Kundenbeziehungsmanagement. Vergleich von Methoden zur Messung und Analyse von Churn

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung
1.1. Ausgangspunkt der Untersuchung
1.2. Problemstellung
1.3. Zielsetzung und Herangehensweise

2. Kundenbeziehungsmanagement
2.1. Grundlagen des Customer Relationship Management
2.2. Kundenlebenszyklus hinsichtlich des Churn-Managements
2.3. Churn-Management
2.4. Kundenabwanderungsprozess und Gründe einer Abwanderung
2.5. Kritische Bestandsaufnahme der Literatur

3. Konzeption der Messung von Churn
3.1. Anforderungen und Prozessablauf zur Messung von Churn
3.2. Kriterien für die Bewertung von Methoden zur Messung von Churn
3.3. Bewertungskriterien für den Vergleich der Methoden

4. Klassische Methoden zur Messung und Analyse von Churn
4.1. Einfache Analyse und Messung von Churn
4.2. Markov-Ketten
4.3. Loyalitätsleiter
4.4. Logistische Regression
4.5. Hazard-Regression
4.6. NBD/Pareto-Modell

5. Data-Mining-Methoden zur Messung und Analyse von Churn
5.1. Grundlagen des Data Mining
5.2. Methoden zur Analyse und Messung von Churn auf Basis des Data-Mining
5.2.1. Entscheidungsbaumanalyse
5.2.2. Neuronale Netze
5.2.3. K-Nearest-Neighbour

6. Methodenvergleich
6.1. Vergleich der Methoden anhand des Bewertungsrasters
6.2. Methodenvergleich im Kontext des Dateninputs

7. Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Komponenten des CRM-Ansatzes

Abbildung 2: Churn-Management im Kundenlebenszyklus

Abbildung 3: Prozessschritte des Churn-Managements

Abbildung 4: MPT-Modell des Kundenabwanderungsprozesses

Abbildung 5: Kategorisierte Darstellung von Abwanderungsgründen

Abbildung 6: Einflussfaktoren der Kundenbindung

Abbildung 7: Beispiel-Messung von Churn nach Kundealter

Abbildung 8: Beispiel eines logistischen Funktionsverlaufs

Abbildung 9: Verlauf von P(alive) am Beispiel eines Versandhandelskunden

Abbildung 10: Ablauf eines Data-Mining-Prozesses

Abbildung 11: Beispiel für einen Entscheidungsbaum

Abbildung 12: Beispiel eines Neuronalen Netzes mit Backpropagation-Algorithmus

Abbildung 13: Beispiel einer Klassifikation von einem unbekannten Objekt durch das euklidische Abstandsmaß

Abbildung 14: Beispiel einer Klassifikation von einem unbekannten Objekt durch verschiedene Abstandsmaße

Abbildung 15: Vergleich der Methoden zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit von Kundenabwanderungen

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Prozesstypen der Kundenabwanderung

Tabelle 2: Beispiel eines Kohorten-Berichts

Tabelle 3: Frühwarnindikatoren der Abwanderung bei Banken

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

1.1. Ausgangspunkt der Untersuchung

In der geplanten Bachelorarbeit mit dem Arbeitstitel „Kritischer Vergleich und Analyse von Methoden zur Messung von Churn“ wird der Unterschied einer Anzahl von Methoden zur Messung und Analyse von Kundenabwanderungen untersucht und miteinander kritisch ver­glichen. Schon seit den letzten Jahrzehnten hat das Thema Kundenbindung unter dem Stich­wort Customer Relationship Management die Marketingwissenschaft und -praxis intensiv beschäftigt (vgl. Link, Seidl 2009, S.5), da zahlreiche Analysen zeigen, dass in vielen Bran­chen die Neukundengewinnung ca. vier- bis sechsmal teurer ist als die Kundenbindung (vgl. Sieben, 2002, S.1). Neben der Kundenbindung hat das Thema Kundenabwanderung, der sog. Churn, der sich aus den englischen Begriffen Change und Turn zusammensetzt, an zuneh­mender Bedeutung gewonnen (vgl. Kehl, 2001, S.208; Krafft, 2007, S.70). Durch die Sätti­gung der Märkte, neuen Wettbewerbern und Technologien sowie dem Preisdruck und der Kostensenkung, ist der Wettbewerb deutlich straffer geworden. Das bedeutet, dass es für Unternehmen immer wichtiger und schwieriger wird, die langfristige Sicherung von beste­henden Kundenbeziehungen aufrecht zu erhalten (vgl. Kemper; Lee, 2002, S.1). Durch Churn-Management kann ein Unternehmen gezielte Strategien zur Prävention von Kunden­abwanderung durchführen und somit den Erhalt des Kunden für das Unternehmen sichern bzw. die Kundenabwanderungsrate senken. Dadurch kann sich auch der Unternehmenserfolg maximieren (vgl. Rauchut (Link/Seidl: Hrsg.), 2009, S.277; Link/Seidl, 2009, S.5). Mithilfe der sogenannten Churn-Rate kann man beispielsweise den Anteil messen, wie viele Kunden über einen bestimmten Zeitraum, bezogen auf den durchschnittlichen Kundenbestand, ab­wandern. Anhand der Churn-Rate kann man dann sehen, wie viel Umsatz ein Unternehmen durch solche Abwanderungen verlieren würde (vgl. Krafft, 2007, S.70). Jedoch ist das nur eine Möglichkeit, um den Anteil abgewanderter Kunden zu berechnen und keine Prognose­methode, wodurch potenzielle abwanderungsgefährdete Kunden vor dem Churn erfasst wer­den können (vgl. Braunmüller/Hamele (Link/Seidl: Hrsg.), 2009, S.264). Eben dieser Aspekt - die potenziellen abwanderungsgefährdeten Kunden anhand ausgewählter Methoden zu er­mitteln - wird die Thematik in dieser Arbeit sein. Dabei sollen die verschiedenen Methoden vorgestellt, kritisch gewürdigt und letztlich miteinander verglichen werden.

