die zu beachtenden Restriktionen, worauf in Unterabschnitt 3.3.4 noch genauer eingegangen wird.

Abbildung 6 stellt das Zusammenspiel von Spezial- und Dauerkampagnen dar. Dauerkampagnen laufen dabei kontinuierlich zum kundenindividuell optimalen Zeitpunkt ab, während unternehmensinitiierte Kampagnen jeweils zeitlich geblockt durchgeführt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Darstellung von Dauer- und Spezialkampagnen

(In Anlehnung an Dold et al. 2004, S. 79)

2.2 Kundenselektion

Selektion kann allgemein als Auswahl, Aussonderung oder Auslese definiert werden (Duden 2007, S. 944) Dieses trifft auch im Kontext der Zielgruppenauswahl (Targeting) (Englbrecht 2007, S. 51) zu. Im Kampagnenmanagement sollen aus einer großen Menge potenzieller Zielpersonen diejenigen ausgewählt werden, die eine Zielfunktion bestmöglich erfüllen können. Die Grundproblematik hierbei kann folgendermaßen ausgedrückt werden (Bausch 1991,
S. 87; Link / Hildebrand 1997, S. 22):

- Wer soll selektiert werden?
- Nach welchen Merkmalen soll man selektieren?

Zuerst ist demnach eine präzise Zielgruppenbeschreibung nötig, um eine trennscharfe und
effektive Kundenansprache zu gewährleisten (Englbrecht 2007, S. 52). Im nächsten Schritt wird überlegt, welche Selektionskriterien für die Auswahl dieser Personen anwendbar sind. Auf diese Selektionskriterien wiederum stützt sich die zu optimierende Kundenselektion (Link / Hildebrand 1997, S. 22).

2.2.1 Selektionskriterien

Es existiert eine Vielzahl von Merkmalen, die zur Charakterisierung und damit auch zur
Selektion von Kunden herangezogen werden können. Je nach Zielgruppendefinition liefern dabei einzelne Kriterien (univariates Vorgehen) oder Kombinationen dieser Kriterien (multivariates Vorgehen) eine bestmögliche Zielgruppenbeschreibung (Neckel / Knobloch 2005,
S. 69). Tabelle 3 stellt eine gängige Einteilung dieser Merkmale dar. Die Aufzählung kann dabei nicht sämtliche Merkmale abschließend auflisten, da v. a. in Abhängigkeit einzelner Branchen und Produktportfolios spezifische Zusatzinformationen von Nutzen sein können (Breitschuh 1999, S. 185 ff.; Bruhn 2005, S. 187 ff.).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 3: Zielgruppenmerkmale

(In Anlehnung an Steffenhagen 2004, S. 51; Neckel / Knobloch 2005, S. 65 ff.; Bruhn 2005, S. 186)

Die demografischen und sozioökonomischen Merkmale werden oft gemeinsam betrachtet und zu den soziodemografischen Merkmalen zusammengefasst (Meffert 2005, S. 192). Ein Konzept aus der Kombination von hauptsächlich demografischen Merkmalen ist der Familienlebenszyklus (Kotler / Bliemel 2001, S. 433). Dieses Konstrukt beinhaltet Merkmale wie z. B. Familienstand, Haushaltsgröße, Alter der Familienmitglieder etc. (Meffert 2005, S. 193). Die individuelle Positionierung eines Kunden innerhalb des Modells lässt sich aus diesen Angaben relativ unkompliziert ableiten. Da die Stellung des Konsumenten innerhalb des Familienlebenszyklus eine hohe Korrelation mit den Bedürfnissen nach spezifischen Produkten und Dienstleistungen aufweist, liefert dieses Modell einen Erklärungsbeitrag für Kaufentscheidungen (Kroeber-Riel 1992, S. 453 ff.). Solche klassischen Segmentierungsverfahren reichen heutzutage jedoch kaum noch für eine trennscharfe Kundenauswahl aus, da auch eine Kombination der Merkmale oft keine zufrieden stellenden Beweghintergründe für das Kauf- und Kommunikationsverhalten liefert. Unterschiede in den Wertvorstellungen, Interessen und des Verhaltens bspw. können mit ihnen nicht abgebildet werden (Bruhn 2005, S. 186). Somit ist heute u. a. das Alter einer Person nicht mehr zwangsläufig eine Komponente, die auch auf
ihre Bedürfnisse und Interessen schließen lässt (Meffert 2005, S. 192 f.).