1.2. Problemstellung

Durch eine frühzeitige Erkennung von gefährdeten Kundenbeziehungen, können gewisse Kundenbindungsmaßnahmen eingeleitet und dadurch die Abwanderung verhindert werden. Jedoch beinhaltet die vorliegende Arbeit nicht die theoretische Fundierung von Kundenbin- dungs- und Kundenrückgewinnungsmaßnahmen, sondern die Analyse von Methoden zur Früherkennung von abwanderungsgefährdeten Kunden.

Die Messung und Reduzierung von Churn und die damit verbundene Sicherstellung beste­hender Kundenbeziehungen, stellen heute für viele Unternehmen eine zentrale Zielsetzung dar, welche sich als eine immer schwieriger werdende Herausforderung erweist (vgl. Link/Seidl, 2009, S.5) Dabei ist die Kundenabwanderung zu einem bedeutenden Problem für Unternehmen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Gesundheitswesen, Banken, Internet und Telekommunikation geworden (vgl. Neslin et al, 2006, S. 204). Aus diesem Grund sind in den letzten Jahren sehr viele Konzepte, Systeme und analytische Tools entwickelt worden, um die Kundenabwanderung zu minimieren (Zhu et al., 2017, S.84f).

Nach Rogers kann man beispielsweise Churn ohne bestimmte statistische Programme oder Methoden messen und analysieren. Dabei hat sich Rogers bei der Analyse von Churn auf die drei häufigsten Methoden beschränkt: Kohorten-Berichte, Abwanderung nach Alter der Kun­den und Abwanderung nach Kundenverhalten (vgl. Rogers, 2019), auf die im weiteren Ver­lauf der Arbeit eingegangen wird. Neben der unkomplizierten Messung von Churn hat in der wissenschaftlichen Literatur auch eine systematische Auseinandersetzung mit der Thematik der komplexen Messung von Churn stattgefunden. Die vielen Arbeiten beschreiben spezifi­sche Methoden, die verschiedene Untersuchungen bzgl. des Churn-Management beinhalten (vgl. Tecklenburg, 2006, S. 57ff). Darunter ist eine Arbeit von Kim et al. aus dem Jahr 2005, die sich mit der Prävention von Churn anhand von neuronalen Netzen befasst. Ein weiterer Untersuchungsgegenstand von Neslin et al. beschreibt eine vergleichende Analyse von Me­thoden der Churn-Modellierung auf Basis von Entscheidungsbäumen und der logistischen Regression aus dem Jahr 2006 (vgl. Tecklenburg, 2006, S. 59). Zwar hat Tecklenburg eine übergreifende und anwendbare Systematisierung der komplexen Beiträge zum Churn-Ma- nagement in einer Tabelle zusammengefasst, jedoch nicht kritisch miteinander verglichen. Es wurden seither viele Methoden zur Identifikation von abwanderungsgefährdeten Kunden vorgestellt, jedoch gibt es keinen Vergleich der traditionellen und neueren Methoden. Vor allem ist in der deutschen Literatur sehr wenig Material diesbezüglich vorhanden.

Zusammenfassend ist somit festzustellen, dass ein wissenschaftlicher Bedarf nach einer ge­zielten Analyse und Bewertung der traditionellen und neueren Methoden zur Messung von Churn besteht. Entsprechend wendet sich die vorliegende Arbeit dieser Thematik zu und ver­sucht die vorhandene Lücke zu schließen.

1.3. Zielsetzung und Herangehensweise

Vor dem Hintergrund der angedeuteten Forschungslücke, liegt die Zielsetzung dieser Arbeit darin, die traditionellen statistischen und Data-Mining-Methoden zur frühzeitigen Identifika­tion der Kundenabwanderung anhand eines Bewertungsrasters zu beurteilen und miteinander kritisch zu vergleichen. Die präzisere Ansprache von potenziellen Abwanderern kann zu ei­ner Senkung der Abwanderungsrate führen, wodurch ein geringerer Aufwand bei der Akqui­sition von Neukunden verbunden ist (vgl. Link/Seidl, 2009, S.5). Die Identifizierung der ge­eigneten Methode für das eigene Unternehmen ist dabei so wichtig, da schon bei nur wenigen nicht erkannten Abwanderungen deutliche Einnahmeverluste die Folge sein können (vgl. Reichheld/Sasser, 1990, S.110). Der Fokus liegt dabei auf den traditionellen, statistischen Methoden und den Data-Mining-Methoden.

Zusammenfassend werden mit der vorliegenden Arbeit somit folgende Zielsetzungen ver­folgt:

1. Erläuterung der Daten zur Analyse des Abwanderungsprozesses
2. Vorstellung und kritische Würdigung der traditionellen und einigen Data-Mining-Metho­den zur Messung und Analyse von Churn
3. Bewertung der einzelnen Messmethoden anhand eines Bewertungsrasters
4. Kritischer Vergleich aller Methoden zur Messung von Churn

Im Rahmen der Bachelorarbeit wird zunächst die Problemstellung, die Zielsetzung sowie die Herangehensweise der Arbeit beschrieben. Im zweiten Kapitel werden die Grundlagen des Kundenbeziehungsmanagements beschrieben, da das Churn-Management in ihren betriebs­wirtschaftlichen Kontext eingeordnet wird. Darauffolgend wird der Kundenlebenszyklus hinsichtlich des Churn-Managements erläutert, um dann auf die Gefährdungsphasen bzw. Kundenabwanderungsphasen während der Kundenbeziehung einzugehen. Zudem wird die Definition und die damit verbundenen Ziele und Prozesse des Churn-Managements in diesem Abschnitt beschrieben. Im weiteren Verlauf der Arbeit wird der Kundenabwanderungspro­zess analysiert. Abschließend mit diesem Abschnitt wird die Literatur zu dem Thema Mes­sung von Churn noch einmal genauer betrachtet. In Abschnitt 3 geht es um die Konzeption der Messung von Churn. Hierbei werden zu Beginn allgemeine Grundlagen von Prognosen erläutert, bevor auf die Prognose der Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung eingegangen wird. Anschließend wird das Zielsystem von Prognosemodellen der Abwanderungswahr­scheinlichkeit sowie der Prozessablauf beschrieben. Am Ende dieses Abschnittes werden Bewertungskriterien für den Messinput, dem Messprozess und der Messergebnisse aufge­stellt. In Abschnitt 4 werden zunächst traditionelle Methoden und in Abschnitt 5 die relevan­ten Data-Mining-Verfahren beschrieben und kritisch gewürdigt. Es ist wichtig zu erwähnen, dass nicht der mathematische Aspekt der vorgestellten Methoden näher beschrieben wird, sondern die Verdeutlichung der Tauglichkeit der Methoden zur Messung von Churn. Im sechsten Abschnitt erfolgt der Methodenvergleich anhand des Bewertungsrasters. Die ein­zelnen Methoden werden auf der Grundlage der vorher bestimmten Kriterien verglichen und in das Bewertungsraster eingeordnet. Danach wird die Notwendigkeit einer gründlichen Da­tenanalyse kurz angerissen. Schließlich fasst der letzte und siebte Abschnitt den Vergleich zusammen und gibt einen Ausblick auf weiterführende Untersuchungen bzgl. der Messung und Analyse von Churn.