Der Miteinbezug von nicht beobachtbaren p sychografischen Segmentierungsmerkmalen macht die „moderne Marktsegmentierung“ aus (Meffert 2005, S. 195). Psychografische Merkmale beinhalten durch die größere Nähe zu erwünschten Verhaltensweisen wie Kauf / Weiter­empfehlungsverhalten / Produktverwendung etc. eine höhere Aussagekraft als die soziodemografischen Kriterien. Ihre Ermittlung ist jedoch meist aufwändig und teuer (Bruhn 2005, S. 186).

Im Gegensatz zu den psychografischen Kriterien sind Verhaltensmerkmale das beobachtbare Ergebnis vorangegangener Kommunikation. Sie können zum großen Teil aus unternehmensinternem Datenmaterial zur Kundenhistorie ermittelt werden (Bruhn 2005, S. 186). Da diese Informationen aus bereits erfolgten Kundenansprachen gewonnen wurden, ermöglichen sie durch Extrapolation eine Einschätzung zukünftigen Verhaltens. Obwohl sie im Gegensatz zu psychografischen Kriterien keinen Erklärungsgehalt für das dokumentierte vergangenheitsbezogene Verhaltensmuster liefern, eignen sie sich erfahrungsgemäß sehr gut zur Prognose des Käuferverhaltens (Link / Hildebrand 1997, S. 22; Breitschuh 1999, S. 51). Die Kombination von Verhaltensmerkmalen mit soziodemografischen Komponenten ist besonders für Unternehmen zweckmäßig, die mit ihrem Angebot einen wiederkehrenden Bedarf befriedigen und das Kaufverhalten dementsprechend von festen Rahmenbedingungen wie dem verfügbaren Einkommen, der Güterversorgung vor Ort und dem Familienlebenszyklus geprägt ist (Breitschuh 1999, S. 41).

Zusätzlich zu den bereits genannten Merkmalen sind noch die geografischen Segmentierungskriterien anzuführen. Geografische Kriterien lassen sich nochmals in ihre makrogeografischen und mikrogeografischen Bestandteile gliedern (Freter 1983, S. 46). Speziell die mikro­geografische Marktsegmentierung kann einen Erklärungsbeitrag zum (Kauf-)Verhalten liefern. Hinter diesem Ansatz steht die Idee der „Nachbarschafts-Affinität“ (Meffert 2005, S. 191): Ein regionaler Bereich oder eine Wohngegend lassen auf ähnliche Vorlieben / Ein­stellungen / Lebens­stile / Besitz­verhältnisse etc. und damit auch auf ein vergleichbares Kaufverhalten schließen (Kirchgeorg 1995, S. 22 f.).

Viele Kundenbewertungsmethoden beziehen sich auf quantitative Profitabilitätsmerkmale, wie bspw. die Kunden-Umsatzrechnung, die Kunden-Deckungsbeitragsrechnung und in vielen Fällen auch die Kunden-Portfolioanalyse, Kundenwertindizes (Scoringmodelle) sowie die einfacheren Modelle der Customer Lifetime Value (CLV)-Berechnung (Burmann 2002, S. 117 ff.; Neckel / Knobloch 2005, S. 55 ff.). Weiter entwickelte Kundenwertmodelle sind in der Lage mehrperiodische und zukunftsgerichtete (prospektive) Analysen anzustellen, unter Berücksichtigung von vorökonomischen bzw. nicht-monetären Kriterien (Englbrecht 2007, S. 77 f.). Probleme bei der Betrachtung des Kundenwertes ergeben sich u. a. bei der Messung von vorökonomischen Größen sowie der Schätzung der Kundenlebensdauer und der Einzahlungsüberschüsse (Burmann 2002, S. 115; Neckel / Knobloch 2005, S. 71; Englbrecht 2007, S. 118).

Eine isolierte Betrachtung des Kundenwerts als Kriterium für die Kundenauswahl ist aus verschiedenen Gründen problematisch: Werden immer nur die Zielgruppen mit dem höchsten Kundenwert angesprochen, kann dies wegen der zu hohen Kontaktfrequenz zur Verärgerung oder sogar Abwehrhaltung dieser Gruppen führen, während eine Nichtbeachtung von Kunden, die als weniger wertig eingestuft wurden, womöglich enormes Potenzial ungenutzt lässt (Berry 2002, S. 116; Dold et al. 2004, S. 39 f.). Eine zu häufige Kontaktierung derselben Personen kann bei gleichem Botschaftsinhalt auch zu Ermüdungserscheinungen führen, dem so genannten „Wear-out“-Effekt (Bausch 1991, S. 86; Mayer 1993, S. 340; Peppels 2001, S. 281). Zudem sind bei der Betrachtung des Kundenwertes Aussagen bezüglich der Affinität eines Kunden für eine bestimmte Kampagne nicht möglich. Eine Person kann – trotz eines hohen prognostizierten CLV – lediglich eine Präferenz für ganz bestimmte Produkte aus dem Portfolio eines Unternehmens haben und dementsprechend auch nur an Informationen und Angeboten aus diesem Produktbereich interessiert sein. Die Optimierung nach der Kundenaffinität, bezogen auf einzelne Kampagneninhalte, widerspricht dabei nicht zwangsläufig der langfristigen Kundenwert- und Beziehungsorientierung des CRM, da durch eine bedürfnisgerechte Ansprache sowohl profitable Kunden an das Unternehmen gebunden, als auch Kunden mit bislang ungenutztem Potenzial entwickelt werden können.