2. Kundenbeziehungsmanagement

2.1. Grundlagen des Customer Relationship Management

„Customer Relationship Management (CRM) ist zu verstehen als ein strategischer Ansatz, der zur vollständigen Planung, Steuerung und Durchführung aller interaktiven Prozesse mit den Kunden genutzt wird. CRM umfasst das gesamte Unternehmen und den gesamten Kun­denlebenszyklus.“ (Holland, 2018). Dabei hilft CRM den Unternehmen die Kundenbezie­hung aufrecht zu erhalten, Prozesse zu optimieren und die Rentabilität zu steigern (vgl. Bruhn/Homburg, 2010, S.8). Im Grunde kann man die verschiedenen Funktionalitäten des

CRM-Ansatzes in drei Einsatzbereiche unterteilen, die alle das gemeinsame Ziel zur Auf­rechterhaltung der Kundenbeziehung verfolgen (siehe Abb. 1). Die operativen Funktionali­täten beinhalten alle Anwendungen, die den direkten Kontakt mit dem Kunden unterstützen. Dabei sollen die einzelnen Geschäftsprozesse, wie z.B. Kundenservice, Kampagnenmanage- ment, ERP-Einbindung und Vertriebsautomation optimiert werden (vgl. Helmke et al., 2017, S.10f). Darüber hinaus werden die Informationen über die Kunden meistens für die Auswer­tung im analytischen CRM gewonnen (vgl. Helmke et al., 2017, S.11f). Kollaboratives CRM hingegen beschreibt die Zusammenarbeit von Mitarbeitern, Lieferanten, Partnern und Kun­den hinsichtlich aller Serviceprozesse, um die Kundenorientierung entlang der Wertschöp­fungskette zu optimieren. Die Bereitstellung der verschiedenen Kommunikationskanäle für den Kundenkontakt bezeichnet Helmke als Channel-Management, welches die Verwaltung der Kommunikationskanäle sicherstellen soll (vgl. Helmke et al, 2017, S.11).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Komponenten des CRM-Ansatzes

Quelle: Helmke (2017), S.11

Die für die vorliegende Arbeit wichtige Funktionalität ist das analytische CRM. Hier werden Kundendaten genutzt und analysiert, um beispielsweise mithilfe von Prognosemethoden ab­wanderungsgefährdete Kunden zu segmentieren und präventive Maßnahmen einzuleiten. Komponenten des analytischen CRM-Systems sind zum einen ein Data Warehouse, welches die relevanten Kundeninformationen in einer zentralen Datenbank sammelt und zum anderen computerbasierte Methoden zur Identifizierung und Extraktion von nützlichen Informationen aus den Daten, wie das Online Analytical Processing (OLAP) oder das Data Mining (vgl. Helmke et al, 2017, S.11f; Hippner et al., 2004, S.16). Das Online Analytical Processing wird im Gegensatz zum Data Mining in dieser Arbeit nicht weiter behandelt, da OLAP eine Zu­sammenstellung von Möglichkeiten ist, mehrdimensionale Datenbanken abzufragen (vgl. Siepermann, 2019). Beim Data Mining geht es dahingegen um die automatisierte Feststel­lung von Korrelationen in umfangreichen Daten (vgl. Lackes, 2019). Durch diese systemati­sche Bearbeitung und Auswertung der gewonnenen Informationen kann ein Unternehmen Verhaltensweisen, Eigenschaften und Wertschöpfungspotenziale von Kunden erkennen und besser einschätzen und so rechtzeitig Maßnahmen zur Aufrechterhaltung der Kundenbezie­hung ergreifen. Im nächsten Abschnitt wird im Hinblick auf das Kundenbindungsmanage­ment zunächst der Kundenlebenszyklus beschrieben, um einzugrenzen, in welchen Phasen der Kundenbindung das Churn-Management beginnt.

2.2. Kundenlebenszyklus hinsichtlich des Churn-Managements

Im Customer Relationship Management beschreibt der Begriff Kundenlebenszyklus die ein­zelnen Phasen, die ein Kunde während einer Geschäftsbeziehung zwischen Anbieter und Kunde durchläuft (siehe Abb. 2). In Abbildung 2 wird leicht ersichtlich, dass der Beziehungs­prozess die Phasen der Kundenakquisition, Kundenbindung und Kundenrückgewinnung durchläuft, die wiederum in weitere Phasen des Kundenlebenszyklus unterteilt sind (vgl. Tecklenburg, 2006, S.22; Bruhn, 2009, S.60f). Zu Beginn befindet sich der potenzielle Kunde in der Phase der Anbahnung. Hier wägt er die Vor- und Nachteile von verschiedenen Anbietern ab und wählt ein Angebot, welches ihn anspricht. Das Unternehmen hingegen ver­sucht durch Akquisitionsmanagement den Kunden für sich zu gewinnen. Nach dem erstma­ligen Kauf eines Produktes oder einer Dienstleistung landet der Kunde in der nächsten Phase, in der sog. Sozialisationsphase. In dieser Phase versucht das Unternehmen den Neukunden zu einem Bestandskunden zu wandeln und den Kunden zu weiteren Käufen anzuregen. Wenn der Kunde bereits mehrmals einen Kauf getätigt hat, ist die nächste Phase erreicht. In der Phase des Wachstums steht für das Unternehmen die Intensivierung der Kundenbindung durch weitere Maßnahmen im Vordergrund.