2.2.2 Optimierung

Um aus der Masse der Kunden und Kundendaten eine bestmögliche Auswahl treffen zu können, kommen mathematische Verfahren zum Einsatz, so genannte Optimierungsmodelle. Ein Optimierungsmodell ist eine vereinfachte Abbildung der Realität mit dem Zweck, durch eine ausschließliche Fokussierung relevanter Bestandteile eines Problems auf systematische Weise die bestmögliche Lösung zu finden. Im mathematischen Sinn besteht es aus einer formalen Zielfunktion und Nebenbedingungen bzw. Restriktionen. Unter diesen Bedingungen hat das Optimierungsmodell die Aufgabe aus einem vordefinierten Lösungsraum diejenige Entscheidung zu bestimmen, welche die Zielsetzung am ehesten erfüllt (Papageorgiou 1996, S. 1). Die Zielsetzung besteht dabei aus einem Maximierungs- oder Minimierungsproblem (Nemhauser et al. 1989, S. V; Gill et al. 1992, S. 1). Optimierungsmodelle existieren in den verschiedensten Disziplinen wie dem Operations Research, den Ingenieurswissenschaften, den Wirtschaftswissenschaften etc. (Rustagi 1994, S. IX; Papageorgiou 1996, S. 2) und in dementsprechend vielen Ausprägungen.

Die Aufgabe der hier betrachteten Optimierungsmodelle ist es, unter Berücksichtigung der bestehenden Nebenbedingungen eine Kundenauswahl zu treffen, damit eine Zielfunktion wie bspw. den Gewinn oder die Responserate einer Kommunikationskampagne maximiert wird. Die Optimierung selbst ist dabei nur der letzte Schritt der Kundenselektion. Eine zielführende Vorgehensweise hat folgende Struktur (Michalewicz et al. 2007, S. 38):

- Zunächst werden die verfügbaren Kundendaten nach Kriterien durchsucht, mit welchen die Kundenauswahl optimiert und die Zielfunktion maximiert werden kann (Data Mining Phase).
- Auf Basis dieser Ergebnisse wird eine Prognose bezüglich des zu erwartenden Reaktionsverhaltens des gesamten Kundenstamms durchgeführt.
- Ein Optimierungsmodell verwendet schließlich die Prognoseergebnisse um unter
Berücksichtigung bestehender Restriktionen einen optimalen Teilausschnitt aus der Grundgesamtheit der potenziellen Ansprechpersonen zu bestimmen.

Das für eine Zielerreichung relevante Kundenverhalten wird in der Zielgruppendefinition durch aktive bzw. abhängige Variablen (z. B. Kauf-, Verwendungs-, Kommunikationsverhalten) ausgedrückt (Bruhn 2005, S. 179). Typische Ausprägungen der abhängigen Variablen sind bspw. Kauf / Nichtkauf oder Reaktion / Keine Reaktion. Mit Hilfe des Data Mining ist es möglich anhand von Stichproben diejenigen Kundenmerkmale (auch abhängige oder passive Variablen genannt) zu bestimmen, welche ausschlaggebend für das erwünschte Kundenverhalten sind (vgl. Unterabschnitt 2.2.1). Für die Bestimmung der relevanten passiven Variablen eignen sich multivariate strukturprüfende Analyseverfahren. Typische Vertreter dieser Gattung sind die Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kontingenzanalyse, logistische Regression, Strukturgleichungsmodelle und das Conjoint Measurement (Backhaus et al. 2006, S. 7 ff.).

Das folgende Vorgehen wird mit der logistischen Regression erklärt, da sie in der Lage ist die Kundenaffinität durch Reaktionswahrscheinlichkeiten zwischen null und eins auszudrücken. Für die Prüfung der Signifikanz von Beschreibungsmerkmalen ist bereits im Vorfeld eine Stichprobe von Käufern und Nicht-Käufern erforderlich. Liegen keine Daten aus vorhergehenden und vergleichbaren Direktmarketingaktionen vor, muss für die Datenerhebung ein Pre-Test durchgeführt werden (Musiol 1997, S. 153). Die Kundenauswahl für den Pre-Test sollte nach dem Zufallsprinzip erfolgen, damit die Repräsentativität der Stichprobe für den gesamten Kundenstamm gegeben ist.

Eine anschließende Variablenselektion versucht die Gewichte für die unabhängigen Variablen (Regressoren) so zu bestimmen, dass die abhängige Variable (Regressand) die tatsächliche Beobachtung in der Kontrollgruppe für alle Stichprobenausprägungen möglichst gut beschreibt (Musiol 1997, S. 157). Optimalerweise prognostiziert das Modell eine gegen eins tendierende Kaufwahrscheinlichkeit für alle tatsächlichen Käufer und für alle Nicht-Käufer eine Kaufwahrscheinlichkeit, die gegen null strebt. Zur Gewichtung der Regressoren wird meist die Maximum Likelihood-Methode verwendet (Bausch 1991, S. 93). Passive Variablen werden sinnvollerweise solange hinzugefügt oder entfernt, bis weitere Modellanpassungen nicht mehr zu Verbesserungen führen (Backhaus et al. 2006, S. 437).

Beschreibt das gefundene Modell die Realität hinreichend genau, kann eine umfassende Prognose über den Kundenstamm durchgeführt werden. Dabei wird jeder Person aufgrund ihrer individuellen Merkmalsausprägungen eine Kauf- bzw. Reaktionswahrscheinlichkeit zugewiesen, mit der ein Optimierungsmodell den erwarteten Erfolg einer Kampagne errechnen und eine optimale Zielgruppenauswahl treffen kann. Eine zu maximierende Zielfunktion könnte dabei z. B. folgendes Aussehen haben (Berry 2006, S. 320):

(Reaktionswahrscheinlichkeit) × (Wert der Reaktion) – (Kosten der Kommunikation).

Optimierungsmodelle, wie bspw. die Lineare Optimierung, sind in der Lage die im Hauptteil dieser Arbeit vorgestellten Restriktionen in Form von Nebenbedingungen zu berücksichtigen, insofern dafür eine quantifizierbare Datengrundlage existiert. Weitere Methoden, wie z. B. Scoringverfahren, können diese Restriktionen teilweise auch erst nach der eigentlichen Optimierung mit einbeziehen, indem der Cut-Off-Wert (Bausch 1991, S. 88) angepasst wird, also der Grenzwert, ab dem ein Kunde für die Kampagne ausgewählt wird. Entfallen bspw. einige bereits ausgewählte Zielpersonen aufgrund mangelnder Ansprechbarkeit (Abschnitt 3.3), wird die entstehende Lücke mit Kunden aufgefüllt, die aufgrund ihres schlechteren Scoringwertes vorher nicht ausgewählt wurden. Dieses Nachrücken kann natürlich nur solange erfolgen, wie die Kosten-Nutzen-Relation der jeweiligen Kundenansprache für das Unternehmen gewahrt ist.

2.2.3 Restriktionen

Die auf die Optimierungsmodelle einwirkenden Restriktionen werden auch Beschränkungen, Neben-, Ziel- oder Rahmenbedingungen sowie Konditionen genannt (Kern 1986, S. 559; Gill et al. 1992, S. 1). Sie begrenzen im mathematischen Sinne den Lösungsraum eines Entscheidungsmodells (Papageorgiou 1996, S. 1). Die mathematisch abstrakte Betrachtungsweise verdeckt jedoch die Vielfalt der Probleme, welche derartige Einschränkungen in realen Situationen aufwerfen. Im Kontext dieser Arbeit wird daher auch von „Einflussfaktoren“ gesprochen.

Die von Kern (1986, S. 557 ff.) aufgezeigten und in Tabelle 4 dargestellten Klassifizierungen verdeutlichen die Fülle von Ausprägungsmöglichkeiten, welche Restriktionen im unternehmerischen Kontext annehmen können – auch bezogen auf die Kundenselektion im Kampagnenmanagement. Eine solche Auflistung kann nicht als abschließend angesehen werden, da die Vielzahl von Nebenbedingungen für die zahlreichen betriebswirtschaftlichen Tätigkeitsbereiche, Einflüsse, Aufgaben und Anforderungen etc. sowie durch das Entstehen von weiteren Restriktionen immer wieder nach neuen, angepassten Kategorien verlangt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 4: Klassifizierung von Restriktionen

(In Anlehnung an Kern 1986, S. 557 ff.)