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Abbildung 2: Churn-Management im Kundenlebenszyklus

Quelle: Tecklenburg (2008), S.28

Des Weiteren zeigt sich, dass die Beziehungsintensität während der Kundenbindungsphase mehrmals abnehmen kann, wenn das Unternehmen keine gezielten Maßnahmen einleitet (vgl. Bruhn, 2009, S.60f). Wenn die Kundenbindung im Verlauf der Geschäftsbeziehung nachlässt wechselt der Kunde in die Reifephase. Der Kunde wird als „inaktiver Kunde“ be­zeichnet und die Gefahr ist groß, dass er seine Leistungen kündigt bzw. keine Folgekäufe tätigt. Nach einer erfolglosen Kundenbindung wandelt sich der inaktive Kunde zum ehema­ligen Kunden und beansprucht keine Leistungen bzw. Produkte mehr vom Unternehmen und hat möglicherweise bereits den Anbieter gewechselt (vgl. Bruhn, 2009, S.60f). Die Abbil­dung 2 zeigt den typischen Verlauf des Kundenlebenszyklus zwischen den Phasen des Kun­denmanagements und der Beziehungsintensität. Die Maßnahmen zur Intensivierung der Kun­denbindung, die ein Unternehmen einzuleiten hat, hängen mit der Phase zusammen, in der sich der Kunde befindet (vgl. Tecklenburg, 2006, S. 22f). Für die vorliegende Arbeit ist ins­besondere die Geschäftsbeziehung während der Kundenbindungsphase von Bedeutung, da hier die Kundenbindung mehrfach gefährdet ist. Diese Gefährdungsphasen bilden den An­satzpunkt der vorliegenden Arbeit und können durch gezieltes Churn-Management abwanderungsgefährdete Kunden identifizieren und geeignete Maßnahmen dagegen planen. Vor diesem Hintergrund werden im Folgenden der Begriff Churn-Management definiert, so­wie die Ziele und der Prozess des Churn-Managements näher beschrieben.

2.3. Churn-Management

Im Churn-Management geht es erstens um die frühzeitige Erkennung von abwanderungsge­fährdeten Kunden sowie zweitens um die möglichst frühe Verhinderung der Abwanderung von Kunden. Die Kombination dieser Faktoren ergibt demnach die Minimierung der Kun­denabwanderung. In diesem Kontext stellt sich die Frage, wann ein Kunde als abwanderungs­gefährdet gilt und die Absicht hegt, die Kundenbeziehung zu beenden. Wenn ein Kunde auf­grund verschiedener Ereignisse, wie z.B. mangelhafte Serviceleistung, die Absicht hat die Kundenbeziehung zu beenden, gilt dieser als abwanderungsgefährdet. Jedoch können sehr viele Indikatoren seitens des Kunden für eine Beendigung der Geschäftsbeziehung führen, auf die im weiteren Verlauf der Arbeit eingegangen wird. Die Herausforderung des Churn- Managements besteht dann darin, diese Abwanderungsgefahr zu erkennen und zu verhin­dern, dass der Kunde abwandert (vgl. Tecklenburg, 2006, S.25). Wenn eine Geschäftsbezie­hung zwischen Anbieter und Kunde beendet wird, werden in der Literatur verschiedene Be­griffe aufgeführt. Die am meisten dafür verwendeten Begriffe sind in der deutschsprachigen Literatur z. B. Kundenabwanderung oder Kundenfluktuation. Im englischsprachigen Raum werden die Begriffe „customer defection“, „customer exit“, oder „churn“ genutzt, wobei der letzte Begriff der aktuellste ist (vgl. Papenhoff/Lübke, 2017, S.163). Die frühzeitige Identi­fikation von Kundenabwanderungen wird hauptsächlich in Branchen angewendet, in denen auf Transaktions- und Nutzungsdaten der Kunden zurückgegriffen werden kann. Dabei wer­den statistische Analysemethoden genutzt, um gewisse Muster in diesen Daten zu entdecken, die möglicherweise zu einer Abwanderung führen können (vgl. Tecklenburg, 2006, S.26). Der zweite zentrale Aspekt des Churn-Managements ist neben der Identifikation die Verhin­derung der Kundenabwanderung. Die statistische Analyse der Nutzungs- und Transaktions­daten der Kunden ermöglichen spezielle kunden- oder segmentspezifische Angebote abzu­leiten und durch die individuelle Anpassung der Angebote, die Kunden zur Angebotsan­nahme zu motivieren (vgl. Tecklenburg, 2006, S. 26). Die Orientierung an den Kundenbe­dürfnissen und die individuelle Angebotserstellung bei möglichen abwanderungsgefährdeten Kunden können zu einer Änderung des Kundenverhaltens führen und die Abwanderung so­mit verhindern. Um hierbei erfolgreich zu sein, sind statistische Methoden zur Messung von Churn erforderlich, die Vorhersagen können, welche Kunden tatsächlich abwanderungsge­fährdet sind. Je genauer die Messergebnisse sind, desto enger können abwanderungsgefähr­dete Kunden eingegrenzt und entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden. Weiterhin ist es bei der definitorischen Spezifizierung notwendig, die Heterogenität der Kundenbedürf­nisse bzw. des Kundenverhaltens bei der Analyse der gesammelten Kundendaten zu berück­sichtigen, da sich die Kundenbedürfnisse und auch das Leistungsspektrum grundsätzlich un­terscheiden (vgl. Tecklenburg, 2006, S. 26ff). Des Weiteren soll erwähnt werden, dass das Churn-Management sich von der Kundenrückgewinnung unterscheidet. Das Rückgewin­nungsmanagement beinhaltet die Rückgewinnung von Kunden, die bereits gekündigt haben. Das Churn-Management dahingegen, beschäftigt sich mit der Identifikation von Kunden, die als abwanderungsgefährdet gelten. Lediglich die Absicht, die Fortführung von Kundenbezie­hungen aufrecht zu erhalten, ist eine Gemeinsamkeit der beiden Konzepte (vgl. Tecklenburg, 2006, S.26f).