Die in Tabelle 4 aufgeführten Klassifikationen beschreiben die Restriktionen der Kundenselektion im Kampagnenmanagement z. T. recht gut, allerdings lassen sich diese Restriktionen aufgrund ihrer Vielfalt nicht unter einer einzelnen Klassifikation subsumieren. Im Hauptteil der Arbeit (Kapitel 3) wird daher versucht durch die Anwendung mehrere Klassifikationen eine möglichst genaue Abgrenzung und Beschreibung zu erreichen. Hierfür könnten theoretisch alle in der Tabelle aufgeführten Klassifikationen angewandt werden. Die Klasse des Ursprungs wird hierbei allerdings vernachlässigt, da sämtliche betrachteten Restriktionen künstlichen Ursprungs sind und diese Klassifizierung somit nicht zur Differenzierung beitragen würde.

3 Restriktionen einer optimierten Kundenselektion

Dieses Kapitel gliedert sich in die fünf Abschnitte Kampagnenbudgets (3.1), Kapazitätsbeschränkungen (3.2), Ansprechbarkeit der Kunden (3.3), Rechtliche Restriktionen (3.4) und Datenqualität (3.5). Der Reihenfolge der Restriktionen, wie sie im Folgenden besprochen werden, liegt keinerlei Aussage bezüglich ihrer Bedeutung zugrunde, da derartige Angaben nur im konkreten Bezug auf spezielle Branchen oder Unternehmen möglich sind. Aufgrund der hier vorgenommenen allgemeinen Betrachtung von Restriktionen für Optimierungsmodelle zur Kundenselektion im Kampagnenmanagement wird eine Spezifizierung an einzelnen Stellen nur zur besseren Veranschaulichung von Beispielen vorgenommen.

3.1 Kampagnenbudgets

Das Budget nimmt im Kampagnenmanagement eine bedeutende Rolle ein. Da es eine knappe Ressource darstellt, ist eine erfolgsoptimale Verteilung auf die verschiedenen Marketinginstrumente und innerhalb des Kampagnenmanagements auf die einzelnen Kampagnen geboten. Für die Kundenselektion ergeben sich daraus vielfältige Auswirkungen. Von der Verfügbarkeit der finanziellen Ressourcen hängt es z. B. ab wie viele Kunden im Rahmen einer Kampagne angesprochen werden können, welche Kanäle in welchem Ausmaß für die Kommunikation verwendet werden können und wie aufwändig und teuer sich der Inhalt ausgestalten lässt.

Das Budget stellt eine innerbetriebliche Restriktion dar, deren Existenz als sicher anzunehmen ist, da kein Unternehmen über unendliche finanzielle Mittel verfügen wird. Die Verbindlichkeit dieser Beschränkung kann als sehr hoch eingestuft werden, weil eine Überschreitung des vorgegebenen Budgetlimits kaum möglich sein dürfte. Für den Fall, dass dies ohne vorhergehende Abstimmung mit den entscheidungsbefugten Stellen trotzdem geschieht, wird sich der verantwortliche Manager dafür rechtfertigen müssen. Die Variabilität der Budgetrestriktion hängt auf Unternehmensebene von dessen Kreditwürdigkeit und Liquidität ab. Auf der Kampagnenmanagementebene spielen bei der Budgetzuteilung auch die innerbetriebliche Politik und persönliche Macht eine Rolle (Low / Mohr 1999, S. 67 ff.). Der Manager mit dem größeren Einfluss hat meist auch bessere Chancen sich und seiner Abteilung ein höheres Budget zu erkämpfen.

Da sich die Höhe des benötigten Werbebudgets aus den Werbezielen ergibt, aber gleichzeitig auch eine finanzielle Restriktion der Werbeziele darstellt, wäre eine simultane Optimierung dieser Aspekte wünschenswert (Rahders 1989, S. 1). Die Komplexität der Simultanplanung lässt jedoch in der Praxis oft nur eine sukzessive Planung zu (Sander 1993, S. 276). Bei der Budgetentscheidung ist nicht nur die Festlegung der absoluten Budgethöhe wichtig, sondern auch die Frage der Budgetallokation, d. h. die Verteilung des Budgets auf die einzelnen Kampagnen in sachlicher und zeitlicher Hinsicht (Bruhn 2005, S. 233; Meffert 2005,
S. 785). Ein grundsätzliches Problem der Budgetierung von Kampagnen besteht darin, dass der Erfolgsbeitrag einzelner Kommunikationsmaßnahmen a priori unbekannt ist, d. h. es kann nicht vorhergesehen werden welche Maßnahme welchen Zielerreichungsgrad erbringt, was wiederum eine erfolgsgerechte Budgetallokation erschwert. Da eine verbesserte Allokation der verfügbaren Marketingmittel nachweislich erfolgswirksamer ist als eine reine Budgeterhöhung (Meyer 1999, S. VII), wird v. a. die Budgetallokation im Folgenden näher betrachtet.

3.1.1 Sachliche Allokation

Bei der sachlichen Budgetentscheidung werden die finanziellen Mittel auf Produkte, Kunden bzw. Kundensegmente, Kommunikationsträger und –mittel, sowie Absatzgebiete verteilt (Bruhn 2005, S. 233). Im Kampagnenmanagement bietet sich eine kampagnenbezogene Betrachtungsweise an, wie in Abbildung 7 veranschaulicht.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7: Ressourcenallokation im Kampagnenmanagement

(In Anlehnung an Englbrecht 2007, S. 186)

Englbrecht unterteilt das Problem der Ressourcen­allokation in drei Ebenen (2007, S. 185 ff.):

- Auf der Kampagnenmanagementebene wird das verfügbare Budget auf die verschiedenen Kampagnen aufgeteilt (z. B. Neukundengewinnung, Cross-Selling, Kundenbindung etc.).
- Auf der Kampagnenebene werden die optimalen Kunden(-segmente) für die Kampagne ausgewählt (vertikale Sicht) und deren optimale Kontaktfolge festgelegt (horizontale Sicht). Die kunden(segment)spezifische Kontaktkette beinhaltet damit auch eine zeitliche Komponente.
- Auf der Aktionenebene werden die konkreten Ansprachemodalitäten der einzelnen Aktionen determiniert, wie z. B. Ansprachekanal, Preis und Gestaltung etc.

Für die sukzessive Budgetplanung hinsichtlich Höhe und Allokation existieren grundsätzlich zwei unterschiedliche Vorgehensweisen: Die Top-down-Planung und die Bottom-up-Planung (Bruhn 2005, S. 235). Je nach Vorgehensweise ändert sich das Ergebnis der Budgethöhe und ‑allokation, was sich sowohl auf den Umfang der Kundenselektion als auch auf die Möglichkeiten zur Ausgestaltung der einzelnen Kampagnen auswirkt.

3.1.1.1 Top-down-Planung

Bei der Top-down-Planung, auch als retrograde Budgetierung bezeichnet (Steinmann / Schreyögg 2005, S. 401), werden die Höhe des Budgets, die Ziele der einzelnen Fachbereiche und deren Zielerreichungsausmaß (Berndt 1993, S. 9) von übergeordneten Hierarchieebenen vorgegeben und auf die untergeordneten Ebenen verteilt (Bruhn 2005, S. 236). Der Zeitrahmen der Budgetplanung beträgt in der Regel ein Jahr (Rahders 1989, S. 30; Bruhn 2005, S. 236). Die Aufgabe der nachgeordneten Führungsebenen besteht anschließend darin, das vorgegebene Budget so weiterzuverteilen bzw. einzusetzen, dass eine maximale Zielerreichung ermöglicht wird (Steinmann / Schreyögg 2005, S. 401).

Der Vorteil dieser Vorgehensweise ist die a priori festgelegte und bekannte Budgethöhe sowie die Ausrichtung sämtlicher Maßnahmen an den übergeordneten Kommunikations- und Unternehmenszielen (Bruhn 2005, S. 236). Es ergeben sich dabei jedoch auch einige Probleme. So können die Ziele der einzelnen Fachabteilungen nicht in die Budgetallokation miteinbezogen werden (Miles et al. 1997, S. 32). Dies wäre für eine alternative Budgetverteilung auf die Kampagnen aber oft sinnvoll, da auf den untergeordneten Ebenen das Wissen um die Effizienz der finanziellen Mittel und die Effektivität der Maßnahmen größer ist (Steinmann / Schreyögg 2005, S. 401). Zudem würde der Einbezug der funktionalen Ebenen eine bessere Einschätzung des finanziellen Bedarfs bei entsprechender Zielvorgabe ermöglichen. Das Ignorieren des Abteilungswissens kann sich zudem negativ auf die Akzeptanz und Motivation der Mitarbeiter auswirken (Bruhn 2005, S. 236).

3.1.1.2 Bottom-up-Planung

Die Strategie des Bottom-up-Ansatzes, auch progressive Budgetierung genannt (Steinmann / Schreyögg 2005, S. 401), verfolgt die umgekehrte Planungsrichtung. Grundsätzlich müssen sich die einzelnen Fachabteilungen dabei ebenfalls an übergeordneten Unternehmenszielen orientieren, allerdings sind sie in der Kommunikationskonzeption völlig frei. Es ist ihre Aufgabe zu bestimmen welche Strategien, Zielgruppen, Einzelziele, Instrumente, Objekte, Botschaften, Mittel und Zeiträume sie für die einzelnen Kampagnen definieren, um eine konkrete Umsetzung der Kommunikationsaktivitäten zu gewährleisten (Bruhn 2005, S. 236). Die Ziele der Fachabteilungen definieren damit z. T. auch die Kommunikationsziele der Unternehmung. Zudem werden die für die Implementierung der Kampagnen ermittelten Budgetwerte aggregiert und bestimmen damit die Höhe des Gesamtbudgets der Kommunikation mit.