Demnach lassen sich zwei ausschlaggebende Ziele von der Definition des Churn-Manage- ments ableiten. Zum einen sollen abwanderungsgefährdete Kunden frühzeitig erkannt bzw. identifiziert werden, bevor es zu einer Kündigung kommen kann, zum anderen sollen durch entsprechende Maßnahmen die Abwanderung verhindert werden, sodass die Kundenbezie­hung aufrechterhalten wird (vgl. Tecklenburg, 2006, S.28f).

Diese Ziele können nach Tecklenburg durch weitere untergeordnete Ziele erreicht werden, auf die im Folgenden kurz eingegangen wird.

- Identifikation von zentralen Einflussfaktoren auf das Churn-Verhalten
- Optimierung von Dienstleistungen/Produkten
- Reduzierung der Kosten des Kundenmanagements
- Sicherung des Ertragspotenzials der Kunden

Die Identifikation von zentralen Einflussfaktoren erfolgt durch die Analyse des Nutzungs­und Transaktionsverhalten von Kunden, durch die Muster im Verhalten der Kunden identi­fiziert werden. Erst durch die Identifikation ist eine Optimierung von Dienstleistungen und Produkten möglich, da die Angebote speziell nach den Kundenbedürfnissen angepasst bzw. optimiert werden können. So können auch Fehler entdeckt und gleichzeitig Fehlerkosten re­duziert werden. Durch die Aufrechterhaltung der Kundenbeziehung reduzieren sich zudem die Akquisitionskosten, die beim Ersetzen von abgewanderten Kunden anfallen. Des Weite­ren können die Kosten der individuellen Leistungserstellung und auch bei weiteren Ge­schäftsabschlüssen geringer ausfallen. Durch erfolgreiches Churn-Management kann sich demnach das Unternehmen das Ertragspotenzial von abwanderungsgefährdeten Kunden mit­telfristig sichern, sofern die Kosten für Präventionsmaßnahmen nicht den dadurch erhaltenen Erlös übersteigt (vgl. Tecklenburg, 2006, S.29f).

In Anlehnung an das beschriebene Zielsystem wird nun der Prozess des Churn-Managements erläutert, der in fünf zusammenhängenden Schritten erfolgt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Prozessschritte des Churn-Managements