Der Vorteil dieser Vorgehensweise liegt darin, dass die Planungen auf der Ebene stattfinden, auf welchen die benötigten Informationen auch vorhanden sind. Der Nachteil dabei ist, dass das Gesamtbudget seiner Höhe nach nur schlecht prognostiziert werden kann. Auch sind die Teilbudgets der verschiedenen Budgetebenen womöglich nicht hinreichend aufeinander abgestimmt (Steinmann / Schreyögg 2005, S. 401). Als weiterer Nachteil der Bottom-up-Planung kann der erhebliche Koordinationsbedarf angeführt werden (Bruhn 2005, S. 236).

Trotz einiger Nachteile werden Bottom-up-Ansätze aufgrund der größeren Nähe von Entscheider und Informationen den Top-down-Ansätzen oft vorgezogen: „Bottom-up approaches are a more logical approach to budgeting, for they take into consideration the fact that budgeting is an interactive process. (Prendergast et al. 2006, S. 166)“. Dass Prendergast et al. hier von einem interaktiven Prozess sprechen, lässt bereits darauf schließen, dass v. a. reine Bottom-up-Ansätze eher ein wissenschaftliches Konstrukt als praktische Realität darstellen. Zusätzlich zu den reinen Formen der Top-down und Bottom-up-Planung kann man daher drei weitere Mischformen unterscheiden (Belch / Belch 2001, S. 225 ff.):

- Bottom-up / Top-down: Der Budgetierungsprozess wird von der Marketingabteilung initiiert, vom Top-Management angepasst und letztlich durch die Marketingabteilung beschlossen.
- Top-down / Bottom-up: Der Vorgang wird von der Geschäftsleitung angestoßen, von der Marketingabteilung angepasst und zum Schluss durch die Vorstände freigegeben.
- Komitee: Die Budgetentscheidung wird durch ein Komitee beschlossen, welches durch Vertreter aller Funktionsbereiche repräsentiert wird.

Die beiden iterativen Mischformen (Bottom-up / Top-down und Top-down / Bottom-up) werden unabhängig von der Initialebene als „Gegenstromverfahren“ bezeichnet (Steinmann / Schreyögg 2005, S. 401). Aufgrund der besseren Abstimmung zwischen den Managementebenen sind die gemeinschaftlich bzw. iterativ getroffenen Entscheidungen den beiden Reinformen sicherlich vorzuziehen, da sie versuchen die jeweiligen Vorteile der Vorgehensweisen zu verbinden und die jeweiligen Nachteile zu vermeiden. Eine annähernd optimale Ressourcenaufteilung sollte sich daher am ehesten mit einem dieser Verfahren erreichen lassen.

Es bietet sich an dieser Stelle ein kurzer Exkurs an, um die aktuelle Situation der Budgetallokation auf die Direktmarketing-Medien zu betrachten. In der folgenden Abbildung sind die absoluten Ausgaben für Direktmarketing-Instrumente der Jahre 2004 und 2005 in Deutschland vergleichend dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8: Aufwendungen für Direktmarketing

(Quelle: In Anlehnung an Deutsche Post 2006, S. 23)

Abbildung 8 verdeutlicht den überragenden Stellenwert, welchen Direktmailings immer noch haben. Mit 14,4 Mrd. Euro (für adressierte, teiladressierte und unadressierte Werbesendungen gemeinsam in 2005) ist der postalische Briefversand nach wie vor das führende Direktmedium vor dem persönlichen Kontakt auf Messen und Events sowie dem ebenfalls wachsenden personalisierten Internet (inkl. Banner). Die Ausgaben für Telefonmarketing (aktiv und passiv) sind in einem Jahr von 4,9 Mrd. auf 4,3 Mrd. Euro gefallen, liegen damit aber immer noch vor den Promotionaktivitäten mit 1,9 Mrd. Euro, den Kundenzeitschriften mit 1,8 Mrd. Euro und dem E‑Mail-Marketing mit Ausgaben von lediglich 1,2 Mrd. Euro. Faxwerbung und mobile Kommunikation beanspruchen einen nur sehr kleinen Anteil am Direktmarketingbudget, während die Ansprache via SMS / MMS vernachlässigbar ist. Die abnehmende Bedeutung der Medien Telefon, E‑Mail, Fax sowie SMS könnte mit der verschärften und konkretisierten Neufassung des Gesetzes gegen den unlauteren Wettbewerb zusammenhängen, welches in Unterabschnitt 3.4.2 erläutert wird.

Diese absoluten Ausgaben haben nur einen relativen Aussagegehalt. Angaben über die Anzahl kontaktierter Personen je Medium sind damit nur schätzbar. Für genaue Berechnungen diesbezüglich müssten auch die präzisen anfallenden Kosten je Kontakt und Medium berücksichtigt werden. Mit den unterschiedlichen Kosten kann auch teilweise begründet werden, dass relativ teure Kontaktkanäle, wie die postalischen Anschreiben und der persönliche Kontakt, die Ausgabenliste der Höhe nach anführen. Trotzdem sind die totalen Ausgaben ein guter Indikator für die Gewichtung der einzelnen Kommunikationsinstrumente. Unternehmen investieren in der Regel den jeweils nächsten Euro in diejenige Maßnahme, die den höchsten Wertbeitrag verspricht, d. h. das Budget wird derart verteilt, dass die Grenzerträge sämtlicher (Kommunikations-) Maßnahmen den gleichen Betrag ausweisen, was der Aussage von absoluten Budgetausgaben wieder neues Gewicht verleiht.

3.1.2 Zeitliche Allokation

Die Vorhersage von Erfolgsbeiträgen einzelner Kampagnen – und damit deren Budgetzuteilung – wird durch dynamische Effekte (periodenbezogene Interdependenzen) zusätzlich erschwert. Dynamische Effekte, auch als Carry-over-Effekte bezeichnet, sind zeitliche Verzögerungen (time-lags), welche über die jeweilige Aktionsperiode hinaus andauern (Schubert 1976, S. 27). In den folgenden Unterpunkten werden diese Effekte näher beschreiben.

3.1.2.1 Wirkungsverzögerungen

Wirkungsverzögerungen, auch „direkter Carry-over-Effekt“ (Bruhn 2005, S. 247) oder
„delayed response effect“ genannt (Kotler / Lilien 1971, S. 80), sind Zeitverzögerungen in den Reaktionen der kontaktierten Personen. Man kann dabei zwei Ursachen unterscheiden:

- Die Kommunikationsmaßnahme hatte zwar eine Kaufabsicht der angesprochenen Person zur Folge, aus spekulativen Gründen, mangels Kaufkraft oder -gelegenheit wird der Kaufakt jedoch zeitlich zurückgestellt (Palda 1965, S. 163; Schmalen 1992, S. 56).
- Bei erklärungsbedürftigen und komplexen „High-Involvement-Produkten“ (Sander 1993, S. 297) muss der Interessent schrittweise durch vorwiegend informativ ausgerichtete Maßnahamen vom Produkt überzeugt werden. Erst wenn durch kontinuierliche Information eine Lernschwelle überschritten wird, das wahrgenommene Risiko genügend minimiert und der Produktnutzen in ausreichendem Maße kommuniziert worden ist, kann es zu einem Kaufakt kommen (Bruhn 2005, S. 247).

3.1.2.2 Wirkungsübertragungen

Wirkungsübertragungen, auch „indirekter Carry-over-Effekt“ (Bruhn 2005, S. 247) oder „customer holdover effect“ genannt (Kotler / Lilien 1971, S. 80; Parsons 1976, S. 76; Hruschka 1996, S. 31), sind Auswirkungen, die eine sachliche und eine zeitliche Komponente besitzen. Sachliche Ausstrahlungseffekte entstehen, wenn sich aufgrund vergangener Kommunikation und daraus erfolgten Käufen eine Markenpräferenz entwickelt hat, aus welcher auch Käufe anderer Produktvarianten (Cross-Selling) resultieren (Palda 1965, S. 163; Bruhn 2005, S. 248). Der zeitliche Ausstrahlungseffekt (vgl. Abbildung 9) bewirkt, dass eine Kundenansprache in der Folgezeit mit abnehmender Wirkung nachklingt (Palda 1965, S. 164). Zu erklären sind die Wirkungsübertragungen folgendermaßen:

- Informationen aus Kundenansprachen werden z. B. von Mund zu Mund weiterkommuniziert, während zusätzliche Wiederholungskäufe v. a. bei Verbrauchsgütern die Nachfrage in zukünftigen Perioden steigern (Bruhn 2005, S. 248; Meffert 2005, S. 568).
- Kaufen in frühen Phasen eines Produktlebenszyklus noch vorwiegend Innovatoren ein Produkt, werden spätere Perioden verstärkt auch durch Imitatorenkäufe beeinflusst (Bruhn 2005, S. 248).

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