Quelle: Tecklenburg (2008), S.31

Wie in Abbildung 3 ersichtlich wird, beginnt der Prozess mit der Prädiktorenanalyse, bei der die möglichen Gründe bzw. Variablen analysiert werden, die zu einem Verlust des Kunden führen können. Dabei können Prädiktoren anhand von gewissen Methoden zur Analyse des Nutzungsverhaltens identifiziert werden. Die Analyse kann auch im Rahmen von Kunden­befragungen durchgeführt werden. Auch Studien oder Publikationen von anderen Unterneh­men können bei der Identifikation von Prädiktoren helfen. Im zweiten Prozessschritt wird hinsichtlich der identifizierten Prädiktoren eine Datenanalyse durchgeführt. Durch verschie­dene Methoden werden Kundendaten analysiert und festgestellt, welche Kunden als mögli­che Abwanderer in Frage kommen. Im dritten Schritt erfolgt die Segmentierung der Kunden, die eine instabile Beziehung zum Unternehmen haben. Dadurch können gezielt diese Kunden angesprochen werden. Auf dieser Basis können mögliche Abwanderer entsprechende Ange­bote zur Stabilisierung der Kundenbeziehung erhalten. Solche Stabilisierungsmaßnahmen er­folgen nach Erkenntnis der potenziellen Abwanderer. Im letzten Schritt des Churn-Manage- ment-Prozess findet eine Erfolgskontrolle statt, welche die Nachhaltigkeit des Churn-Mana- gements, bezogen auf die relevanten Prädiktoren, überprüft (vgl. Tecklenburg, 2006, S.31ff). Jede Stufe des Churn-Management-Prozess ist ausführlich und akkurat durchzuführen, um den Erfolg zu garantieren und die Churn-Rate zu minimieren. Die vorliegende Arbeit fokus­siert sich hauptsächlich auf die Datenanalyse bzw. Identifikation sowie die Segmentierung der Kunden. Im nächsten Abschnitt wird der Prozess der Abwanderung sowie die Gründe, die einen Kunden zur Abwanderung bewegen, näher beschrieben, die für das Churn-Manage- ment wichtige Faktoren zur Messung von Churn darstellen.

2.4. Kundenabwanderungsprozess und Gründe einer Abwanderung

Zunächst soll kurz unterschieden werden, dass es zu einer kundeninitiierten oder einer unter­nehmensinitiierten Beendigung der Geschäftsbeziehung kommen kann (vgl. Michalski, 2002, S.14). Die kundeninitiierte Beendigung einer Kundenbeziehung beschreibt die Bezie­hung für den Kunden als nicht mehr attraktiv und soll schnellstmöglich aufgelöst werden, wohingegen bei einer unternehmensinitiierten Beendigung eine Prognose der Kundenabwan­derung nicht mehr nötig ist, da das Unternehmen die Entscheidung getroffen hat, die Bezie­hung von sich aus zu beenden (vgl. Michalski, 2002, S.14). Für die vorliegende Arbeit sind somit nur kundeninitiierte Beendigungen gemeint, da hier eine Abwanderungsprognose zur Erhaltung der Geschäftsbeziehung erforderlich ist. Das Churn-Management im Rahmen des Kundenbeziehungsmanagement umfasst wie zuvor schon erwähnt, alle Aktivitäten des Unternehmens, die die Stabilität der Kundenbeziehung erhalten bzw. gegebenenfalls wieder herstellen. Weil in dem zunehmend wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld von heute Kun­den problemlos die Angebote der direkten Wettbewerber vergleichen und zwischen diesen wechseln können, sind langfristige Kunden tendenziell weniger anfällig für wettbewerbsori­entierte Marketingaktivitäten und erzielen daher auch höhere Gewinne. Deswegen verlagern Unternehmen ihren Fokus von der Gewinnung neuer Kunden auf die Beibehaltung ihres be­stehenden Kundenstamms (vgl. Zhu et al., 2017, S.84). Die Herausforderung dabei ist, ein­zelne intakte sowie gefährdete Kundenbeziehungen zu erkennen und den Abwanderungspro­zess zu verhindern. Um die Kundenabwanderung zu analysieren und sie zu messen, darf sie nicht als ein Ereignis gesehen werden - es handelt sich nach Michalski um einen Prozess, der bei der Abwanderung von Kunden stattfindet (vgl. Michalski, 2002, S.108). Bevor die Wahl der geeigneten Methode erfolgt, muss dieser Prozess verstanden werden. Dafür hat Michalski in seiner empirischen Analyse am Beispiel von Banken ein ganzheitliches Modell (MPT-Modell) für die Darstellung des Kundenabwanderungsprozesses erstellt (siehe Abb. 4). Er geht davon aus, dass das Modell auf andere Unternehmensbranchen übertragen werden kann (vgl. Michalski, 2002, S.108). Das MPT-Modell fasst dabei die Abwanderungsmerk­male, -phasen und -typen zusammen, die sich in der Datenanalyse von Michalski ergeben haben (vgl. Michalski, 2002, S.208f). Der Abwanderungsprozess beginnt mit einem oder mehreren initialen Auslösern (negativen Ereignissen bzw. Vorkommnissen) und endet schließlich mit dem finalen Auslöser, der Kundenabwanderung. Im Folgenden werden die drei Hauptbestandteile des gesamten Abwanderungsprozesses beschrieben, wobei der Fokus auf den Prozessmerkmalen liegt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: MPT-Modell des Kundenabwanderungsprozesses

Quelle: in Anlehnung an Michalski (2002), S.109

Die möglichen Merkmale, die zu Abwanderungen führen, beeinflussen den Abwanderungs­prozess, die nach Michalski in drei Gruppen eingeteilt werden: Wettbewerbs-, unternehmens­und kundenbezogene Gründe. In Abbildung 5 sind Beispiele für die kategorisierten Gründe einer Abwanderung dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Kategorisierte Darstellung von Abwanderungsgründen

Quelle: eigene Darstellung in Anlehnung an Michalski (2002), S.43

Neben der Unterscheidung der unternehmens-, kunden- und wettbewerbsbezogenen Grün­den, die als Ursache für den Abwanderungsprozess dienen, können die Einflussfaktoren von Kundenbindungen auch als Abwanderungsgründe gesehen werden. In Abbildung 6 sind die Einflussfaktoren nach Bruhn dargestellt, die ausschlaggebend für die Ermittlung des Kun­denwertes sind (vgl. Bruhn, 2009, S. 284). Anhand der ökonomischen und vorökonomischen Determinanten kann man weitere Merkmale zur Erklärung des Kundenverhaltens ableiten. So kann es beispielsweise sein, dass das Beschwerdeverhalten als ein erklärendes Merkmal in eine Methode integriert wird. Die unternehmens-, kunden- und wettbewerbsbezogenen Gründe sowie die individuumsbezogenen Merkmale dienen als Ansatz zur Messung von Churn, die in vielen Methoden als Ausgangspunkt zur Erstellung einer Prognose von Kun­denabwanderungen genutzt werden (vgl. Michalski, 2002, S.107; S.43).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Einflussfaktoren der Kundenbindung

Quelle: in Anlehnung an Bruhn (2009), S.284

Michalski kam nach der Auswertung der Datenanalyse zu dem Ergebnis, dass der Kunde sich in verschiedenen Phasen während des Abwanderungsprozesses aufhalten kann, die sich klar voneinander unterscheiden (vgl. Michalski, 2002, S. 140). Dabei beschrieb er fünf Phasen:

- Latenzphase
- Wahrnehmungsphase
- Dialogphase
- Entscheidungsphase
- Umsetzungsphase

Zu Beginn befindet sich der Kunde durch einen initialen Auslöser in der Latenzphase. In dieser Phase hat der Kunde noch nicht realisiert, dass er sich im Abwanderungsprozess be­findet (vgl. Michalski, 2002, S.141ff.). Der Kunde kommt mit mehreren negativen Ereignis­sen in Kontakt, die aber noch nicht mit weiteren Reaktionen verbunden sind. In der Wahr­nehmungsphase nimmt der Kunde schließlich die negativen Vorkommnisse wahr und hegt erste Wechselabsichten. Darauffolgt die Dialogphase, in die der Kunde den Kontakt zum Unternehmen sucht, um seine persönliche Situation zu verbessern. Falls seine Situation nicht verbessert werden kann, kann es sogar zu einer Androhung der Abwanderung kommen. Wenn das Unternehmen die Anforderungen des Kunden nicht verbessern kann, geht der Kunde in die Entscheidungsphase über. In dieser Phase beginnt der Kunde Angebote von Wettbewerbern zu sammeln. Die Dauer der Phase ist von individuellen Einflussfaktoren ab­hängig, die den Kunden entweder zu einer raschen oder einer langsamen Entscheidung be­wegen. Letztlich tritt der Kunde in die Umsetzungsphase ein und leitet seine Entscheidung ein, womit der Prozess der Abwanderung auch endet.

Der letzte Hauptbestandteil des MPT-Modells sind die Prozesstypen, die nach den folgen­den Merkmalen unterschieden wurden (vgl. Michalski, 2002, S.145):

- Art des initialen Auslösers
- Verbundenheit vor Eintritt in den Abwanderungsprozess
- Veränderung der Verbundenheit innerhalb des Abwanderungsprozesses
- Anzahl kritischer Ereignisse
- Dialogversuche mit dem Kunden
- Länge des Abwanderungsprozesses

Anhand der Unterscheidungsmerkmale hat Michalski sechs Prozesstypen identifiziert, die in Tabelle 1 dargestellt sind.

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